uv-package-manager

UV 包管理器

全面介绍如何使用 uv —— 一款用 Rust 编写的极速 Python 包安装器和解析器，用于现代 Python 项目管理和依赖工作流。

何时使用本技能

• 快速搭建新的 Python 项目
• 以比 pip 更快的速度管理 Python 依赖
• 创建和管理虚拟环境
• 安装 Python 解释器
• 高效解决依赖冲突
• 从 pip/pip-tools/poetry 迁移
• 加速 CI/CD 流水线
• 管理 monorepo Python 项目
• 使用锁定文件实现可复现构建
• 优化包含 Python 依赖的 Docker 构建

核心概念

1. 什么是 uv？

• 极速包安装器：比 pip 快 10-100 倍
• 用 Rust 编写：充分利用 Rust 的性能
• 可直接替代 pip：兼容 pip 工作流
• 虚拟环境管理器：创建和管理 venv
• Python 安装器：下载和管理 Python 版本
• 解析器：高级依赖解析
• 锁定文件支持：可复现安装

2. 关键特性

• 快如闪电的安装速度
• 利用全局缓存节省磁盘空间
• 兼容 pip、pip-tools、poetry
• 全面的依赖解析
• 跨平台支持（Linux、macOS、Windows）
• 安装无需 Python
• 内置虚拟环境支持

3. UV 与传统工具对比

• 对比 pip：快 10-100 倍，解析器更好
• 对比 pip-tools：更快、更简单、体验更好
• 对比 poetry：更快、更少预设、更轻量
• 对比 conda：更快、专注 Python

安装

快速安装

# Using Homebrew (macOS or Linux)
brew install uv

# Using Cargo (if you have Rust)
cargo install --locked uv

在 Windows 上，使用 WinGet：

winget install --id=astral-sh.uv -e

其他受支持的安装方法请参阅官方安装指南。

验证安装

uv --version
# uv 0.x.x

快速开始

创建新项目

# Create new project with virtual environment
uv init my-project
cd my-project

# Or create in current directory
uv init .

# Initialize creates:
# - .python-version (Python version)
# - pyproject.toml (project config)
# - README.md
# - .gitignore

安装依赖

# Install packages (creates venv if needed)
uv add requests pandas

# Install dev dependencies
uv add --dev pytest black ruff

# Install from requirements.txt
uv pip install -r requirements.txt

# Install from pyproject.toml
uv sync

虚拟环境管理

模式 1：创建虚拟环境

# Create virtual environment with uv
uv venv

# Create with specific Python version
uv venv --python 3.12

# Create with custom name
uv venv my-env

# Create with system site packages
uv venv --system-site-packages

# Specify location
uv venv /path/to/venv

模式 2：激活虚拟环境

# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

# Windows (Command Prompt)
.venv\Scripts\activate.bat

# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Or use uv run (no activation needed)
uv run python script.py
uv run pytest

模式 3：使用 uv run

# Run Python script (auto-activates venv)
uv run python app.py

# Run installed CLI tool
uv run black .
uv run pytest

# Run with specific Python version
uv run --python 3.11 python script.py

# Pass arguments
uv run python script.py --arg value

包管理

模式 4：添加依赖

# Add package (adds to pyproject.toml)
uv add requests

# Add with version constraint
uv add "django>=4.0,<5.0"

# Add multiple packages
uv add numpy pandas matplotlib

# Add dev dependency
uv add --dev pytest pytest-cov

# Add optional dependency group
uv add --optional docs sphinx

# Add from git
uv add git+https://github.com/user/repo.git

# Add from git with specific ref
uv add git+https://github.com/user/[email protected]

# Add from local path
uv add ./local-package

# Add editable local package
uv add -e ./local-package

模式 5：移除依赖

# Remove package
uv remove requests

# Remove dev dependency
uv remove --dev pytest

# Remove multiple packages
uv remove numpy pandas matplotlib

模式 6：升级依赖

# Upgrade specific package
uv add --upgrade requests

# Upgrade all packages
uv sync --upgrade

# Upgrade package to latest
uv add --upgrade requests

# Show what would be upgraded
uv tree --outdated

模式 7：锁定依赖

# Generate uv.lock file
uv lock

# Update lock file
uv lock --upgrade

# Lock without installing
uv lock --no-install

# Lock specific package
uv lock --upgrade-package requests

Python 版本管理

模式 8：安装 Python 版本

# Install Python version
uv python install 3.12

# Install multiple versions
uv python install 3.11 3.12 3.13

# Install latest version
uv python install

# List installed versions
uv python list

# Find available versions
uv python list --all-versions

模式 9：设置 Python 版本

# Set Python version for project
uv python pin 3.12

# This creates/updates .python-version file

# Use specific Python version for command
uv --python 3.11 run python script.py

# Create venv with specific version
uv venv --python 3.12

项目配置

模式 10：配合 uv 使用 pyproject.toml

[project]
name = "my-project"
version = "0.1.0"
description = "My awesome project"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.8"
dependencies = [
    "requests>=2.31.0",
    "pydantic>=2.0.0",
    "click>=8.1.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.4.0",
    "pytest-cov>=4.1.0",
    "black>=23.0.0",
    "ruff>=0.1.0",
    "mypy>=1.5.0",
]
docs = [
    "sphinx>=7.0.0",
    "sphinx-rtd-theme>=1.3.0",
]

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[tool.uv]
dev-dependencies = [
    # Additional dev dependencies managed by uv
]

[tool.uv.sources]
# Custom package sources
my-package = { git = "https://github.com/user/repo.git" }

模式 11：在现有项目中使用 uv

# Migrate from requirements.txt
uv add -r requirements.txt

# Migrate from poetry
# Already have pyproject.toml, just use:
uv sync

# Export to requirements.txt
uv pip freeze > requirements.txt

# Export with hashes
uv pip freeze --require-hashes > requirements.txt

有关高级工作流，包括 Docker 集成、锁定文件管理、性能优化、工具对比、常见工作流、工具集成、故障排除、最佳实践、迁移指南和命令参考，请参阅 references/advanced-patterns.md