前言

作为初学Python的新手，疑惑 pip 每次安装都是全局不同项目间又是如何管理依赖呢？早期使用过conda，后面接触过一些后发现 uv 相对更轻量一些。记录一下初次接触uv的过程，学习如何管理项目。

基础

Python安装依赖

# 全局安装flask
pip install flask

# 可以通过该命令查看 flask 安装路径
pip show flask 

uv管理依赖

虚拟环境

# 在当前目录下创建虚拟环境
python3 -m venv .venv 

# 激活环境
source .venv/bin/activate 

# 安装依赖将被安装到虚拟环境中
pip3 install flask

备注📝：venv 原理为修改了python中的 sys.path 变量（数组），将.venv路径填充到变量中，运行时会依次找寻到依赖。

依赖记录

pip freeze

# 将当前依赖记录到 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt

# 安装
pip install -r requirements.txt

通过上面命令可以较为方便的将项目依赖记录下来，方便其他成员安装使用。但是会存在一定缺陷，无法分清项目的直接/间接依赖，会将所有的依赖项目都记录下来，这样会出现以下的几种情况：

• 删除一个依赖后，这个依赖的间接依赖没有被删除，再次安装会有冗余的依赖项
• 多个依赖共同引用了同一个间接依赖，但是不同依赖之间的版本不同
• ... 以上几种情况都会导致依赖管理变得脆弱，所以更推荐使用 pyproject.toml 的方式记录依赖

pyproject.toml

pyproject.toml 不光可以管理依赖，还可以管理项目中其他框架的配置信息，大大简化了复杂项目的管理难度。

# 一个简单的项目配置
[project]
name = "uv-base-exp"
version = "0.0.1"
dependencies = [
    'Flask==3.1.2'
]

# 安装依赖 (更新源码后不会自动更新)
pip install .

# 安装依赖 （不复制源代码）推荐
pip install -e .

uv 使用

# 原生配置项目
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
edit pyproject.toml
pip install -e .

# uv
uv add flask # 自动创建.venv、pyproject.toml, 自动将flask添加到toml

# 协作者 uv 同步依赖
uv sync

# 运行项目而无需手动激活环境
uv run main.py

总结

Python 作为脚本语言，在19年时突然火爆流行起来，有很多人使用Python提升工作效率，还有很多课程甚至有中小学生也需要学习它，其中有很多人都不是真的开发者，有时候感觉Python的项目简单且乱糟糟的。 总之，有了uv、conda 支持的项目会更加工程化一些，项目不再是有很多脚本拼凑起来的文件夹。 项目示例代码

参考来源

(从pip到uv：一口气梳理现代Python项目管理全流程！) https://www.youtube.com/watch?v=jd1aRE5pJWc @程序员老王