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update:python
This commit is contained in:
@ -192,6 +192,78 @@ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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conda --version
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## 使用UV替代Conda
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> UV(由 Astral 团队开发)是一个用 Rust 编写的高性能包管理器,提供了类似 Conda 的虚拟环境管理和依赖解析功能,并且在大多数场景下比 pip 和 Conda 快 10–100 倍。它通过命令行工具如 uv venv(创建/管理虚拟环境)和 uv pip(安装/锁定/同步依赖)来覆盖传统的 conda create、conda install、conda env export 等操作,但本身并不管理底层的 C/C++ 库,因此对于诸如 GDAL、SciPy 等需要系统级二进制依赖的包,仍建议在 Conda/系统包管理器中预装相关库,然后用 UV 来管理 Python 包。
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**安装与激活**
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wget -qO- https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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- 在当前目录下创建 .venv,使用系统默认 Python(若不存在则自动下载)
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uv venv
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- 指定环境名称或路径
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uv venv myenv
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- 指定 Python 版本(需系统已有或可下载)
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uv venv --python 3.11
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- 激活
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source .venv/bin/activate
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```
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**安装包**
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```bash
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# 安装单个包
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uv pip install requests
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# 批量安装并自动锁定依赖
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uv pip install fastapi uvicorn sqlalchemy
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**生成与同步锁文件**
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```bash
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# 从 requirements.in 生成统一依赖文件
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uv pip compile docs/requirements.in \
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--universal \
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--output-file docs/requirements.txt
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# 根据锁文件同步环境
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uv pip sync docs/requirements.txt
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此流程替代 `conda env export` + `conda env update`,并保证跨平台一致性 ([GitHub][3])。
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**查看与卸载**
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```bash
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uv pip list # 列出已安装包(类似 conda list)
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uv pip uninstall numpy
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**替代常见 Conda 工作流**
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| Conda 操作 | UV 对应 |
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| `conda create -n env python=3.x` | `uv venv --python 3.x` |
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| `conda activate env` | `source .venv/bin/activate` 或 `activate` |
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| `conda install pkg1 pkg2` | `uv pip install pkg1 pkg2` |
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| `conda env export > env.yml` | `uv pip compile requirements.in` |
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| `conda env update -f env.yml` | `uv pip sync requirements.txt` |
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| `conda list` | `uv pip list` |
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**最佳实践**:
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1. **系统依赖**:用 Conda/Mamba 安装较难编译的 C 库(`conda install gdal`)。
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2. **Python 包**:用 UV 管理所有纯 Python 依赖(`uv pip install pandas scikit-learn`)。
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3. **统一锁定**:把 `uv pip compile` 生成的 `requirements.txt` 放入版本控制,确保团队环境一致。
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**Done.**
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