uv 使用

uv 是一个速度很快的 Python 包管理和环境管理工具，可以用来创建虚拟环境、安装 Python 包、运行脚本和管理项目依赖。相比传统的 pip 和 virtualenv，uv 的安装和解析依赖速度更快，适合在服务器上管理 Python 项目环境。

一、uv 适合做什么

uv 常用于以下场景：

• 创建 Python 虚拟环境
• 安装和升级 Python 包
• 管理项目依赖
• 运行 Python 脚本
• 替代部分 pip、venv、virtualenv 的日常操作

如果你经常在服务器上运行 Python、生信分析脚本或 AI 工具，uv 可以让环境配置更方便。

二、检查是否已经安装 uv

在终端中输入：

uv --version

如果能看到版本号，说明 uv 已经可以使用。

如果提示命令不存在，说明当前环境还没有安装 uv。

三、安装 uv

可以使用官方安装脚本安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装完成后，重新打开终端，或者执行：

source ~/.bashrc

然后再次检查版本：

uv --version

四、创建 Python 虚拟环境

进入项目目录后执行：

uv venv

默认会创建一个名为 .venv 的虚拟环境目录。

也可以指定 Python 版本：

uv venv --python 3.11

五、激活虚拟环境

Linux 服务器中一般使用：

source .venv/bin/activate

激活成功后，命令行前面通常会出现：

(.venv)

表示当前已经进入虚拟环境。

六、安装 Python 包

安装单个包：

uv pip install pandas

安装多个包：

uv pip install numpy scipy matplotlib

从 requirements.txt 安装：

uv pip install -r requirements.txt

七、查看已安装的包

uv pip list

查看某个包的信息：

uv pip show pandas

八、导出依赖文件

如果需要把当前环境中的包导出为 requirements.txt，可以执行：

uv pip freeze > requirements.txt

后续在其他服务器或目录中，可以使用：

uv pip install -r requirements.txt

快速恢复相同依赖环境。

九、运行 Python 脚本

激活虚拟环境后，可以像平时一样运行脚本：

python script.py

也可以使用 uv 运行命令：

uv run python script.py

十、常见问题

1. uv 命令不存在

先执行：

source ~/.bashrc

如果仍然不存在，说明 uv 没有安装成功，需要重新安装。

2. 创建环境时找不到指定 Python 版本

可以先查看服务器已有 Python：

which python
python --version

如果服务器没有对应版本，可以使用已有版本创建环境，或者联系管理员安装需要的 Python 版本。

3. 包安装失败

可以先升级基础工具：

uv pip install --upgrade pip setuptools wheel

如果是网络问题，可以稍后重试，或者更换网络环境。

十一、推荐使用流程

新建项目时可以按下面流程操作：

mkdir my_project
cd my_project
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install pandas numpy matplotlib
python script.py

如果项目已经有 requirements.txt，则使用：

uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

这样可以让每个项目都有独立 Python 环境，减少不同项目之间的包版本冲突。