Python开发管理神器--UV 使用教程:从安装到项目管理
off999 2025-07-21 17:08 5 浏览 0 评论
UV 是一个用 Rust 编写的高效 Python 包和项目管理工具,提供了比传统工具更快的速度和更强的功能。本文将指导你如何使用 UV 从安装到运行一个 Python 项目。
重点:它可以独立安装,可以不依赖python环境,跨平台,即下载即使用。也就是说,可以单独安装,也可以使用PIP来安装。
1. 安装 UV
通过独立安装程序
macOS 和 Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
##如果出错,也可以使用以下命令安装:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/astral-sh/uv/releases/download/0.5.7/uv-installer.ps1 | iex"
## 或者直接下载可执行文件,放到合适的目录中,即可运行。
https://github.com/astral-sh/uv/releases
通过 PyPI 安装
- 使用 pip:
pip install uv
- 使用 pipx:
pipx install uv
2. 安装 Python
UV 支持快速安装和管理多个 Python 版本:
uv python install 3.10 3.11 3.12
查看已安装和可用的 Python 版本:
uv python list
3. 创建新项目
uv init demo01 && uv add "fastapi>=0.112"
# 运行之后,uv会创建demo01目录,并且会添加fastapi依赖,还会在当前目录下新建虚拟环境.venv
# 会自动新建hello.py文件
cd demo01
uv run python hello.py
# 会打印hello from demo01!
- 修改代码及添加依赖
# 重命名hello.py为main.py,内容修改如下:
import requests
from rich.pretty import pprint
def main():
resp = requests.get("https://peps.python.org/api/peps.json")
data = resp.json()
pprint([(k, v["title"]) for k, v in data.items()][:10])
if __name__ == "__main__":
main()
执行以下命令给main.py添加依赖:
uv add --script main.py requests<3 rich
然后运行此代码:
uv run python main.py
#运行结果类似以下输出:
[
('1', 'PEP Purpose and Guidelines'),
('2', 'Procedure for Adding New Modules'),
('3', 'Guidelines for Handling Bug Reports'),
('4', 'Deprecation of Standard Modules'),
('5', 'Guidelines for Language Evolution'),
('6', 'Bug Fix Releases'),
('7', 'Style Guide for C Code'),
('8', 'Style Guide for Python Code'),
('9', 'Sample Plaintext PEP Template'),
('10', 'Voting Guidelines')
]
另外,如果是使用git下载好的python项目,可使用以下命令来创建虚拟环境并安装pyproject.toml所需要的依赖。
uv sync --reinstall
或者使用以下命令来安装requirements.txt 依赖:
uv pip install -r requirements.txt
以下为简明参考内容:
python 环境相关命令
uv python install:使用 uv 安装 python。如果你的系统上已经安装了 Python,则无需使用该命令安装 Python,uv 能检测并使用安装的 Python。
uv python list:查看可用的或已安装的 Python 版本。
uv init:初始化一个新项目。新项目的目录下会生成 pyproject.toml、.python-version 文件。
uv venv:创建虚拟环境。虚拟环境的默认位置为当前目录的 .venv;与 pip 创建虚拟环境相比,uv 增加了 CACHEDIR.TAG 文件,以便在未来进行备份或归档操作时,不会将虚拟环境目录中的文件备份或归档。
uv add:下载依赖项并添加到项目中。相比于 pip install,uv add 提供了更高层次的自动化,能自动管理虚拟环境和更新 .pyproject.toml 文件。
uv tree:查看项目的依赖关系树。相比于 pip list,uv tree 提供了更详细的依赖关系信息,且能以树状结构展示。
uv remove:从项目中删除依赖项。相比于 pip uninstall,uv remove 提供更智能的依赖管理,在卸载指定包后,还会检测并删除未使用的依赖项。
管理和运行 python 项目命令:
uv run:运行 python 项目或脚本。(在不显式激活虚拟环境的情况下)它能让你在项目的虚拟环境中执行任何命令或脚本。
uv pip:使用与 pip 兼容的接口管理 Python 包。uv pip提供了更简便、自动化的方式来管理依赖和虚拟环境,而原生的 pip 虽然更灵活但却需要开发者管理多个步骤。
uvx:运行 Python 包提供的命令。它是 uv tool run 的简写,能调用 Python 包中的实用工具,并且不会影响当前项目环境,类似于 pipx。
uv export:将项目的锁文件导出为其他格式,如 requirements.txt。
部分内容引用:
https://blog.csdn.net/edwinjhlee/article/details/141997289
- 上一篇:python入门-Day 26: 优化与调试(python优化方法)
- 已经是最后一篇了
相关推荐
- Python开发管理神器--UV 使用教程:从安装到项目管理
-
UV是一个用Rust编写的高效Python包和项目管理工具,提供了比传统工具更快的速度和更强的功能。本文将指导你如何使用UV从安装到运行一个Python项目。重点:它可以独立安装,可...
