Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Gunakan uv untuk mengurus persekitaran Python

Gunakan uv untuk mengurus persekitaran Python

Jan 08, 2025 pm 06:16 PM

使用 uv 管理 Python 環境

Ucapkan selamat tinggal kepada pengurusan persekitaran Python yang menyusahkan! uv ialah alat yang cekap dan mudah yang boleh menyelesaikan pengurusan versi Python, penciptaan persekitaran maya, pengurusan pakej, pengurusan projek dan masalah lain dalam satu perhentian Ia pantas dan mudah untuk bermula. Artikel ini akan mengambil Windows PowerShell sebagai contoh untuk menunjukkan penggunaan uv Untuk platform lain, anda boleh merujuk kepada dokumentasi rasmi untuk pelarasan yang sepadan.

Pasang uv

uv tidak bergantung pada Python, jadi tidak disyorkan untuk menggunakan pip atau pipx untuk memasang. Sistem Windows boleh dipasang terus dengan melaksanakan arahan berikut melalui PowerShell:

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

Atau pasang menggunakan pengurus pakej seperti scoop:

scoop install uv
Salin selepas log masuk

Gunakan uv untuk mengurus berbilang versi Python

Gunakan perintah uv python list untuk melihat versi Python yang boleh dipasang dan dipasang:

# 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="">
...
Salin selepas log masuk

Pasang versi terkini:

# uv python install
Installed Python 3.13.1 in 5.89s
+ cpython-3.13.1-windows-x86_64-none
Salin selepas log masuk

Lihat hasil pemasangan: Versi yang dipasang akan memaparkan laluan pemasangan.

# 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
...
Salin selepas log masuk

Dapatkan laluan pemasangan Python:

# uv python dir
C:\Users\meebo\AppData\Roaming\uv\python
Salin selepas log masuk

Pasang versi yang ditentukan:

# uv python install 3.10
Installed Python 3.10.16 in 9.78s
+ cpython-3.10.16-windows-x86_64-none
Salin selepas log masuk

Nyahpasang versi Python (memerlukan versi tertentu):

# 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
Salin selepas log masuk

Lihat semua versi (termasuk semua semakan): uv python list --all-versions

Pasang berbilang versi: uv python install 3.10 3.11

Nyahpasang berbilang versi: uv python uninstall 3.10 3.11

Gunakan uv dan bukannya alat python/pip

Persekitaran Python yang diuruskan oleh uv tidak boleh dilaksanakan secara langsung dengan perintah python, tetapi mesti dilaksanakan melalui perintah uv run. Contohnya:

# cat .\show_version.py
import sys
print(sys.version)
Salin selepas log masuk

Pelaksanaan:

# uv run .\show_version.py
3.13.1 (main, Dec 19 2024, 14:38:48) [MSC v.1942 64 bit (AMD64)]
Salin selepas log masuk

Tentukan versi Python untuk dilaksanakan: uv run --python 3.10 .show_version.py

Laksanakan daripada input standard: echo 'print("hello world!")' | uv run -

Lihat versi Python yang dipasang: uv python list --only-installed

Tetapkan versi Python lalai (direktori semasa sahaja): uv python pin 3.10 (buat .python-version fail)

Nyatakan pakej yang diperlukan untuk pelaksanaan

Jika program memerlukan pakej tambahan, seperti cowsay:

# cat .\cow.py
from cowsay import cow
cow('hello, world')
Salin selepas log masuk

Nyatakan pakej menggunakan pilihan --with:

# uv run --with cowsay .\cow.py
Installed 1 package in 13ms
...
Salin selepas log masuk

Kosongkan persekitaran maya cache: uv cache clean

Urus persekitaran maya

Buat persekitaran maya: uv venv --python 3.10 (buat direktori .venv) atau nyatakan nama direktori: uv venv myenv

Gunakan persekitaran maya yang ditentukan: uv run --python myenv .show_version.py

Padamkan persekitaran maya: Padamkan direktori persekitaran maya

Pek Pengurusan

Gunakan perintah uv pip untuk mengurus pakej, yang serasi dengan perintah pip.

Pakej pemasangan: uv pip install cowsay

Lihat kebergantungan pakej: uv pip tree

Nyahpasang pakej: uv pip uninstall rich (Pakej bergantung tidak lagi diperlukan tidak akan dipadamkan secara automatik)

Gunakan uv untuk mengurus projek Python

uv menyediakan dua kaedah pengurusan projek: projek fail tunggal dan projek folder.

Projek fail tunggal

Mulakan projek fail tunggal: uv init --script cow3.py --python 3.13 (tambah metadata dalam cow3.py fail)

Tambah pakej: uv add --script cow3.py cowsay rich (ubah suai cow3.py metadata fail)

Alih keluar pakej: uv remove --script cow3.py rich (ubah suai cow3.py metadata fail)

Item Folder

Mulakan projek folder: uv init myproject (Buat direktori projek, termasuk .gitignore, .python-version, hello.py, pyproject.toml, README.md)

Projek pelaksanaan: uv run hello.py (Buat .venv persekitaran maya)

Tambah pakej: uv add cowsay rich (ubah suai pyproject.toml fail)

Kemas kini pakej: uv lock --upgrade-package cowsay atau uv lock --upgrade

Alih keluar pakej: uv remove cowsay

Segerakkan persekitaran projek dengan uv.lock fail: uv sync

Lihat kebergantungan pakej projek: uv tree

Gunakan arahan alat yang disediakan oleh pakej

Laksanakan arahan pakej secara langsung: uvx cowsay -t 'hello, uv' atau uv tool run cowsay -t 'hello, uv'

Nyatakan arahan pelaksanaan pakej: uvx --from httpie http -p=b GET https://flagtech.github.io/flag.txt

Pasang arahan pakej ke sistem: uv tool install httpie

Kemas kini arahan pakej: uv tool upgrade httpie

Nyahpasang arahan pakej: uv tool uninstall httpie

uv menyediakan penyelesaian pengurusan persekitaran Python yang cekap dan mudah, meningkatkan kecekapan pembangunan dengan ketara. Melalui pengenalan artikel ini, saya percaya anda telah menguasai penggunaan asas uv dan boleh mengurus projek dan persekitaran Python anda dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Gunakan uv untuk mengurus persekitaran Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1662
14
Tutorial PHP
1261
29
Tutorial C#
1234
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles