Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menguasai Pengurusan Projek Python dengan uv PartIt's Time to Ditch Puisi

Menguasai Pengurusan Projek Python dengan uv PartIt's Time to Ditch Puisi

Sep 30, 2024 am 06:16 AM

Mastering Python Project Management with uv PartIt

Adakah anda bosan dengan pelbagai alatan seperti pip, virtualenv, conda, puisi dan pyenv hanya untuk memastikan persekitaran dan kebergantungan Python anda terkawal? Anda tidak bersendirian! Menguruskan projek Python boleh berasa seperti sakit kepala, terutamanya dengan semua pengurus pakej dan alatan yang berbeza yang anda perlu bergaduh.

Masukkan uvUniversal Virtualenv. Anggap ia sebagai pengurus pakej kedai sehenti yang direka untuk menyelaras dan mempercepatkan proses pembangunan Python anda.


Sedikit Kisah Belakang

uv mendapat inspirasi daripada Rye, seorang lagi pengurus pembungkusan moden, untuk menyatukan ciri terbaik pip, pip-tools, pyenv, virtualenv dan puisi. Dibina menggunakan Rust, uv bukan sahaja pantas tetapi sangat cekap, memudahkan segala-galanya daripada mengurus kebergantungan kepada mencipta persekitaran maya.

Matlamat uv

Ringkasnya, uv ialah mengenai penyatuan. Mengapa beralih antara berbilang alatan apabila anda boleh mempunyai satu pengalaman bersatu? Ia bertujuan untuk menghilangkan geseran daripada pembangunan Python, menawarkan anda cara yang lebih konsisten dan lebih pantas untuk mengurus projek anda. Dan ia juga meletus dengan pantas! Itu membuka pintu baharu, untuk pengurusan dinamik


1. Kod Mudah Alih dengan Metadata Skrip Sebaris

Mari Bercakap Ketergantungan

Salah satu ciri uv yang paling menarik ialah keupayaan untuk menambah kebergantungan terus dalam skrip Python anda. Bayangkan anda mempunyai skrip mudah seperti ini:

# app.py
import requests
from rich.pretty import pprint

response = requests.get("https://peps.python.org/api/peps.json")
data = response.json()
pprint([(k, v["title"]) for k, v in data.items()][:10])
Salin selepas log masuk

Menjalankan skrip ini biasanya bermakna menyediakan persekitaran maya dan memasang kebergantungan secara manual. Dengan uv, anda boleh membenamkan semua kebergantungan anda terus ke dalam skrip, menjadikannya sendiri dan boleh dikongsi:

$ uv add --script app.py 'requests<3' 'rich'
Salin selepas log masuk

Penjanaan Metadata Automatik

Ini menambahkan metadata pada fail skrip:

# /// script
# dependencies = [
#   "requests<3",
#   "rich",
# ]
# ///
Salin selepas log masuk

Dan itu sahaja! Anda boleh berkongsi fail ini dengan orang lain dan mereka boleh menjalankan:

$ uv run app.py
Salin selepas log masuk

Dan voilà—tiada persediaan luaran diperlukan! Semuanya berkat kepantasan dan kecekapan uv.


2. Mencipta dan Mengurus Persekitaran Maya

Bermula dengan Persekitaran Maya

Secara lalai, uv memerlukan pakej dipasang dalam persekitaran maya untuk memastikan sistem anda bersih dan mengelakkan konflik antara projek yang berbeza. Mewujudkan persekitaran maya dengan uv adalah mudah:

$ uv venv
Salin selepas log masuk

Ini akan mencipta direktori .venv yang mengandungi persekitaran terpencil. Jika anda ingin menentukan direktori tersuai atau versi Python, anda boleh lakukan:

$ uv venv my_env --python 3.9
Salin selepas log masuk

Persekitaran sedia untuk digunakan dan uv akan mengesannya secara automatik untuk semua arahan anda, seperti memasang pakej atau menjalankan skrip.

