Python 依赖管理与打包：从 pip 到 uv 的进化史h1

在 Python 项目里，依赖管理常常是最容易踩坑、但又最容易被忽略的一环。从最原始的 pip install 一路走到现代化工具 uv、poetry，整个生态正在快速迭代。本文尝试从一个学习者的视角，把“为什么需要它们、它们是如何解决问题的”梳理清楚，让你用起来不再迷糊。

1. pip 与全局环境的问题h2

当我们运行：

pip install ABC

所有依赖都会进入 全局环境，导致：

• 不同项目依赖版本冲突
• 项目之间互相污染依赖

于是我们需要虚拟环境。

2. venv：解决“项目之间的污染”h2

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

独立环境解决了冲突，但带来新的问题——依赖如何被记录？

3. requirements.txt：能用，但不够优雅h2

pip freeze > requirements.txt

但卸载 ABC 后，其间接依赖 EDF 仍留在 freeze 结果中。

缺点：

• 不能区分 direct vs indirect 依赖
• 文件越来越脏

4. pyproject.toml：记录“直接依赖”h2

[project]
dependencies = [
  "ABC",
]

优点：只记录 direct dependencies。

但：

• 项目需要通过 pip install -e . 才能正常开发
• pip install . 既会打包又会安装

流程仍然复杂。

5. pip + venv + pyproject 的完整流程h2

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 编辑 pyproject.toml
pip install -e .

协作时还需要：

pip install -r requirements.txt

体验仍不够丝滑。

6. uv：现代化依赖管理工具h2

可以把 uv 理解为对 pip + venv 的高级封装。

新增依赖：

uv add ABC

uv 会自动处理：

• 创建虚拟环境
• 安装依赖
• 修改 pyproject.toml
• 写入 direct dependencies
• 同步间接依赖

协作者同步依赖：

uv sync

运行脚本：

uv run test.py

更丝滑的 Python 体验。

7. 安装不同 Python 版本h2

uv python install cpython-3.13
uv run -p 3.13 test.py
uv init -p 3.13

无需外部管理器。

8. 查看依赖树h2

uv tree

9. 工具依赖 vs dev 依赖（以 Ruff 为例）h2

uv add ruff --dev

但由于 Ruff 是工具，更推荐：

uv remove ruff --dev
uv tool install ruff

避免污染项目依赖。

10. 项目打包：scripts + uv buildh2

[project.scripts]
commandname = "scriptname:functionname"

构建：

uv build

会生成 .whl 文件（本质是 zip）。

FAQ：commandname 的依赖来自哪里？它有自己的 venv 吗？h2

✔ 1. commandname 运行在“安装它的环境”里h3

• 若通过 uv add 安装 → 使用项目 .venv
• 若通过 uv tool install 安装 → uv 为其创建独立沙盒环境

✔ 2. whl 并不会把所有依赖“物理打包”进去h3

它只记录 direct dependencies。

✔ 3. uv tool install 会自动创建隔离环境h3

这是 uv 的核心优势之一。

总结：为什么最终选择 uv？h2

因为它把原本四步的流程变成：

uv add ABC
uv sync
uv run test.py
uv build

现代化、清晰、高效。