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1. conda

  • 功能:管理 Python 及多语言环境、依赖包、虚拟环境,可安装底层二进制库。
  • 适用场景:科学计算、数据分析、机器学习等依赖复杂的项目,需隔离环境或解决 pip 难装依赖时。
  • 常见用法
    conda create -n myenv python=3.10
    conda activate myenv
    conda install numpy pandas
    conda list
    conda env remove -n myenv
    

2. pip

  • 功能:官方包管理工具,安装/升级/卸载 PyPI 包,支持 requirements.txt。
  • 适用场景:纯 Python 项目,配合 venv/virtualenv 进行轻量隔离。
  • 常见用法
    pip install requests
    pip install -r requirements.txt
    pip freeze > requirements.txt
    pip uninstall numpy
    

3. uv

  • 功能:新一代 Python 包与环境管理工具,自动创建/管理虚拟环境,自动解析依赖文件,兼容 pip 命令。
  • 适用场景:需要快速搭建、隔离和管理项目环境,自动识别依赖文件,适合现代开发。
  • 常见用法
    uv pip install requests
    uv run server.py
    uv --python /path/to/python run app.py
    uv pip freeze > requirements.txt
    

uv 工具自动创建和管理环境的特点

  • 自动检测和创建虚拟环境:在项目目录下运行 uv 命令时,若无 .venv 文件夹,uv 会自动用当前或指定 Python 解释器创建 .venv 虚拟环境。
  • 自动激活和使用环境:uv 会自动在本地 .venv 虚拟环境中执行所有操作,无需手动激活。
  • 依赖自动解析与安装:uv 会自动识别 pyproject.tomlrequirements.txtsetup.py 等依赖文件,自动安装依赖。
  • 支持指定 Python 版本:可通过 uv run --python 路径 xxx.py 指定 Python 解释器。
  • 环境隔离彻底:每个项目独立 .venv,互不干扰。

4. setup.py

  • 功能:传统项目构建与分发脚本,声明元数据、依赖、入口,构建 wheel/源码包。
  • 适用场景:需要发布为 PyPI 包的老项目,兼容 setuptools 工具链。
  • 常见用法
    python setup.py install
    python setup.py sdist bdist_wheel
    pip install .
    

5. pyproject.toml

  • 功能:现代项目标准配置文件,声明元数据、依赖、构建后端,统一管理。
  • 适用场景:新项目推荐,配合 poetry、flit、hatch、setuptools(新版)等现代工具。
  • 常见用法
    [project]
    name = "demo"
    version = "0.1.0"
    dependencies = ["numpy>=1.23", "requests"][build-system]
    requires = ["setuptools>=61.0", "wheel"]
    build-backend = "setuptools.build_meta"
    

conda 与 uv 优缺点详细对比

对比项condauv
适用范围支持 Python、R、C/C++ 等多语言环境,能管理二进制依赖专注于 Python,自动管理 Python 虚拟环境和依赖
环境隔离支持虚拟环境,环境可跨项目复用每项目自动创建 .venv,强隔离,互不干扰
依赖管理支持 Python 包和 C/C++/Fortran 等底层库的安装仅支持 Python 包,依赖解析快,自动识别 pyproject.toml/requirements
包源默认用 Anaconda/Conda Forge 镜像,包体积大,更新慢用 PyPI,包全且新,安装速度快
安装速度较慢,尤其是首次安装和大包极快,依赖解析和安装速度远超 pip/conda
跨平台支持Windows、Linux、Mac,适合科学计算环境Windows、Linux、Mac,适合开发和部署
非 Python 依赖可直接安装 OpenCV、MKL、CUDA 等系统库不支持非 Python 库安装
磁盘占用环境可共用,节省空间(但大包体积大)每项目一环境,包有重复,隔离性强但空间占用高
学习曲线命令多,配置复杂,适合数据科学/科研用户命令简单,自动化高,适合开发者和现代 Python 项目
生态集成与 Jupyter、Spyder、VSCode 集成良好与现代 Python 工具链(如 pyproject.toml、poetry)集成
典型场景科学计算、数据分析、需底层库支持的项目Web开发、通用 Python 项目、现代依赖管理

总结建议

  • conda 适合科学计算、跨语言、多依赖和底层库需求多的场景。
  • uv 适合现代 Python 项目开发、自动化、依赖隔离和快速部署。

总结与选择建议

  • conda:适合科学计算、跨语言依赖、需管理底层库时用
  • pip + venv/virtualenv:轻量项目、纯 Python 项目首选
  • uv:现代项目推荐,自动识别依赖,集成 pip/venv 优点
  • setup.py:老项目/需兼容传统 PyPI 分发时用
  • pyproject.toml:新项目推荐,统一依赖和元数据声明,配合 uv/poetry/setuptools 使用
http://www.ritt.cn/news/12583.html

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