本文记录如何在使用uv管理python项目dependencies时，把spaCy的模型也纳入其中.

spaCy

一、spaCy简介

spaCy是一个开源的自然语言处理（NLP）库，它主要用于处理文本数据。它支持多种语言，包括英语、中文等。它是由Explosion AI公司开发的，以简单易用和高性能著称。

二、主要功能

分词（Tokenization）
- spaCy可以将文本分割成单词、标点符号等基本单元，这是文本处理的基础步骤。例如，对于句子“I love natural language processing.”，它会将其分割为[“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”, “.”]等token。
词性标注（Part - of - Speech Tagging）
- 它能够识别文本中每个单词的词性。比如在句子“He quickly ran to the store.”中，“He”是代词（PRON），“quickly”是副词（ADV），“ran”是动词（VERB），“to”是介词（ADP），“the”是冠词（DET），“store”是名词（NOUN）。
依存句法分析（Dependency Parsing）
- spaCy可以分析句子的结构，确定单词之间的依存关系。例如在句子“The cat sat on the mat.”中，它能确定“cat”是主语（nsubj），“sat”是谓语（ROOT），“on”是介词（prep），“mat”是宾语（pobj）等依存关系，这对于理解句子的语义结构很有帮助。
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）
- 它能够识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名、日期等。比如在文本“Steve Jobs was the CEO of Apple Inc. in 2000.”中，它能够识别出“Steve Jobs”是人名，“Apple Inc.”是组织名，“2000”是日期。
文本分类（Text Classification）
- spaCy支持对文本进行分类任务，例如情感分析（判断文本是正面情感、负面情感还是中性情感）或者主题分类（判断文本属于哪个主题类别，如体育、科技等）。
实体链接（Entity Linking）
- 它可以将文本中识别的实体与知识库中的实体进行链接。例如，将文本中提到的“埃菲尔铁塔”链接到维基百科中对应的“埃菲尔铁塔”条目，这样可以更好地理解实体的详细信息。

问题描述

sapCy在使用的时候，需要下载目标语言的模型，如果以英文为例就是en_core_web_sm, 中文可以是zh_core_web_lg ,可以用如下脚本下载

# download en_core_web_sm
python -m spacy download en_core_web_sm# download zh_core_web_lg
python -m spacy download zh_core_web_lg

问题出现在用uv进行依赖管理的场景下，因为这些下载的模型没有被加入到依赖列表中，每次重新进行uv sync 操作后，就会丢失这些依赖. 虽然这些模型实际上也是一个依赖包，但是不在官方的registry中，不能直接y用uv add这种方式进行安装.

解决方案

命令行参数

因为是uv sync时造成了模型删除，那么就是uv严格对照依赖列表中的各个依赖项进行处理，把不在其中的都移除了. 根据这个思路，可以用明亮行参数来改变这个行为

uv sync --inexact

这样操作即可. 但这个方案有缺点，因为不会自动下载model，在新的环境中执行spaCy相关任务会报错.

手动声明依赖

这个方案是笔者最终采纳的方案，把模型的下载路径手动写到依赖中，这样不仅可以不被删除，而且在新环境中还会自动下载

dependencies = ["en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl","zh-core-web-lg @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_lg-3.8.0/zh_core_web_lg-3.8.0-py3-none-any.whl"
]

注意修改为自己所需的版本即可.