Bila Perlu Menggunakan uv add vs. uv pip install

  • Gunakan uv add: Apabila anda mahu menambah kebergantungan pada fail pyproject.toml projek anda. Ini adalah yang terbaik apabila anda sedang membangunkan projek dan ingin menjejaki semua kebergantungan, menjadikan projek itu mudah dikongsi dan diterbitkan semula. Kami akan mengupas perkara ini dalam siaran seterusnya, nantikan!

    $ uv add fastapi
    
    Salin selepas log masuk

    Ini akan mengemas kini pyproject.toml anda dan mengunci versi dalam uv.lock.

  • Gunakan pemasangan uv pip: Apabila anda ingin memasang pakej untuk kegunaan pantas tanpa mengubah suai fail projek, atau untuk alatan global yang anda tidak perlu menjejaki pakej tersebut dalam pyproject.toml. Fikirkan uv pip sebagai pemasangan sekali sahaja.

    $ uv pip install requests
    
    Salin selepas log masuk

Memilih arahan yang betul memastikan projek anda diurus dengan betul dan mudah untuk dikongsi atau digunakan.


3. Kunci Versi untuk Kebolehulangan

Pernah Mengalami Pecah Kod Anda Kerana Kemas Kini?

Kami semua pernah ke sana—kod anda berfungsi hari ini, kemudian rosak esok kerana pakej dikemas kini. Dengan uv, anda boleh menghalangnya dengan mengunci versi pakej untuk memastikan konsistensi dan kebolehulangan:

[tool.uv]
exclude-newer = "2023-10-16T00:00:00Z"
Salin selepas log masuk

Dengan cara ini, walaupun versi baharu kebergantungan anda keluar, projek anda kekal stabil. Sesuai untuk projek jangka panjang yang anda tidak mampu membuat kejutan!


4. Menguruskan Versi Python

Projek Berbeza, Versi Python Berbeza? Tiada Masalah!

Ramai pembangun perlu mengusahakan berbilang projek yang memerlukan versi Python yang berbeza. uv menjadikan penukaran versi semudah:

$ uv python install 3.8 3.9 3.10
Salin selepas log masuk

Setelah versi dipasang, bertukar antara versi adalah lancar:

$ uv run --python 3.10 app.py
Salin selepas log masuk

Dan jika anda ingin mengunci versi tertentu untuk projek:

$ uv python pin 3.9
Salin selepas log masuk

Tiada lagi perintah pyenv yang menyulap—uv mengendalikan semua beban berat untuk anda.


5. Say Goodbye to pip Hassles

It's pip—but Faster and Better

uv provides a pip-like experience but with turbocharged performance. Installing packages is straightforward:

$ uv pip install flask
Salin selepas log masuk

Need to add optional dependencies or install directly from a GitHub repo? No sweat:

$ uv pip install 'torch>=1.10.0' "git+https://github.com/astral-sh/ruff"
Salin selepas log masuk

No more waiting around for slow installations—uv gets the job done fast and effectively.


6. Manage CLI Tools Globally and Easily

From black to ruff, Get Your Tools Hassle-Free

Whether you're linting code or formatting files, uv makes installing CLI tools easy:

  • Globally:

    $ uv tool install ruff
    
    Salin selepas log masuk
  • Locally within a Project:

    $ uv add ruff
    
    Salin selepas log masuk
  • Run Ephemeral Commands without Installing Globally:

    $ uvx black my_code.py
    
    Salin selepas log masuk

Say goodbye to package conflicts and environment pollution—just run your tools whenever and wherever you need them.


If you're looking to supercharge your Python development and want to stop wrestling with multiple tools, uv is your answer. With its streamlined commands, reproducible environments, and efficient package management, uv makes Python development a pleasure rather than a chore.

Ready to take uv for a spin? ? Start today and experience a better way to manage your Python projects.


Stay tuned for Part 2, where we'll dive deeper into advanced features like leveraging pyproject.toml, handling global vs. local tool installations, and how uv can be your best friend when managing complex environments.

Happy coding! ?✨

For more details and full documentation, check out uv documentation.

Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Pengurusan Projek Python dengan uv PartIt's Time to Ditch Puisi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1268
29
Tutorial C#
1243
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles