使用uv管理Python项目的详细说明

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：

1. 安装 uv

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。

2. 初始化项目

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：

• pyproject.toml：记录项目名称、版本、描述、所需 Python 版本以及依赖列表。
• .python-version：记录当前使用的 Python 版本。
• README.md 和 .gitignore 等文件。

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

3. 同步环境与虚拟环境管理

同步依赖

首次进入项目后，运行以下命令可自动：

• 检测或下载合适的 Python 版本；
• 创建项目专用的虚拟环境（通常位于 .venv 目录下）；
• 根据 pyproject.toml 和现有依赖生成或更新 uv.lock 锁定文件；
• 同步依赖到虚拟环境中。

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。

创建和管理虚拟环境

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
  

4. 管理依赖

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。

添加依赖

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

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。

分组管理依赖

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。

5. 运行项目

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。

6. 其它 uv 命令

• uv pip：提供与 pip 兼容的接口管理包，例如安装、卸载、列出包等。
• uv lock：根据 pyproject.toml 更新或生成 uv.lock 文件，记录所有包的精确版本。
• uv tree：以树状结构显示项目的依赖关系，帮助你快速了解依赖层次结构。
• uv python find：查找已安装的 Python 版本。
• uv python list：列出可供安装的 Python 版本以及系统中已安装的版本。
• uv python install <version>：将 <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。
• uv python pin <version>：固定当前目录下使用的python版本。
• uv run -p <version> python：进入指定python版本的解释器交互环境。

这些命令使得整个项目管理体验更为统一和高效。

7.总结

• 当前目录下默认用的python版本是uv python find对应版本.
• 当前目录下指定版本用uv python pin <version>会在当前目录下生成一个.python-version文件。
• 指定的Python版本运行指令: uv init/add/remove/run/pip -p <version>。

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项目内容请搜索脚本之家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脚本之家！

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