近期Python生态系统发生了重要变化，特别是在包管理领域。Anaconda对其商业许可证政策进行了调整，要求大型非营利组织（员工超过200人）需要为使用其默认包仓库的每位用户获取商业许可。这一变化促使开发社区开始寻找更开放的解决方案，特别是考虑到Python本身及其大多数包都是开源的这一事实。
Python环境管理和包依赖处理一直是开发过程中的关键挑战。传统工具如virtualenv、pip和conda虽然功能完备，但在性能和用户体验方面存在一定局限。本文将深入介绍UV和Pixi这些新一代Python包管理工具，分析其技术特性及其在实际开发中的应用。
UV
UV是一个用Rust编写的高性能Python包管理工具，其核心设计目标是替代传统的pip和pip-tools工作流。作为Astral开发的工具套件的一部分，UV与同公司的Ruff（Python代码检查工具）和Rye（Python项目管理工具）形成了完整的工具链。
核心技术特性
- 高性能实现- 底层采用Rust实现，提供比传统Python工具高10-20倍的性能- 优化的依赖解析算法，显著提升包安装速度
- 项目级环境管理- 采用项目级虚拟环境，确保项目间的完全隔离- 支持pyproject.toml规范，提供现代化的项目配置方案
- 依赖管理机制- 精确的依赖版本控制- 通过uv.lock文件确保环境可重现性- 支持从PyPI源进行包安装
- Python版本管理- 集成的Python版本管理功能- 支持多Python版本并存- 项目级Python版本隔离
安装配置
UV的安装过程经过优化，支持主流操作系统平台。
Linux/MacOS安装
curl-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows安装
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
安装完成后，可通过以下命令验证安装：
uv --version
Python环境管理
与传统的conda不同，UV采用了更轻量级的方式管理Python环境。它不会创建全局的基础环境，而是允许用户按需安装和管理Python版本。
Python版本安装
uv python install <version>
实际测试显示，UV的Python安装性能显著优于传统工具：
Python 3.12安装性能测试
UV项目环境管理技术详解
虚拟环境管理
UV提供了完整的虚拟环境管理解决方案，采用项目级隔离策略，确保开发环境的一致性和可重现性。
基础虚拟环境创建：
uv venv
指定Python版本创建环境：
uv venv --python3.11
环境激活
source .venv/bin/activate # Linux/MacOS环境
.venv\Scripts\activate # Windows环境
项目管理
UV的项目管理功能采用现代化的工具链方案，支持完整的项目生命周期管理。
项目初始化
uv init -p3.12 project-name
依赖管理
cd project-name
uv add requests
初始化后的标准项目结构：
project-name/
├── .git/
├── .gitignore
├── .python-version
├── .venv/
├── README.md
├── pyproject.toml
└── uv.lock
依赖锁定与导出
UV支持多种依赖管理格式，可以生成标准的requirements.txt文件：
uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt
高级功能
1、多Python版本管理
# 安装指定版本
uv python install 3.10
# 切换Python版本
uv python use 3.10
2、依赖解析与锁定机制
UV实现了高效的依赖解析算法，通过lock文件确保环境的精确复制：
# 从pyproject.toml生成锁定文件
uv pip compile pyproject.toml -o requirements.txt
# 从多源编译依赖
uv pip compile pyproject.toml requirements-dev.in -o requirements-dev.txt
3、开发工具集成
UV提供了与开发工具的无缝集成：
# 安装全局开发工具
uv tool install black
# 启动交互式环境
uv run python
实际应用与最佳实践
开发工作流集成
以下展示了在UV环境中开发和运行Python脚本的标准工作流：
importrequests
defget_dad_joke():
url="https://icanhazdadjoke.com/"
headers= {
"Accept": "application/json"
}
response=requests.get(url, headers=headers)
ifresponse.status_code==200:
joke=response.json().get('joke')
returnjoke
else:
return"Failed to fetch a joke." # 请求失败处理
UV提供了专门的运行时环境：
uv run script.py
UV自动配置项目的版本控制环境：
git add .
git commit -m"Initial project setup"
Pixi
除了UV以外，我们来介绍另一个现代Python环境管理工具Pixi。
Pixi构建在Conda生态系统之上，提供了以下特性：
- 与conda-forge的原生集成
- 支持PyPI包管理（通过UV实现）
- 提供项目级环境隔离
Pixi安装配置
Linux/MacOS安装：
curl-fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash
Windows安装：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c"iwr -useb https://pixi.sh/install.ps1 | iex"
Pixi项目管理
项目初始化：
pixi init project-name
依赖管理：
cd project-name
pixi add python=3.12
pixi add requests
标准项目结构：
project-name/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .pixi/
├── pixi.lock
└── pixi.toml
Pixi包管理特性
Pixi支持多源包管理：
conda-forge包管理（默认）
PyPI集成
pixi add --pypi black
开发环境使用
pixi shell
python
脚本执行：
pixi run python script.py
两个方案的技术对比
UV特点
高性能实现
- Rust编写的核心组件
- 优化的依赖解析算法
原生PyPI集成
- 直接访问Python包索引
- 无中间层依赖
标准化配置
- 支持pyproject.toml
- 可生成requirements.txt
Pixi特点
Conda生态系统集成
- 支持conda-forge包
- 二进制包分发优势
混合包管理
- 同时支持conda和PyPI
- UV作为PyPI包管理器
总结
UV和Pixi代表了Python环境管理工具的两种不同技术路线。UV专注于提供高性能的原生PyPI包管理解决方案，而Pixi则致力于桥接Conda生态系统和PyPI。选择时应考虑项目具体需求：
- 对性能要求高的项目建议选择UV
- 需要Conda生态系统支持的项目可考虑Pixi
- 标准Python项目开发推荐使用UV
所以如果主要应用于深度学习方向，并且需要迁移conda环境的话，可以优先考虑Pixi，因为有一些深度学习的库conda安装要方便很多，但是UV作为项目管理（比如作为web服务器）的模式却是一个很好的发展方向，所以如果你有兴趣可以持续关注。
https://avoid.overfit.cn/post/a708580285004cc5bf155190cd343aab
