在 Python 开发中，虚拟环境（Virtual Environment）是管理依赖和项目隔离的核心工具。传统的 venv 和 pip 在工程效率上存在诸多痛点，而 conda 虽然功能强大，但其跨语言特性和庞大的体积并非所有场景都需要。今天，我们介绍一个全新的 Python 工具——uv，它结合了 Rust 语言的性能优势和现代包管理理念，让 Python 开发更高效、更简洁。

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什么是 uv？

uv 是由 Astral 开发的 Python 包管理器和虚拟环境管理工具，用 Rust 编写，专注于 速度 和 轻量化。相比 conda，uv 的核心优势在于：

• 极致速度：依赖解析和包安装速度比 pip 快 10-100 倍。
• 纯 Python 生态支持：无缝对接 PyPI 和 pyproject.toml。
• 轻量级隔离：虚拟环境体积小，启动秒级完成。
• 现代化命令设计：命令简洁直观，如 uv venv、uv add 等。

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安装 uv

在线安装（推荐）

Windows 系统

# 使用 PowerShell 安装 uv
powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

注意：安装后需手动添加环境变量（路径因人而异，按提示操作）：

$env:Path = "C:\Users\<用户名>\.local\bin;$env:Path"

Linux / macOS 系统

# 使用 curl 安装（推荐）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# 或使用 wget 安装
wget -qO- https://astral.sh/uv/install.sh | sh

验证安装：

uv --version

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离线安装

步骤 1：获取二进制包

从 GitHub Releases 下载对应平台的离线包，例如：

uv-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz

步骤 2：解压并移动到可执行路径

# 解压
tar -zxvf uv-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz# 移动到 ~/.local/bin
sudo mv uv uvx ~/.local/bin/

步骤 3：设置环境变量

# 临时生效
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"# 永久生效（添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）
echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

验证安装

uv --version

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创建并激活虚拟环境

创建虚拟环境

# 创建名为 rag 的虚拟环境，使用 Python 3.12.7
uv venv rag --python 3.12.7

输出示例（Windows）：

uv venv rag --python 3.12.7
Using CPython 3.12.7
Creating virtual environment at: rag
Activate with: rag\Scripts\activate

输出示例（Linux/macOS）：

$ uv venv rag -p 3.12.7
Using CPython 3.12.7
Creating virtual environment at: rag
Activate with: source rag/bin/activate

激活虚拟环境

Windows：

rag\Scripts\activate

Linux/macOS：

source rag/bin/activate

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uv vs conda：谁更胜一筹？

对比维度	uv (astral-sh/uv)	conda (Anaconda/miniconda)
核心定位	Python 专属包管理器 + 环境管理器（Rust 开发）	跨语言包管理器 + 环境管理器（支持多编程语言）
速度	优势显著：Rust 编译带来极致速度，环境创建/删除秒级完成	速度较慢：依赖解析和安装耗时久，尤其复杂环境
语言支持	仅支持 Python，专注 PyPI 生态	跨语言支持：Python、R、C++、Fortran 等
依赖处理	轻量：依赖 PyPI，优先处理纯 Python 包；复杂二进制依赖需额外配置	二进制依赖处理强：自带 conda-forge，可直接安装预编译科学计算依赖（如 CUDA/MKL 版本的 PyTorch）
环境隔离	轻量级隔离：共享系统底层库，环境体积小	深度隔离：隔离非 Python 依赖（如 C 库），兼容性高
生态与兼容性	高兼容：无缝对接 pip 和 PyPI，支持 pyproject.toml	生态成熟：conda-forge 仓库包数量多，适合数据科学场景
使用门槛	简单：命令简洁（如 uv venv、uv add），适合 Python 开发者快速上手	稍高：需理解频道、二进制依赖等概念

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适用场景建议

选择 uv 的场景：

• 纯 Python 开发：无需跨语言依赖。
• 追求极致速度：频繁创建环境、安装包。
• 现代 Python 项目：需与 pip/poetry 协作。

选择 conda 的场景：

• 跨语言开发：如 Python+R 或需要 CUDA/MKL 支持。
• 科学计算/机器学习：需预编译二进制依赖。
• 深度环境隔离：如多版本 CUDA 共存。

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总结

uv 是 Python 开发者的新宠，它以 Rust 的性能优势 和 现代化设计，解决了传统工具的痛点。如果你专注于 Python 生态，追求速度和轻量化，uv 是理想选择；而 conda 仍然是科学计算领域的全能选手。根据项目需求选择合适的工具，才能事半功倍！

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参考资源

• uv GitHub 项目
• uv 官方文档
• Conda 官方文档