8人参与 • 2025-06-09 • Python
下面是一个详细的使用说明,介绍如何使用 uv 管理 python 项目,包括安装、初始化项目、管理依赖与虚拟环境等方面:
uv 是由 astral 推出的基于 rust 编写的 python 包和项目管理工具,号称“python 的 cargo”。你可以通过多种方式安装 uv,例如:
macos/linux:
curl -lssf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
windows:
powershell -executionpolicy bypass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
通过 pip 安装:
pip install uv
安装后,可使用 uv help
检查是否安装成功。
使用 uv 初始化项目非常简单。只需创建一个空文件夹,然后运行:
uv init myproject
这会在项目目录中生成以下几个文件:
例如,创建成功后的目录结构可能如下:
myproject/ ├── .gitignore ├── .python-version ├── hello.py ├── pyproject.toml └── readme.md
首次进入项目后,运行以下命令可自动:
.venv
目录下);pyproject.toml
和现有依赖生成或更新 uv.lock
锁定文件;uv sync
运行后,若项目没有额外依赖,uv.lock
文件中只会记录最基本的信息。
如果需要手动管理虚拟环境,你可以使用:
创建虚拟环境:
uv venv myenv
若需要指定 python 版本:
uv venv --python /path/to/python myenv
激活虚拟环境:linux/macos 下:
source myenv/bin/activate
windows 下:
myenv\scripts\activate
uv 提供了类似于 npm 或 cargo 的依赖管理命令,可以非常便捷地添加、删除或更新依赖包。
例如,添加 pandas 依赖:
uv add pandas
这时,uv 会自动解决 pandas 及其依赖,并更新 pyproject.toml
(记录依赖)和 uv.lock
(记录所有详细依赖版本信息)。
删除依赖也同样简单:
uv remove pandas
此命令会自动卸载 pandas 及其不再需要的依赖,同时更新锁定文件。
你还可以为开发环境和生产环境分别添加依赖,例如:
添加开发环境依赖:
uv add --group dev pandas
添加生产环境依赖:
uv add --group production requests
这些分组信息会记录在 pyproject.toml
的 [dependency-groups]
部分。
与传统直接调用 python hello.py
不同,uv 建议你使用统一的命令来运行项目代码。你可以使用:
uv run hello.py
该命令会自动在项目的虚拟环境中执行代码,确保所有依赖都已正确安装。
pyproject.toml
更新或生成 uv.lock
文件,记录所有包的精确版本。<version>
替换为您希望安装的多个 python 版本号,例如 3.10
3.11 3.12
pypy@3.10
。这些命令使得整个项目管理体验更为统一和高效。
到此这篇关于使用uv管理python项目的文章就介绍到这了,更多相关uv管理python项目内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网!
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