常见python管理工具
pip+venv: 原生内置的包管理和虚拟环境工具
virtualenv: 第三方venv，提供更多选项
pyenv: 轻量管理多个python版本的工具
poetry: 现代化的依赖管理和打包工具，专注于简化项目依赖管理
conda(miniconda): 开源的数据科学和机器学习环境管理工具，支持包管理和虚拟环境
mamba: conda的开源高性能替代
pipenv: 结合 pip 和 virtualenv 的工具，提供更简洁的依赖管理方式
uv: 用rust写的高效全能一站式环境包管理工具
uv使用方法
初始化
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uv init <Project-Path>
# --name <Project-Name> # 指定项目名称
# --python <Python-Version> # 指定python版本
# --app 作为app创建
# --lib 作为liv创建
# --script 作为script创建
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文件结构
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├── .git # git
├── .gitignore # git
├── hello.py # 默认代码
├── pyproject.toml # 项目配置信息
├── .python-version # python版本
└── README.md # 说明文件
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使用
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uv run <Py-File> # 运行文件
# --with <lib> 带依赖运行
uv sync # 同步环境，第一次会生成必要文件
uv add <Py-Pkg> # 安装依赖
# --group <Group-Name> # 指定依赖的组，比如区分开发环境和生产环境
uv remove <Py-Pkg> # 删除依赖
uv lock --upgrade-package requests # 更新依赖
uv venv # 进入虚拟环境
deactivate # 退出环境
uv python install <Python-Version> # 安装指定版本的python
uv python list # 列出可用版本
uvx python@3.13.2 -c "print('hello world')" # 用指定版本直接运行
uv pip <Args> # 使用环境中的pip
uv tree # 显示树状图
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全局工具
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uv tool install <Cli-Tool> # 安装全局工具
uv tool run <Cli-Tool> <Args> # 使用全局工具
uvx <Cli-Tool> <Args> # 直接使用工具，未安装会自动下载
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