• poetry 是一个比较现代的 python 环境管理工具
• pyenv 是比 brew/官网更好的 python 安装渠道
• 最后决定用 uv
  • uv 可以进行 python 版本、环境、依赖的全方面的管理，可以取代 pyenv, poetry, venv 之类的功能
  • 感觉 uv 的学习路径不算短

Uv 学习笔记 #

有很多人性的自动化操作，不需要每一个操作都完美无缺，很多东西都是自动完成的

安装 python #

• 直接 uv python install 以安装 python 版本
• uv python list 可以显示已安装和未安装的全部 python 版本
• 不需要手动下载 python, uv 也可以在需要运行命令时自动安装需要用到的 python
  • 可以通过修改配置文件禁用 python 的自动下载
• uv 用 system 来称呼系统中已经安装的 python 版本

Project 管理 #

• 进入仓库之后用 uv init 命令进行初始化，这会生成几个文件
  • pyproject.toml 用于管理依赖，其中包含对第三方 package 的版本要求
  • uv.lock 用于记录每一个第三方库的版本的精确信息，不建议 manually 修改
    • 这个文件应当被 git 记录，进入版本控制中
  • 第一次运行 uv run 等命令的时候会自动生成 uv.lock 以及虚拟环境 .venv 文件
    • 也可以通过 uv sync 手动创建虚拟环境文件
• 使用 uv add 和 uv remove 来进行依赖和包的同步管理，uv add 的信息会加入到 pyproject.toml 中，并且自动进行缺失包的下载
  • 不建议使用 uv pip instlall 来安装第三方 package，而应该用 uv add 来告诉 uv 你需要什么库，完成依赖管理和包管理的完美贴合
• 对包进行升级可以用 uv lock --upgrade-package <package-name>
• uv lock 可以用来更新 lock 文件以和现在的第三方库进行同步
• uv tree 可以显示全部 package 的依赖关系

Python 环境管理 #

• 用 uv venv --python 3.10 可以创建一个虚拟环境，激活需要 source.venv/bin/activate
• 只有通过 uv run 运行的命令才会用到 uv 的环境，如果要运行多条命令最好激活环境

Publish #

• uv version 可以查看当前的版本

Others #

• 和 jupyter 联动：只需要安装一个 ipython
  • uv add --dev ipykernel
• 通过 uv tool 可以进行全局的管理，适用于 ruff 这样的应当被全局安装的 pip 工具
  • uvx 或者 uv tool run 是暂时运行一个 tool，uv tool install 可以安装一个工具
• uv run 可以用当前 uv 环境运行某个 python 脚本（好像没什么场景会用到？）

其他 #

• running scripts
• 集成到其他软件上，比如 docker
• 不要用 brew 安装任何软件！和其他环境没有有效的联动