使用 UV 创建 Python 虚拟环境

初学Python的人很快就会遇到一个常见问题：如何为不同项目管理不同的库而不造成混乱？ 答案是：在项目中使用虚拟环境。

本文将介绍如何使用uv工具创建项目，如何将虚拟环境与项目关联，并通过arXiv库进行实际示例，该库允许从著名的在线存档中搜索科学文章。我们将在Windows上进行这些操作，但在Ubuntu、MacOS或任何Linux发行版上，操作步骤类似。我们将使用一个示例程序，python-project-arxiv，我已在GitHub上提供。

什么是虚拟环境？

一个虚拟环境是Python的隔离副本，包含自己的包，与系统全局安装的包分开。
主要优点包括：

避免不同项目所需的Python版本和库之间的冲突；
保持工作环境的整洁和可重复性；
能够轻松与他人共享项目的依赖项。

实际上，对于每个项目，可以有一个隔离的环境，其中安装了一个特定版本的Python，以及仅该项目所需的库和版本。

当虚拟环境处于活动状态时，每个python和pip命令仅指向该环境，而不是系统的Python，因此安装的库仅与虚拟环境相关。

为什么使用 uv？

工具uv（一个包和项目管理器）使创建虚拟环境的过程更快更直观。

使用uv可以：

创建和管理虚拟环境；
使用pip的快速替代方案安装包；
直接在环境中运行脚本，即使没有手动激活它。

uv的替代方案可以是：使用venv（虚拟环境）+ pip（安装包）或使用Anaconda，这是一套更复杂的工具，特别适用于数据科学和机器学习应用。

安装 uv

要安装uv，只需运行以下命令之一：

在 Linux/macOS 上：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

在 Windows（PowerShell）上：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

安装后，uv命令将在终端中可用，因此可以使用uv --version命令检查安装的版本。

使用 uv 创建项目

现在创建一个带有虚拟环境的项目。在此阶段，我们还可以指定要使用的Python版本，例如3.11：

在命令行中，例如在Windows的PowerShell中，输入以下命令创建项目的基本结构，即一组文件和文件夹：
```
uv init python-project-arxiv --python '>=3.11'
```
使用以下命令创建与项目关联的虚拟环境（将创建.venv文件夹）：
```
uv sync
```
在项目中添加所需的库，在本例中为arxiv（将更新pyproject.toml文件）：
```
uv add arxiv
```
我们可以尝试运行以下命令来测试一切是否正常：
```
uv run main.py
```
此时，我们可以在main.py文件中编写所需的代码，然后为了方便，将其重命名为search_articles.py。
编写程序后，可以运行以下命令来执行它：
```
uv run search_articles.py
```

在下面的截图中可以看到，第一个命令使用的是系统的Python，而第二个命令使用的是虚拟环境内部的：

如何使用 uv 创建的项目

现在假设我们已将项目保存到GIT存储库中，并希望：下载项目，重新创建虚拟环境并在其中执行程序。

要使用的命令如下：

git clone https://github.com/ilclaudio/python-project-arxiv.git
cd .\python-project-arxiv\
uv sync
uv run .\search_articles.py

请注意，在使用的PC上，必须安装Python和uv，但Python的版本可以与项目的不同。项目所需的Python将安装在虚拟环境中。

什么是 arXiv 库？

arXiv [4]是一个Python库，允许查询arXiv.org [3]，这是一个在线科学文章存档，广泛用于数学、物理学、计算机科学和其他学科。使用arXiv可以按主题搜索文章，过滤结果并下载元数据，如标题、作者和链接。

实际示例：使用 arXiv 搜索文章

如果不需要创建项目，可以使用以下命令创建一个临时虚拟环境：

mkdir arxiv-example
cd arxiv-example
uv venv --python 3.11
uv pip install arxiv
.venv\Scripts\Activate.ps1

最后一个命令在PowerShell上激活虚拟环境，在Linux上命令为source .venv/bin/activate，在Windows shell上命令为：.venv\Scripts\activate.bat。

激活虚拟环境并安装arXiv库后，打开Python shell，尝试搜索三个关于RAG系统的科学文章，并按相关性排序。

然后使用以下命令打开提示符：

python

然后复制并粘贴以下代码：

import arxiv
client = arxiv.Client()

search = arxiv.Search(
  query="RAG systems",
  max_results=3,
  sort_by=arxiv.SortCriterion.Relevance
)

for result in client.results(search):
  print(result.title, "-", result.entry_id)

按Enter后，将获得与“RAG systems”主题相关的最新文章列表，并附有它们在arXiv上的页面链接。

使用deactivate命令可以退出虚拟环境。

从脚本执行搜索

当然，可以在Python提示符下进行测试，但随后需要编写脚本。

例如，可以在papers.py文件中编写以下代码：

import arxiv
client = arxiv.Client()

search = arxiv.Search(
  query="RAG systems",
  max_results=3,
  sort_by=arxiv.SortCriterion.Relevance
)

for result in client.results(search):
  print(result.title, "-", result.entry_id)

然后在PowerShell中执行：

python papers.py

或者，即使没有激活环境：

uv run python papers.py

保存和重用环境

安装库后，可以使用以下命令在虚拟环境中保存列表：

uv pip freeze > requirements.txt

同样，已有一个包含requirements.txt文件的项目文件夹，可以使用以下两个命令在虚拟环境中安装所有库：

cd mio-progetto
uv venv
uv pip install -r requirements.txt

requirements.txt文件用于冻结和重现项目的Python环境，因为它包含直接依赖项（显式安装的）和间接依赖项（包所需的库）。

结论

虚拟环境是以有序和专业的方式使用Python的基本工具。使用uv，它们的管理变得简单快捷。arXiv库只是一个示例，说明虚拟环境如何允许您在不同库中进行实验，而不会导致冲突或“搞乱”您的全局系统。本文中介绍的两种使用uv的方法是可替代的，可以说第一种是第二种的进化，允许更有序地管理项目。

来源和参考

使用 UV 安装和管理 Python，Astral官方网站。
Anaconda：官方网站。
arXiv 存档：在线科学文章，Cornell University。
Python arxiv 库。
示例程序：python-project-arxiv，GitHub。

*** 注意：本文通过使用 n8n 和 OpenAI 的自动流程翻译。

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