Astral UV Tour

按照 Python 工具链分类 UV属于大全包的工具只是更偏向于一般的Python项目

环境管理
包管理
Python 版本管理
包构建
包发布

后面俩都很简单看看文档就好了

下面快速了解一下 UV 在各方面的使用和与其他工具的兼容性(主要是miniconda/micromamba)

下面是安装命令会下载 uv 和 uvx (uvx == uv tool run)

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

run-script

uv 可以直接执行脚本附带功能

指定 Python 版本
自动安装依赖
自动安装 Python 对于单脚本而言相当于 pip install + python

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# 得到的文件如下
uv init --script uv_test.py --python 3.13
# 直接执行文件
uv run uv_test.py # 如果文件头的dependencies有依赖会自动处理
# 会下载到临时路径并自动清理

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# /// script
# requires-python = ">=3.13"
# dependencies = [] # <-- 此处可以手动添加依赖 或者 uv add --script uv_test.py 'requests' 添加依赖
# ///


def main() -> None:
    print("Hello from uv_script.py!")


if __name__ == "__main__":
    main()

env-manage

uv 的环境管理基于 venv 整体上是比较简单的

使用 uv pip install 下载包会自动检测环境并添加相关依赖

python-manage

uv 的 Python 版本管理的方式为统一下载然后使用时根据配置信息选用

下载信息如下

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$ uv python list --only-installed
cpython-3.13.1-linux-x86_64-gnu    /home/alice/.local/share/uv/python/cpython-3.13.1-linux-x86_64-gnu/bin/python3.13
cpython-3.11.2-linux-x86_64-gnu    /usr/bin/python3.11

下载方式有两种 (默认存储路径: ~/.local/share/uv/python/)

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# 1. 手动下载
# 指定下载的Python版本
uv python install 3.13.1 3.12
uv python install '>=3.8,<3.10'
# 2. 自动下载
# 使用时根据需要下载
uv run --python 3.13 test.py
# 或者根据配置文件/脚本头自动下载

脚本头如下

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# /// script
# requires-python = ">=3.13"
# dependencies = []
# ///

project-usage

与项目相关的操作具体是

uv init 初始化项目
uv add/remove 依赖管理
uv lock/sync lockfile管理
uv run 执行项目
uv build 构建项目

project-example

使用 uv 的项目实操以 adbili 为例

init

一般是 uv init YOUR_PROJECT 创建项目或者 uv init . 初始化已有项目

但这里是需要打包成为工具所以 uv init --package -p 3.10 . 同时指定Python版本 (用3.10是为了 typing hint)

dependency

给项目添加依赖: uv add -r requirements.txt

这里注意一下需要给 uv 换源毕竟 uv 不读取 ~/.config/pip/pip.conf

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cat << EOF >> pyproject.toml # 项目级别
[[tool.uv.index]]
url = "https://test.pypi.org/simple" # <-- 要用的源
default = true
EOF


cat << EOF >> ~/.config/uv/uv.toml # 用户级别
[[index]]
url = "https://test.pypi.org/simple" # <-- 要用的源
default = true
EOF

run

因为这里是打包为工具所以需要注意要在 __init__.py 暴露 main 函数作为默认程序入口如下示例

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import fire

from adbili.main import app

def main():
    fire.Fire(app)

uv run adbili <args> 执行项目

publish

后续直接

uv build
uv publish

就完工了

然后就可以在 PyPI 上看见 adbili

conclusion

总体来说 uv 和 miniconda/micromamba 是比较正交的

uv 优势在于

执行一些小脚本方便个别依赖可以直接添加
对于项目依赖独立方便管理
Python项目创建到发布一站式服务

miniconda/micromamba 优势在于

环境不是基于项目的可以到处共享
可以装一些非pypi包

主要还是对于深度学习项目友好