uv完全指南：下一代Python包管理器

Python诞生于1991年，经过30多年发展，已经成为：

• AI领域首选语言
• 数据科学事实标准
• Web开发重要生态
• 自动化脚本核心语言

但Python工程化一直存在一个问题：

代码开发体验优秀，但项目管理体验长期落后。

特别是在依赖管理方面。

为什么需要uv？

Python 生态发展多年，已经形成了一套成熟的开发流程：

• pip：安装 Python 包
• venv：创建虚拟环境
• pip-tools：管理依赖版本
• poetry：项目管理与打包
• conda：科学计算环境管理

但是在实际项目中，经常会遇到一些问题：

安装速度慢

传统的pip install numpy安装时需要：解析依赖、下载包、安装包、写入环境。当项目依赖比较多时，速度会明显下降。

虚拟环境管理繁琐

通常流程:

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python -m venv .venv

.venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

步骤较多。

Python版本管理困难

例如项目A使用Python 3.10、FastAPI 0.100，项目B使用Python 3.12、Django 5，需要额外管理Python版本。

为了解决这些问题，Astral推出了：

uv——一个极快的Python包管理器和项目管理工具。

它使用Rust编写，目标是成为Python世界中的：

• npm
• cargo
• go modules

安装uv

macOS/Linux

推荐：

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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装完成：

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uv --version # uv 0.11.26

Windows

PowerShell：

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powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

验证：

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uv --version # uv 0.11.26 (396ef7ce4 2026-06-30 x86_64-pc-windows-msvc)

uv管理Python版本

uv不仅管理包，也可以管理Python。查看可用版本：

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uv python list

安装Python：

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uv python install 3.12

指定Python：

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uv python pin 3.12

生成.python-version，内容3.12，之后项目默认使用Python 3.12。

创建Python项目

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uv init demo

cd demo

生成：

其中pyproject.toml类似package.json，用于描述项目。

使用uv创建虚拟环境

执行：

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uv venv

生成.venv。

Linux激活：

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source .venv/bin/activate

Windows激活：

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.venv\Scripts\activate

也可以直接运行：

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uv run python main.py

uv会自动：

1. 创建环境
2. 安装依赖
3. 执行程序

无需手动activate。

安装Python依赖

添加依赖

例如安装requests：

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uv add requests

执行后pyproject.toml和uv.lock都会更新。

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dependencies = [
    "requests>=2.34.2",
]

安装开发依赖

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uv add --dev ruff
uv add --dev pytest

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[dependency-groups]
dev = [
    "pytest>=9.1.1",
    "ruff>=0.15.20",
]

常用命令总结

Python开发流程推荐

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uv init project

cd project

uv python pin 3.12

uv add fastapi

uv add --dev pytest ruff

uv run pytest

参考

https://docs.astral.sh/uv/