uv in Python, klar erklärt (mit Code):

uv ist unglaublich schnell. - Das Erstellen von virtuellen Umgebungen mit uv ist ~80x schneller als python -m venv. - Die Paketinstallation ist ohne Caching 4–12x schneller und ~100x mit Caching. Heute wollen wir verstehen, wie man uv für das Paketmanagement in Python verwendet. Lass uns eintauchen!

uv ist ein auf Rust basierender Python-Paketmanager, der schnell und zuverlässig sein soll. Er ersetzt nicht nur pip, sondern auch pip-tools, virtualenv, pipx, poetry und pyenv, alles mit einer einzigen eigenständigen Binärdatei. Hier ist ein uv-Spickzettel für Python-Entwickler👇 Schauen wir uns als Nächstes den Code an!

1️⃣ Erstelle ein neues Projekt Um ein neues Python-Projekt einzurichten, führe aus: uv init projekt-name. Dies erstellt eine Verzeichnisstruktur, eine TOML-Datei, ein Beispielskript und eine README. Überprüfe dies 👇

2️⃣ Ein virtuelles Umfeld initialisieren. Obwohl uv automatisch ein virtuelles Umfeld in einem Projekt initialisiert, kannst du ein virtuelles Umfeld explizit mit dem Befehl `uv venv` erstellen. Aktiviere es wie folgt: - MacOS/Linux: source .venv/bin/activate - Windows: .venv\Scripts\activate Überprüfe dies 👇

3️⃣ Pakete installieren Als Nächstes kannst du Abhängigkeiten mit dem Befehl `uv add <library-name>` hinzufügen. Wenn du Pakete hinzufügst, aktualisiert uv die toml-Datei und löst den vollständigen Abhängigkeitsbaum auf, wodurch eine Sperrdatei generiert wird. Überprüfe das 👇

4️⃣ Führen Sie ein Skript aus Um ein Skript auszuführen, verwenden Sie den Befehl `uv run script[.]py`. Wenn ein Paket in Ihrer Umgebung nicht verfügbar ist, aber im Skript verwendet wird, wird uv es installieren, wenn Sie das Skript ausführen, vorausgesetzt, die Abhängigkeit ist in der toml-Datei angegeben. Überprüfen Sie dies 👇

5️⃣ Erstelle eine Umgebung. Schließlich bietet uv 100% reproduzierbare Installationen. Angenommen, du hast ein Projekt geklont, das uv verwendet. Du kannst `uv sync` ausführen, um das Projekt genau abzugleichen. Das funktioniert plattformübergreifend, selbst wenn das Projekt, das du geklont hast, eine andere Python-Version verwendet hat. Überprüfe das 👇

Und so kannst du anfangen, uv zu verwenden. Hinweis: Wenn du dein Projekt auf GitHub hochlädst, füge die uv[.]lock-Datei NICHT zu deiner gitignore-Datei hinzu. Dies hilft uv, die Umgebung zu reproduzieren, wenn andere dein Projekt verwenden. Hier ist das Cheatsheet erneut zu deiner Referenz 👇

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