
**开篇先简单对比一下两者**，
看不懂也没关系，后面我会用实战给你演示。

### 1. 以前 Anaconda 的逻辑：手动挡

1. **第一步：** 你先去 Anaconda 软件里手动创建一个环境（比如叫 `my_env`）。
2. **第二步：** 你得“激活”它（`conda activate`）。
3. **第三步：** 你在里面安装包。
4. **第四步：** 你去 PyCharm 那个长长的列表里，翻半天找到这个 `my_env` 的路径，把它选上。


----
### 2. 现在 uv 的逻辑：全自动挡

uv 的逻辑是：**项目即环境**。
1. **不用提前建环境：** 你只需要在项目文件夹里输入 `uv init`。它会自动生成一个 `pyproject.toml`（这个文件就是你的“点菜清单”）。
2. **自动管理解释器：** 你以前要自己下载安装 Python（没python用不了pip），现在你在项目里说一句“我要用 Python 3.12”，uv 发现你没装的话，它会**静默帮你下载好**。你不需要去官网找安装包。
3. **PyCharm 对接更简单：** 在 PyCharm 里，你直接选“uv”，它会自动扫描项目里的那个清单（`pyproject.toml`），然后**自动**把该装的包都装在项目目录下的 `.venv` 文件夹里。


**下面开始实战。**
我们首先安装一下uv。
### 1. 安装UV步骤

1. 在任务栏的搜索框输入 **PowerShell**，右键点击“**以管理员身份运行**”。
2. 复制下面这一行命令并粘贴进去（按回车）：
	PowerShell
	```
	powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
	```![image-20260310043130458](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/f71f9a20c5273306b3b9f66647d8741b.webp)
	3**验证安装：** 
	安装完成后，**关闭当前的 PowerShell 窗口，重新打开一个**。输入以下命令：
	PowerShell
	```
	uv --version
	```如果你看到了类似 `uv 0.x.x` 的版本号，恭喜你，已经装好了！
	![image-20260310043336950](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/14923c5019d39c97a309ff64b4d41288.webp)

**我把基本语法罗列了出来**，看不懂就直接跳到下面的实战。
>这个是和pip的对比

- |**命令**|**用途**|**对应传统命令**|
	|:-:|:-:|:-:|
	|**`uv venv`**|在当前目录创建虚拟环境 (`.venv`)|`python -m venv .venv`|
	|**`uv pip install <pkg>`**|安装指定的 Python 包|`pip install <pkg>`|
	|**`uv pip freeze`**|列出已安装的包及其版本|`pip freeze`|
	|**`uv pip compile`**|将 `pyproject.toml` 转为 `requirements.txt`|`pip-compile`|
	|**`uv pip sync`**|根据 lock 文件同步环境（删除多余包）|`pip-sync`|

>### UV项目管理（新一代工作流）

如果你在开发一个完整的项目，这个是 `uv` 的项目模式，它会自动处理虚拟环境。
- **`uv init`**：在当前文件夹初始化一个新的 Python 项目（生成 `pyproject.toml`）。
- `uv python find` ：查看当前项目正在使用的是哪个路径下的 Python。
- **`uv add <pkg>`**：添加依赖并自动更新 `pyproject.toml` 和锁文件。
- **`uv remove <pkg>`**：移除依赖。
- **`uv sync`**：确保项目环境与锁文件完全一致。
- **`uv run <script.py>`**：**最强命令之一**。它会自动在虚拟环境中运行脚本，如果环境不存在，它会帮你建好。

>### Python 版本管理

再也不需要 `pyenv` 或手动下载 Python 了。
- **`uv python install 3.12`**：下载并安装指定版本的 Python。
- **`uv python list`**：查看系统中已安装的和可供下载的 Python 版本。
- **`uv python pin 3.11`**：固定当前项目使用的 Python 版本。

>### 工具运行 (uvx)

如果你只想临时运行一个工具（比如 `ruff` 或 `black`），而不想把它安装到全局：
- **`uvx <tool>`**：下载、缓存并运行一个 Python 工具。
	>比如：`uvx ruff check .`


**多说无益，我们来实战一下**
简单介绍下我的现状：
我之前的默认环境是Anaconda，然后我现在新建了一个项目，我需要用这个UV来帮我去管理环境
以前的流程是，我需要在Anaconda新建一个环境，然后激活这个环境，然后在里面下载我这个需要的包,而且包如果比较大的话，时间会比较长，流程会比较繁琐

**我们来看看UV怎么样**

打开cmd
![image-20260310045430258](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/cd9d6c10023ac199bb373ca8df26d909.webp)
`uv python find`
可以看到我们用的是Unconductor的默认环境
![image-20260310045626763](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/85b67c0fedc5d07a824664ca408a6e57.webp)
切换到我们的项目路径
![image-20260310045740521](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/2a7c3fa51b4466a9554eca90c3860d7e.webp)
然后执行
`uv init`
![image-20260310050024418](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/fc76d4877b14a4c89dc6c185588f9eb5.webp)
这个问题是因为 `uv init` 默认会把你的**当前文件夹名**（“图片”）作为 Python 项目的名字。
但在 Python 的规范里，项目/包名**不能包含中文字符**，只能使用字母、数字、下划线 `_` 或连字符 `-`。

