UV：基於 Rust 的超高速 Python 包管理工具

UV 是一個用 Rust 編寫的全功能 Python 包和項目管理器，其目標是取代多種現有工具，包括 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine 和 virtualenv 等。它不僅提供了這些工具的功能，而且速度快 10-100 倍。

UV 的主要特點包括：

• 統一的鎖文件：提供全面的項目管理能力
• 腳本運行：支持內聯依賴元數據
• Python 版本管理：安裝和管理不同的 Python 版本
• 工具管理：通過 UVX（UV tool run 的別名）運行和安裝以 Python 包形式發布的工具
• 高度相容：提供與 pip 相容的界面，讓使用者能夠順利過渡
• 工作區支持：支持類似 Cargo 的工作區，適合可擴展項目
• 空間效率：全局緩存實現依賴項去重
• 跨平台：支持 macOS、Linux 和 Windows

UVX：即用即走的工具執行器

UVX 是 UV 工具集中的一個特別實用的功能，它本質上是uv tool run的別名。它允許開發者在不永久安裝的情況下執行 Python 工具。例如，要運行 Ruff（一個 Python 代碼檢查工具）：

$ uvx ruff

這個命令會在一個臨時的、隔離的環境中安裝和執行 Ruff，不會影響當前項目或系統環境。這對於偶爾使用的工具特別有用，避免了不必要的環境污染。

為何 UV 比其他 Python 包管理工具快得多？

UV 之所以能達到驚人的速度提升（比 pip 快 10-100 倍），主要歸功於以下幾點：

1. Rust 的高性能特性：Rust 作為一種系統級編程語言，提供了接近 C/C++ 的性能表現。
2. 優化的架構設計：UV 的架構、設計決策和優化專注於性能，包括分配器、並發處理和零拷貝技巧。
3. 並發處理能力：利用 Rust 優秀的並發模型加速依賴解析和下載過程。
4. 更高效的依賴解析算法：使用更快的算法來解析依賴關係圖。
5. 全局緩存機制：通過智能緩存減少重複下載和安裝。

Python 包管理長期以來一直面臨著效率低下的問題。正如一位開發者指出的：“一個理想的包管理應該像 Rust 的 Cargo 那樣工作，簡單而高效”。UV 正是受到這種理念的啟發，帶來了 Python 世界急需的效率提升。

為何選擇 Rust 構建開發工具？

越來越多的開發工具，包括 UV，選擇使用 Rust 構建，這一趨勢並非偶然。根據搜索結果，我們可以歸納出以下原因：

安全性與性能的完美結合

長期以來，開發者們認為安全性和性能是一對難以調和的矛盾體。C 和 C++ 提供了極高的性能，但容易出現內存洩漏和安全問題；而其他高級語言雖然更安全，但往往犧牲了性能。

Rust 打破了這一傳統觀念，它通過獨特的所有權系統實現了內存安全，同時保持接近 C/C++ 的性能水平。這種兼顧安全和性能的特性使其成為構建開發工具的理想選擇。

內存安全無需垃圾回收

Rust 的所有權系統確保在編譯時就能驗證內存安全，無需運行時的垃圾回收機制。這意味著用 Rust 構建的工具不僅執行效率高，而且極少出現崩潰或安全漏洞。

對於像包管理器這樣需要處理大量依賴關係、執行複雜解析算法的工具來說，這種特性尤其重要。UV 能夠安全地處理複雜的依賴圖，同時保持極高的效率。

並發處理更簡單

Rust 的並發模型使並行處理更加安全和簡單。在包管理過程中，能夠安全地並行下載和處理多個依賴項是提高效率的關鍵因素之一。UV 利用 Rust 的這一優勢，實現了多個依賴包的並行處理。

豐富的生態系統與現代工具鏈

Rust 擁有一個成熟的包管理器 Cargo 和豐富的生態系統。開發者可以輕鬆地使用現有的庫和框架來加速開發過程。UV 的開發者利用這一優勢，創建了一個既高效又功能齊全的工具。

開始使用 UV

UV 的安裝非常簡單，提供了多種安裝方法：

使用獨立安裝器

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

或者使用 wget：

$ wget -qO- https://astral.sh/uv/install.sh | sh

通過 PyPI 安裝

$ pipx install uv

或者：

$ pip install uv

其他安裝方法

UV 還支持通過 Homebrew、WinGet、Scoop、Docker 或 GitHub Releases 安裝。例如，使用 Homebrew：

$ brew install uv

基本使用

安裝完成後，可以用 UV 來管理項目依賴：

$ uv init example
$ cd example
$ uv add ruff
$ uv run ruff check

要使用 UVX 運行工具，只需：

$ uvx pycowsay 'hello world!'

numpy 安裝示例

$ uv add numpy

然後你就可以使用 numpy 了：

import numpy as np

print(np.__version__)

UV 在 Docker 中的應用

UV 提供了多種 Docker 映像，支持在容器化環境中使用。這對於 CI/CD 流程和確保構建環境一致性特別有用。

可以使用預安裝 UV 的映像：

$ docker run --rm -it ghcr.io/astral-sh/uv:debian uv --help

或者將 UV 二進制文件複製到自己的映像中：

FROM python:3.12-slim-bookworm
COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:0.6.6 /uv /uvx /bin/

結論：Python 包管理的未來

Brown wooden drawer (Jan Antonin Kolar)

UV 代表了 Python 包管理的未來發展方向。通過利用 Rust 的速度和安全性，它解決了傳統 Python 包管理工具面臨的主要問題。自 2024 年 2 月發布以來，UV 已經獲得了顯著的採用，每月下載量超過一千萬次並持續增長。

這種趨勢也反映了更廣泛的技術轉變：越來越多的開發工具選擇使用 Rust 構建，以獲得更好的性能和安全性。就像 Mozilla、Dropbox 和 Amazon 等公司已經開始在關鍵系統中使用 Rust 一樣，Python 生態系統也開始從 Rust 的優勢中受益。

對於 Python 開發者而言，UV 提供了一個絕佳的機會，可以顯著提高工作效率，簡化包管理流程，加快項目開發速度。無論是個人開發者還是企業團隊，都值得考慮將 UV 納入 Python 開發工作流程。

隨著開發者對效率和安全性要求的不斷提高，像 UV 這樣結合了多種工具功能、提供顯著性能提升的解決方案，必將在未來的軟件開發領域發揮越來越重要的作用。