- python入门-Day 26: 优化与调试(python优化方法)
-
优化与调试,内容包括处理模型运行中的常见问题(内存、依赖)、调整参数(如最大生成长度),以及练习改进Day25的文本生成结果。我会设计一个结构化的任务,帮助你掌握优化和调试技巧,同时提升模型性能...
- Python安装(python安装发生严重错误)
-
Windows系统1.安装python1.1下载Python安装包打开官方网站:https://www.python.org/downloads/点击"DownloadPython3.1...
- UV 上手指南:Python 项目环境/包管理新选择
-
如果你是一位Python开发者,曾因pipinstall的安装速度而感到沮丧,或者希望Python的依赖管理能够像Node.js那样高效顺滑,那么UV可能正是你所需要的工具。UV...
- uv——Python开发栈中的高效全能小工具
-
每天写Python代码的同学,肯定都离不开pip、virtualenv、Poetry等基础工具,但是对这些工具可能是又恨又离不开。那么有什么好的替代呢,虫虫今天就给大家介绍一个替代他们的小工具uv,一...
- 使用Refurb让你的Python代码更加优秀
-
还在担心你写的Python代码是否专业,是否符合规范吗?这里介绍一个Python代码优化库Refurb,使用它可以给你的代码提出更加专业的建议,让你的代码更加的可读,规范和专业。下面简单介绍这个库的使...
- 【ai】dify+python开发AI八字排盘插件
-
Dify插件是什么?你可以将Dify插件想象成赋予AI应用增强感知和执行能力的模块化组件。它们使得将外部服务、自定义功能以及专用工具以”即插即用”的简洁方式集成到基于Dify构建的AI...
- 零基础AI开发系列教程:Dify升级指南
-
Dify近期发布很是频繁,基本两三天一个版本。值得肯定的是优化和改进了很多问题,但是官方的升级文档有点分散,也有点乱。我这里整理了一个升级文档供大家参考,如果还没有升级到新版本的小伙伴,可以按照我的文...
- 升级到PyTorch 2.0的技巧总结(如何更新pytorch版本)
-
来源:DeepHubIMBA本文约6400字,建议阅读12分钟在本文将演示PyTorch2.0新功能的使用,以及介绍在使用它时可能遇到的一些问题。PyTorch2.0发布也有一段时间了,大家...
- dify 1.6.0版本发布解读:引入MCP支持与多项核心优化升级指南详解
-
2025年7月10日,dify发布了1.6.0版本。这是一次功能深度升级与性能优化的综合性更新,标志着dify在技术规范支持、操作体验以及系统稳定性方面迈出了重要的一步。本文将从核心新特性、功能增强、...
- Python教程(十四):列表(List)(python列表方法总结)
-
昨天,我们学习了变量作用域,理解了局部和全局变量的概念。今天,我们将开始探索Python的数据结构,从最常用的**列表(List)**开始。列表是Python中最灵活、最常用的数据结构,它可以存储不同...
- Python列表操作(python列表有哪些基本操作)
-
Python添加列表4分钟阅读在Python操作列表有各种方法。例如–简单地将一个列表的元素附加到for循环中另一个列表的尾部,或使用+/*运算符、列表推导、extend()和i...
- Python字符串变形术:replace替换+join连接,10分钟掌握核心操作
-
字符串替换魔法:replace()实战手册核心价值:一键更新文本内容,精准控制替换范围#基础替换:Python变Javas="hellopython"print(s.re...
- python集合set() 数据增册改查统计序循常用方法和数学计算
-
概念特点定义和创建常用操作集合间的关系集合数学操作集合生成式遍历概念:可变、无序、不重复的序列数据容器特点:无序,不支持下标唯一性,可以删除重复数据可修改定义和创建赋值法:语法:s={x,....
- Python列表方法append和extend的区别
-
在Python编程中,列表是一种非常常用的数据结构。而列表有两个方法append()和extend(),它们看起来有点相似,但实际上有着明显的区别。今天咱们就来好好唠唠这俩方法到底有啥不同。基本区别a...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python字典遍历 (54)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python静态方法 (57)
- python列表切片 (59)
- python面向对象编程 (60)
- python 代码加密 (65)
- python串口编程 (77)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python多态 (60)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)