**我们改完文件名再重新回到CMD**
回到我们的项目目录
![image-20260310051111191](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/8d44fc62f4e79fa02224607a075317b0.webp)
输入
`uv init`
这一步是进行项目初始化，这样就成功了
![image-20260310051253208](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/84baf51f308d910d00702d058588e8ff.webp)
**我们看看它给我们生成了什么**
pyproject.toml
readme.md
.gitigore
.python-version

![image-20260310051442583](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/3be96342404745a828575f1f711b1f66.webp)**我们拆解下：**
### 1. `pyproject.toml` —— 项目的“大脑”

这是**最重要**的一个文件。在现代 Python 开发中，它取代了以前乱七八糟的 `setup.py`、`requirements.txt` 和各种工具的配置文件。
- **干嘛用的**：它记录了项目的元数据（名字、版本、作者）以及**项目依赖**。
- **怎么用**：当你运行 `uv add pillow` 时，`uv` 会自动把 `pillow` 写进这个文件里。以后你把项目发给别人，别人只需要运行 `uv sync`，`uv` 就会根据这个文件里的清单，把所有的包原封不动地装好。

### 2. `readme.md` —— 项目的“脸面”

这是一个标准的 Markdown 文档。
- **干嘛用的**：用来写项目的自我介绍。

### 3. `.gitignore` —— 项目的“过滤器”

- **干嘛用的**：用 Git 来管理代码，这个文件会告诉 Git：“**哪些东西不要上传**”。
- **为什么重要**：`uv` 自动帮你写好了规则。它会忽略 `.venv`（虚拟环境文件夹）。因为虚拟环境很大且因人而异，我们通常只分享代码和配置文件（如 `pyproject.toml`），让别人在自己电脑上重新生成环境。

### 4. `.python-version` —— 版本的“锚点”

这是 `uv` 非常贴心的一个设计。
- **干嘛用的**：它里面只写了一个版本号（比如 `3.12`）。
- **UV最大优势**：当你在这个文件夹下运行 `uv run` 时，`uv` 会先看一眼这个文件。如果它发现你系统里没装 3.12，它会**自动**帮你下载一个纯净的 3.12 放在缓存里，确保你的项目永远运行在正确的 Python 版本上。


**确实很人性化，这真是为python程序员量身定制的。**

**好，我们回到cmd**
我这个项目用到了这个包，我先安装一下
输入
`uv add pillow`
速度比pip和conda快不少，
从终端输出里，我们可以看到几个非常关键的信息：
1. **它借用了 Anaconda**：`uv` 发现我的电脑里已经有 `D:\Anaconda3\python.exe` 了，所以它很聪明地直接拿这个版本作为基础来创建环境，没让我再等下载。
2. **创建了 `.venv`**：它在我的 `image` 文件夹里建了一个 虚拟环境。
3. **安装成功**：`pillow==12.1.1` 已经下载好了。


![image-20260310052300907](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/460ff0f875d0908727858c7266ef1453.webp)
**如果我们不想要这个版本的Python** 
可以在之前就用
`uv python install 3.11`

**我这个是已经构建了** 
所以我需要用这个命令改一下
`uv python pin 3.13`

![image-20260310052824206](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/41579dbae768d6f10e46fdb5326e0b96.webp)
然后我们来同步一下，让它按照说明书来同步环境
输入
`uv sync`
![image-20260310053154326](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/2d9251cdb6b33a45fded043bfae88ff2.webp)
**验证一下看现在是什么环境**
输入
`uv run python --version`
没问题，他还自动下载了 pilow
![uv run main.py](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/c352a43d43e4096c62899c9555310a8b.webp)
**忘了说了，前面UA还生成了一个main.py**
我们运行下
`uv run main.py`
![image-20260310053434683](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/817e0f79d518569ec9b2ae811ab9e0ad.webp)
**下面是uv最屌的**
他会自动下包，
我们来一起操作一下
**用pycharm打开我们的2.2py** 
开头加上 
```
# /// script
# dependencies = [
# &nbsp; "numpy",
# &nbsp; "pillow",
# ]
# /// 
```![image-20260310053841880](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/22ed1add5fa735204ec399fc9ccf8895.webp)
**回到cmd**
输入
`uv run 2.2.py`
**自动下载了numpy**
![image-20260310054225587](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/7912138aae88ace1ad129b8b86966310.webp)
**这个的确能方便我们以后来进行项目管理**
![image-20260310054303800](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/423703db9e1a8ae584024dbb20ff4f16.webp)
**我们把pycharm里面的这个环境，也换成我们刚才uv创建的这个环境**
点击我们用的这个环境 ，我这里是D:Anaconda3
再点击 解释器设置
![image-20260310054425028](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/e50ff6f33dc305726884ce611f4be59a.webp)
**添加本地解释器**
![image-20260310054450421](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/f7ca26cef37ade816b16f6b8a8a3f0e3.webp)
**因为它用的是venv**
直接弹窗让我们用这个环境了
点击 选择现有解释器
![image-20260310054733593](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/089f8c9ff6da8ecf4b65751c70dcbc71.webp)
**我们运行一下**
缺numpy 
![image-20260310055223362](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/34a31562d5b83f9a2c6a24552dfb0622.webp)
**为啥没全自动下好？**
`uv run` 确实全自动下包了，但它为了不把你的**项目环境**搞乱，把包装进了一个“临时环境”。

