代码收藏家 Python项目中的紫外线管理：UV管理方法详解
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：
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：
.venv 目录下）；pyproject.toml 和现有依赖生成或更新 uv.lock 锁定文件；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
pyproject.toml 更新或生成 uv.lock 文件，记录所有包的精确版本。<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。<version> 替换为您希望使用的 Python 版本号，例如 3.10。这些命令使得整个项目管理体验更为统一和高效。
7.总结
作者：pinshig
