uv를 사용하여 Python 환경 관리
번거로운 Python 환경 관리는 이제 안녕! uv는 Python 버전 관리, 가상 환경 생성, 패키지 관리, 프로젝트 관리 및 기타 문제를 한 번에 빠르고 쉽게 해결할 수 있는 효율적이고 편리한 도구입니다. 이 문서에서는 Windows PowerShell을 예로 들어 uv 사용을 보여줍니다. 다른 플랫폼의 경우 해당 조정에 대한 공식 문서를 참조할 수 있습니다.
UV 설치
uv는 Python에 의존하지 않으므로 pip나 pipx를 사용하여 설치하는 것은 권장되지 않습니다. PowerShell을 통해 다음 명령을 실행하여 Windows 시스템을 직접 설치할 수 있습니다.
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
또는 Scoop과 같은 패키지 관리자를 사용하여 설치:
scoop install uv
uv를 사용하여 여러 버전의 Python 관리
uv python list
명령을 사용하여 설치 가능하고 설치된 Python 버전을 확인하세요.
# 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=""> ...
최신 버전 설치:
# uv python install Installed Python 3.13.1 in 5.89s + cpython-3.13.1-windows-x86_64-none
설치 결과 보기: 설치된 버전에 설치 경로가 표시됩니다.
# 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 ...
Python 설치 경로 가져오기:
# uv python dir C:\Users\meebo\AppData\Roaming\uv\python
지정된 버전 설치:
# uv python install 3.10 Installed Python 3.10.16 in 9.78s + cpython-3.10.16-windows-x86_64-none
Python 버전 제거(지정된 버전 필요):
# 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
모든 버전 보기(모든 개정판 포함): uv python list --all-versions
여러 버전 설치: uv python install 3.10 3.11
여러 버전 제거: uv python uninstall 3.10 3.11
python/pip 도구 대신 uv 사용
uv가 관리하는 Python 환경은 python
명령어로 직접 실행할 수 없고, 반드시 uv run
명령어를 통해 실행해야 합니다. 예:
# cat .\show_version.py import sys print(sys.version)
실행:
# uv run .\show_version.py 3.13.1 (main, Dec 19 2024, 14:38:48) [MSC v.1942 64 bit (AMD64)]
실행할 Python 버전 지정: uv run --python 3.10 .show_version.py
표준 입력에서 실행: echo 'print("hello world!")' | uv run -
설치된 Python 버전 보기: uv python list --only-installed
기본 Python 버전 설정(현재 디렉터리만): uv python pin 3.10
(.python-version
파일 생성)
실행에 필요한 패키지 지정
프로그램에 cowsay
과 같은 추가 패키지가 필요한 경우:
# cat .\cow.py from cowsay import cow cow('hello, world')
--with
옵션을 사용하여 패키지 지정:
# uv run --with cowsay .\cow.py Installed 1 package in 13ms ...
캐시된 가상 환경 지우기: uv cache clean
가상 환경 관리
가상 환경 만들기: uv venv --python 3.10
(.venv
디렉터리 만들기) 또는 디렉터리 이름 지정: uv venv myenv
지정된 가상 환경 사용: uv run --python myenv .show_version.py
가상환경 삭제 : 가상환경 디렉토리 삭제
관리팩
패키지를 관리하려면 uv pip
명령과 호환되는 pip
명령을 사용하세요.
설치 패키지: uv pip install cowsay
패키지 종속성 보기: uv pip tree
패키지 제거: uv pip uninstall rich
(더 이상 필요하지 않은 종속 패키지는 자동으로 삭제되지 않습니다.)
uv를 사용하여 Python 프로젝트 관리
uv는 단일 파일 프로젝트와 폴더 프로젝트라는 두 가지 프로젝트 관리 방법을 제공합니다.
단일 파일 프로젝트
단일 파일 프로젝트 초기화: uv init --script cow3.py --python 3.13
(cow3.py
파일에 메타데이터 추가)
패키지 추가: uv add --script cow3.py cowsay rich
(cow3.py
파일 메타데이터 수정)
패키지 제거: uv remove --script cow3.py rich
(cow3.py
파일 메타데이터 수정)
폴더 항목
폴더 프로젝트 초기화: uv init myproject
(.gitignore
, .python-version
, hello.py
, pyproject.toml
, README.md
을 포함하는 프로젝트 디렉터리 생성)
실행 프로젝트 : uv run hello.py
(.venv
가상 환경 생성)
패키지 추가: uv add cowsay rich
(pyproject.toml
파일 수정)
업데이트 패키지: uv lock --upgrade-package cowsay
또는 uv lock --upgrade
패키지 제거: uv remove cowsay
프로젝트 환경을 uv.lock
파일과 동기화: uv sync
프로젝트 패키지 종속성 보기: uv tree
패키지에서 제공하는 도구 명령어를 사용하세요
패키지 명령을 직접 실행합니다: uvx cowsay -t 'hello, uv'
또는 uv tool run cowsay -t 'hello, uv'
패키지 실행 명령 지정: uvx --from httpie http -p=b GET https://flagtech.github.io/flag.txt
시스템에 패키지 설치 명령: uv tool install httpie
패키지 업데이트 명령: uv tool upgrade httpie
패키지 제거 명령: uv tool uninstall httpie
uv는 효율적이고 편리한 Python 환경 관리 솔루션을 제공하여 개발 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 기사의 소개를 통해 귀하는 uv의 기본 사용법을 마스터했으며 Python 프로젝트 및 환경을 더 잘 관리할 수 있다고 믿습니다.
위 내용은 uv를 사용하여 Python 환경 관리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