|**模式**|**你的操作**|**它是怎么干活的**|**结果**|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|**项目模式 (安家)**|`uv add numpy`|它把 `numpy` 写进“说明书”（`pyproject.toml`），然后装进我们的“项目环境”（`.venv`）。|**PyCharm 变绿了**，以后谁都能用。|
|**脚本模式 (住酒店)**|`uv run 2.2.py` (带注释)|它看到注释，认为：“这只是个临时任务，我单独给它下好包跑完就行，别弄脏了主人的特定的`.venv`。”|**PyCharm 依然报红**，因为它没进项目环境。|
**我们打开看看，他下载了在临时目录** 
这样挺高明的，跑代码可以直接用这个临时环境（主环境）
平常项目的时候可以用项目环境
![image-20260310055609163](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/8a5da46b23562d1a0743ce2c03643f31.webp)
**我们回到cmd**
输入
`uv add numpy`
![image-20260310055749251](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/19260350e8ca2dc7ea493c7efaf7bcd0.webp)

**再回到pycharm**
执行一下Py
没问题
![image-20260310055837787](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12189619/b348b0bbc14d44875dbda1bf03153354.webp)

### ⚠️ 给 Anaconda 用户的3 个提醒

1. **路径的区别**：
	- **Anaconda**：环境通常存在 `C:\Users\Name\anaconda3\envs\...`。
	- **uv**：环境默认就在你**项目文件夹里的 `.venv`**。删掉这个文件夹，环境就没了，非常干净,但你也别误删了。
2. 如何**迁移依赖？**： 
	如果你的项目原本有一个 `requirements.txt`，你可以运行：
	Bash
	```
	uv add -r requirements.txt
	```这会把旧包全部搬进 `uv` 的管理体系里，更方便快捷。
3. **和uv互不干扰**： 
	你可以同时安装 Anaconda 和 `uv`。在同一个项目里，你用 `python main.py` 调用的是 Anaconda 的默认环境，而用 `uv run main.py` 调用的是 `uv` 的环境。**不过我建议既然用了 `uv`，就全程使用 `uv` 命令。**


## 总结一下：为什么从 Anaconda 切换到 uv？

通过实战可以看到，uv 的优势非常明显：
1. **项目即环境，管理更轻松**
	- uv 自动在项目文件夹生成 `.venv`，不再需要手动创建、激活环境，也不用在 PyCharm 里翻半天找解释器。
	- 项目依赖写在 `pyproject.toml`，一条命令就能同步环境，团队协作更顺畅。
2. **Python 版本自动化管理**
	- 可以直接用 `uv python install <version>` 下载指定版本，`.python-version` 锚定项目版本，保证项目在正确的 Python 上运行。
	- 这极大避免了安装多个解释器、手动切换版本的繁琐流程。
3. **依赖安装更快、更智能**
	- `uv add <pkg>` 将包直接装进 `.venv`，保持环境干净；
	- `uv run <script.py>` 可临时运行脚本、自动下包，不污染主环境；
	- 临时环境和项目环境互不干扰，灵活性高。
4. **IDE 对接无压力**
	- PyCharm 直接选择 `.venv` 即可，环境一致性有保证，运行、调试更顺畅。
5. **平滑迁移和共存**
	- 原来的 Anaconda 环境可以保留，同时迁移旧项目依赖非常简单（`uv add -r requirements.txt`）。
	- 不用担心和旧环境冲突，可以逐步切换到 uv 全流程管理。

 
**如果你是一个像我一样，受够了 Anaconda 臃肿和 Pip 缓慢的开发者，`uv` 就是那个能让你重新爱上 Python 开发的神器。**

>感谢看完，如果觉得这篇“技术教程”对你有帮助，**随手点个赞、在看、转发三连吧**。
如果想第一时间看到我的技术教程，也可以给我个**星标****⭐**。
～~谢谢你看我的文章，我们，下期再见。

第一步： 你先去 Anaconda 软件里手动创建一个环境（比如叫 my_env）。

UV实战教程，我啥要从Anaconda切换到uv来管理包？

我啥要从Anaconda切换到uv来管理包？本文对比了传统Anaconda环境和新型uv工具在Python项目管理上的差异。

人工智能

UV工具革新Python开发流程，实现项目即环境管理，自动生成pyproject.toml文件，智能安装Python版本和依赖包。相比传统Anaconda更高效，支持PyCharm无缝对接，保持环境一致性，让团队协作更顺畅。一键迁移旧项目依赖，临时环境与主环境隔离，是提升开发效率的利器。

解释器

Python

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UV实战教程，我啥要从Anaconda切换到uv来管理包？-腾讯云开发者社区-腾讯云

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