用 uv 管理 Python 项目依赖

2026-08-03

之前一个项目里 requirements.txt、venv、pip-tools 混着用，换台机器装环境要折腾半小时。换成 uv 之后，整个流程收敛成三条命令。

日常用法

uv sync              # 按 pyproject.toml + uv.lock 装齐，自动建 .venv
uv add pandas        # 新增依赖并更新锁文件
uv run script.py     # 在项目环境里跑脚本，不用手动 activate

几个让我留下来的点

• 快：解析与安装都是 Rust 写的，一个几十个包的项目冷装十几秒。
• 锁文件跨平台：uv.lock 同时记录 macOS 与 Linux 的解析结果，笔记本上开发、服务器上部署用同一份锁。
• Python 版本一起管：uv python install 3.12 装解释器，不再依赖系统自带那个。

一个坑

脚本要独立运行（不经 uv run）时，记得 shebang 用 .venv/bin/python 的绝对路径，或者在 systemd 单元里写全 ExecStart=/srv/app/.venv/bin/python ...。否则 cron/systemd 的精简环境里找不到解释器，报错信息还很不直观。