Verwenden Sie UV, um Python-Umgebungen zu verwalten
Verabschieden Sie sich von der umständlichen Verwaltung der Python-Umgebung! uv ist ein effizientes und praktisches Tool, das die Python-Versionsverwaltung, die Erstellung virtueller Umgebungen, die Paketverwaltung, die Projektverwaltung und andere Probleme aus einer Hand lösen kann. Der Einstieg ist schnell und einfach. In diesem Artikel wird Windows PowerShell als Beispiel verwendet, um die Verwendung von UV zu demonstrieren. Für andere Plattformen können Sie die entsprechenden Anpassungen in der offiziellen Dokumentation nachlesen.
UV installieren
uv ist nicht von Python abhängig, daher wird die Verwendung von pip oder pipx zur Installation nicht empfohlen. Windows-Systeme können direkt installiert werden, indem der folgende Befehl über PowerShell ausgeführt wird:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Oder installieren Sie es mit einem Paketmanager wie scoop:
scoop install uv
Verwenden Sie uv, um mehrere Versionen von Python zu verwalten
Verwenden Sie den Befehl uv python list
, um installierbare und installierte Python-Versionen anzuzeigen:
# uv python list cpython-3.13.1+freethreaded-windows-x86_64-none <download available=""> cpython-3.13.1-windows-x86_64-none <download available=""> cpython-3.12.8-windows-x86_64-none <download available=""> ...
Installieren Sie die neueste Version:
# uv python install Installed Python 3.13.1 in 5.89s + cpython-3.13.1-windows-x86_64-none
Installationsergebnisse anzeigen: Die installierte Version zeigt den Installationspfad an.
# uv python list cpython-3.13.1-windows-x86_64-none C:\Users\meebo\AppData\Roaming\uv\python\cpython-3.13.1-windows-x86_64-none\python.exe ...
Rufen Sie den Python-Installationspfad ab:
# uv python dir C:\Users\meebo\AppData\Roaming\uv\python
Installieren Sie die angegebene Version:
# uv python install 3.10 Installed Python 3.10.16 in 9.78s + cpython-3.10.16-windows-x86_64-none
Python-Version deinstallieren (erfordert angegebene Version):
# uv python uninstall 3.10 Searching for Python versions matching: Python 3.10 Uninstalled Python 3.10.16 in 1.52s - cpython-3.10.16-windows-x86_64-none
Alle Versionen anzeigen (einschließlich aller Revisionen): uv python list --all-versions
Mehrere Versionen installieren: uv python install 3.10 3.11
Mehrere Versionen deinstallieren: uv python uninstall 3.10 3.11
Verwenden Sie UV anstelle von Python/Pip-Tools
Die von uv verwaltete Python-Umgebung kann nicht direkt mit dem Befehl python
ausgeführt werden, sondern muss über den Befehl uv run
ausgeführt werden. Zum Beispiel:
# cat .\show_version.py import sys print(sys.version)
Ausführung:
# uv run .\show_version.py 3.13.1 (main, Dec 19 2024, 14:38:48) [MSC v.1942 64 bit (AMD64)]
Geben Sie die auszuführende Python-Version an: uv run --python 3.10 .show_version.py
Ausführen über die Standardeingabe: echo 'print("hello world!")' | uv run -
Installierte Python-Version anzeigen: uv python list --only-installed
Standard-Python-Version festlegen (nur aktuelles Verzeichnis): uv python pin 3.10
(.python-version
Datei erstellen)
Geben Sie die für die Ausführung erforderlichen Pakete an
Wenn das Programm zusätzliche Pakete erfordert, wie zum Beispiel cowsay
:
# cat .\cow.py from cowsay import cow cow('hello, world')
Geben Sie das Paket mit der Option --with
an:
# uv run --with cowsay .\cow.py Installed 1 package in 13ms ...
Gespeicherte virtuelle Umgebungen löschen: uv cache clean
Virtuelle Umgebungen verwalten
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung: uv venv --python 3.10
(Verzeichnis .venv
erstellen) oder geben Sie den Verzeichnisnamen an: uv venv myenv
Verwenden Sie die angegebene virtuelle Umgebung: uv run --python myenv .show_version.py
Virtuelle Umgebung löschen: Verzeichnis der virtuellen Umgebung löschen
Management-Paket
Verwenden Sie den Befehl uv pip
, um Pakete zu verwalten, der mit dem Befehl pip
kompatibel ist.
Installationspaket: uv pip install cowsay
Paketabhängigkeiten anzeigen: uv pip tree
Paket deinstallieren: uv pip uninstall rich
(Abhängige Pakete, die nicht mehr benötigt werden, werden nicht automatisch gelöscht)
Verwenden Sie UV, um Python-Projekte zu verwalten
uv bietet zwei Projektverwaltungsmethoden: Einzeldateiprojekt und Ordnerprojekt.
Einzeldateiprojekt
Einzeldateiprojekt initialisieren: uv init --script cow3.py --python 3.13
(Metadaten in cow3.py
Datei hinzufügen)
Paket hinzufügen: uv add --script cow3.py cowsay rich
(cow3.py
Dateimetadaten ändern)
Paket entfernen: uv remove --script cow3.py rich
(cow3.py
Dateimetadaten ändern)
Ordnerelemente
Initialisieren Sie das Ordnerprojekt: uv init myproject
(Erstellen Sie das Projektverzeichnis, einschließlich .gitignore
, .python-version
, hello.py
, pyproject.toml
, README.md
)
Ausführungsprojekt: uv run hello.py
(.venv
virtuelle Umgebung erstellen)
Paket hinzufügen: uv add cowsay rich
(pyproject.toml
Datei ändern)
Update-Paket: uv lock --upgrade-package cowsay
oder uv lock --upgrade
Paket entfernen: uv remove cowsay
Projektumgebung mit uv.lock
Dateien synchronisieren: uv sync
Projektpaketabhängigkeiten anzeigen: uv tree
Verwenden Sie die im Paket bereitgestellten Toolbefehle
Führen Sie den Paketbefehl direkt aus: uvx cowsay -t 'hello, uv'
oder uv tool run cowsay -t 'hello, uv'
Paketausführungsbefehl angeben: uvx --from httpie http -p=b GET https://flagtech.github.io/flag.txt
Paketbefehl auf dem System installieren: uv tool install httpie
Befehl zum Aktualisieren des Pakets: uv tool upgrade httpie
Befehl zum Deinstallieren des Pakets: uv tool uninstall httpie
uv bietet eine effiziente und praktische Python-Umgebungsverwaltungslösung, die die Entwicklungseffizienz erheblich verbessert. Ich glaube, dass Sie durch die Einleitung dieses Artikels die grundlegende Verwendung von UV beherrschen und Ihre Python-Projekte und -Umgebungen besser verwalten können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie UV, um Python-Umgebungen zu verwalten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
