[Python] Python配置uv环境

目录

• 00 参考
• 01 安装uv
  • 1.1 下载
  • 1.2 验证
• 02 创建项目
• 03 uv安装python包
  • 3.1 uv add
  • 3.2 uv pip install（兼容pip）
  • 3.3 安装项目所有依赖
  • 3.4 查看已经安装的包
  • 3.5 python常用包
    • 3.5.1 数据分析
    • 3.5.2 web开发
    • 3.5.3 机器学习
    • 3.5.4 开发依赖
• 运行代码
  • uv执行python代码基础命令
  • 使用规则

00 参考

常规使用方式请参考：

• 风惊庭前叶：Python3使用虚拟环境

可以参考大佬的文章：

• 荔枝吻:【保姆级喂饭教程】Python依赖管理工具大全：Virtualenv、venv、Pipenv、Poetry、pdm、Rye、UV、Conda、Pixi等
  

01 安装uv

注意：uv不建议在root下安装，请使用其他用户安装

1.1 下载

# -L：跟随所有重定向到最终下载地址
# -s：不显示进度条等无关信息
# -S：但如果出错，要显示错误信息
# -f：如果下载失败，整个命令就失败
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 

1.2 验证

uv --version

02 创建项目

uv init Project_test
cd Project_test

项目结构类似：

❯ tree -a
.
├── .git
│   ├── ……
├── .gitignore
├── .python-version
├── .venv
│   ├── .gitignore
│   ├── .lock
│   ├── CACHEDIR.TAG
│   ├── bin
│   │   ├── activate
│   │   ├── activate.bat
│   │   ├── activate.csh
│   │   ├── activate.fish
│   │   ├── activate.nu
│   │   ├── activate.ps1
│   │   ├── activate_this.py
│   │   ├── deactivate.bat
│   │   ├── pydoc.bat
│   │   ├── python -> /usr/bin/python3.12
│   │   ├── python3 -> python
│   │   └── python3.12 -> python
│   ├── lib
│   │   └── python3.12
│   │       └── site-packages
│   │           ├── __pycache__
│   │           │   └── _virtualenv.cpython-312.pyc
│   │           ├── _virtualenv.pth
│   │           └── _virtualenv.py
│   ├── lib64 -> lib
│   └── pyvenv.cfg
├── README.md
├── main.py
├── pyproject.toml
└── uv.lock

18 directories, 43 files

• 注意：

1. uv创建的环境是包含虚拟环境的
2. 直接使用uv执行python脚本是最合适的方法，不推荐手动激活环境

uv run python main.py
uv run pytest
uv run black .

03 uv安装python包

3.1 uv add

# 安装单个包
uv add requests

# 安装多个包
uv add pandas numpy matplotlib

# 安装特定版本
uv add "django==4.2.0"
uv add "flask>=2.0.0"

3.2 uv pip install（兼容pip）

# 使用类似 pip 的语法
uv pip install requests
uv pip install pandas numpy

3.3 安装项目所有依赖

uv sync

3.4 查看已经安装的包

uv run pip list

3.5 python常用包

3.5.1 数据分析

uv add pandas numpy matplotlib seaborn

3.5.2 web开发

uv add fastapi uvicorn sqlalchemy

3.5.3 机器学习

uv add scikit-learn tensorflow torch

3.5.4 开发依赖

# 安装测试框架
uv add --dev pytest

# 安装代码格式化工具
uv add --dev black flake8 mypy

# 安装多个开发依赖
uv add --dev pytest black flake8 mypy

运行代码

uv执行python代码基础命令

# 执行代码
uv run python main.py

# 执行测试
uv run pytest

# 代码格式化
uv run black .

# 检查代码质量
uv run flake8

使用规则

# 单次命令 → 使用 uv run
uv run python script.py

# 多次命令会话 → 使用传统激活
source .venv/bin/activate
# ... 多次操作 ...
deactivate