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2025-08-14 0
想象一下,你有一个使用 Python 3.10 的后端应用程序,系统全局安装了 a2.1、b2.2 和 c2.3 这些包。一切运行正常,直到你开始一个新项目,它也使用 Python 3.10,但需要 a1.2、b2.2 和 c2.1。安装这些新包会导致依赖冲突,因为 a2.1 和 c2.3 不再可用。如果你开始第三个需要 Python 3.8 的项目,你可能需要降级 Python,这又会引发更多冲突。
虚拟环境通过为每个项目隔离依赖关系解决了这些问题,允许你在不同项目中维护不同的包和 Python 版本,而不会相互冲突。虚拟环境是在现有 Python 安装基础上创建的独立环境。它有自己的独立 Python 包集合,安装在它的站点目录中,只有在明确指定的情况下才会包含来自其基础环境(系统全局 Python 安装)的包。这种环境是可丢弃的,可以根据需要轻松删除和重新创建。
在本教程中,你将学习如何使用 uv 设置和使用虚拟环境,uv 是一个易于使用的包安装器,其性能比 pip 快 10 到 100 倍。
要使用 uv 创建虚拟环境,你需要先安装它。根据你的设备,有多种安装方式可供选择。如果你使用的是 Linux 或 Mac,可以通过以下命令安装 uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
在 Mac 上,你还可以通过 Homebrew 安装 uv:
brew install uv
在 Windows 上,可以运行以下命令:
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
或者你可以通过 pip 安装 uv:
pip install uv
安装完成后,通过运行以下命令验证 uv 是否已正确安装:
uv --version
你将看到类似以下的输出:
uv 0.6.16 (d8ad9d3cd 2025-04-22)
本教程的其余部分假设你使用的是 Linux 或 Mac 操作系统。
安装好 uv 后,你需要创建一个项目并安装必要的依赖项:
mkdir my_uv_project
然后,通过 cd my_uv_project 命令进入该目录。
为你的项目创建虚拟环境非常简单。运行以下命令:
uv venv my_env
你应该会看到类似以下的输出:
Using CPython 3.13.3Creating virtual environment at: my_envActivate with: source my_env/bin/activate
可以查看该目录结构及其文件:
创建好虚拟环境后,你需要通过运行以下命令激活它:
source my_env/bin/activate
为了验证你创建的环境是否没有包含任何包,运行以下命令:
uv pip list
输出:Using Python 3.13.3 environment at: my_env
你的输出不会列出任何内容,你在该环境中安装的任何包或依赖项都将与系统其他部分隔离。
注意: 如果你使用的不是 Bash,而是其他 shell,例如 cmd,那么你将有不同的激活脚本,例如 my_env\Scripts\activate.bat。
激活你的环境后,就可以开始安装一些包了。首先,通过以下命令安装 pandas:
uv pip install pandas
你将看到类似以下的输出:
如你所见,pandas 2.2.3 已经安装好了。安装 pandas 时,还会安装其他支持包。
通过运行以下命令验证包是否安装成功:
uv pip list
你将看到类似以下的输出:
为了测试环境的隔离性,你将创建一个第二个环境,并安装不同版本的 pandas 和另一个包。按照上述相同步骤创建一个名为 my_second_env 的虚拟环境:
uv venv my_second_env
输出:Using CPython 3.13.3
Creating virtual environment at: my_second_env
Activate with: source my_second_env/bin/activate
激活环境:source my_second_env/bin/activate
接下来,通过运行以下命令安装 Flask 和 pandas 2.1.0:
uv pip install pandas==2.1.0 flask
安装完成后,你将看到类似以下的输出:
如你所见,它并不包含你在 my_env 虚拟环境中安装的 pandas 2.2.2 版本。
你还可以创建不同 Python 版本的虚拟环境。前面创建的环境使用的是 Python 3.13.3。现在,我们来创建一个使用 Python 3.11 的环境。执行以下命令:
uv venv 3rd_env --python 3.11
你将看到类似以下的输出:
Using Python 3.11.5 interpreter at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3.11Creating virtualenv at: 3rd_envActivate with: source 3rd_env/bin/activate
你可以在该环境中再次安装 pandas:
source 3rd_env/bin/activate
uv pip install pandas
要在不同的虚拟环境之间切换,你可以先通过运行以下命令停用当前环境:
deactivate
然后运行以下命令激活另一个环境:
source my_second_env/bin/activate
如果你在项目目录中运行 ls 命令,你将看到所有已创建的环境:
3rd_env my_env my_second_env
正如你所见,这些环境就像普通目录一样在你的项目下创建。如果你想删除其中一个环境,你可以删除该环境的文件夹:
rm -rf my_second_env
这将删除你创建的第二个环境。
在本文中,你看到了如何使用虚拟环境来隔离开发环境,避免 Python 中的包相关问题和冲突,这里使用的是 uv。
尽管 uv 在这种用例中表现良好,但它也有局限性。它只适用于 Python 环境,因此不能用于安装系统级的依赖项。它也不提供容器化功能。
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