文章摘要

uv工具可以简化Python脚本的执行，自动管理脚本依赖的虚拟环境，无需手动配置。通过uv run命令，可以直接运行无依赖或仅依赖标准库的脚本，并支持传递参数。uv推荐使用声明式方法管理依赖，确保环境隔离和依赖管理的便捷性。

文章总结

使用 uv 运行 Python 脚本

Python 脚本是一个可以独立执行的文件，通常通过 python <script>.py 命令运行。使用 uv 工具来执行脚本可以自动管理脚本的依赖，而无需手动配置环境。

运行无依赖的脚本

如果脚本没有依赖，可以直接使用 uv run 命令执行：

bash $ uv run example.py

如果脚本依赖于标准库中的模块，也无需额外操作：

bash $ uv run example.py

可以通过命令行参数传递参数给脚本：

bash $ uv run example.py test

还可以通过标准输入直接读取脚本内容：

bash $ echo 'print("hello world!")' | uv run -

如果在项目中运行脚本（即目录中包含 pyproject.toml 文件），uv run 会先安装项目依赖。如果脚本不依赖项目，可以使用 --no-project 标志跳过此步骤。

运行有依赖的脚本

当脚本需要其他包时，这些包必须安装在脚本运行的环境中。uv 倾向于按需创建这些环境，而不是使用长期存在的虚拟环境。可以通过 --with 选项指定依赖：

bash $ uv run --with rich example.py

如果需要特定版本的依赖，可以添加约束条件：

bash $ uv run --with 'rich>12,<13' example.py

多个依赖可以通过重复 --with 选项来指定。

创建 Python 脚本

Python 最近引入了内联脚本元数据的标准格式，允许选择 Python 版本并定义依赖。可以使用 uv init --script 初始化带有内联元数据的脚本：

bash $ uv init --script example.py --python 3.12

声明脚本依赖

内联元数据格式允许在脚本中声明依赖。使用 uv add --script 可以为脚本声明依赖：

bash $ uv add --script example.py 'requests<3' 'rich'

这将在脚本顶部添加一个 script 部分，使用 TOML 格式声明依赖。

使用 shebang 创建可执行文件

可以通过添加 shebang 使脚本无需使用 uv run 即可执行：

```bash

!/usr/bin/env -S uv run --script

```

确保脚本具有可执行权限后，可以直接运行：

bash $ ./greet

使用替代包索引

如果需要使用替代包索引来解析依赖，可以通过 --index 选项指定：

bash $ uv add --index "https://example.com/simple" --script example.py 'requests<3' 'rich'

锁定依赖

uv 支持使用 uv.lock 文件格式锁定 PEP 723 脚本的依赖。使用 uv lock 可以显式锁定依赖：

bash $ uv lock --script example.py

提高可重复性

除了锁定依赖，uv 还支持在内联脚本元数据的 tool.uv 部分中添加 exclude-newer 字段，以限制仅考虑在特定日期之前发布的包。

使用不同的 Python 版本

uv 允许在每次脚本调用时请求不同的 Python 版本：

bash $ uv run --python 3.10 example.py

使用 GUI 脚本

在 Windows 上，uv 会使用 pythonw 运行以 .pyw 结尾的脚本。

下一步

要了解更多关于 uv run 的信息，可以参考命令参考。或者继续阅读以了解如何使用 uv 运行和安装工具。

评论总结

评论主要围绕 uv 工具及其对 Python 脚本依赖管理的支持展开，观点多样，既有积极评价，也有批评和建议。

积极评价：

uv 的脚本依赖管理功能受到高度赞扬：
- gopalv 表示这是其最喜欢的 uv 功能，并因此切换到 uv，因为它允许在不创建虚拟环境的情况下使用依赖项。 > "This is my absolute favourite uv features and the reason I switched to uv."
- simonw 认为声明脚本依赖的功能非常有用，特别是通过 uv run script.py 可以自动安装依赖并运行脚本。 > "The 'declaring script dependencies' thing is incredibly useful."
uv 的易用性和创新性：
- m4r71n 提到 uv lock --script example.py 命令为单个脚本创建锁文件的功能非常自然且创新。 > "Amazing how this feels so natural and yet only appeared after 20+ years of Python packaging."
- trostaft 认为 uv 简化了学生运行 Python 代码的过程，只需一条命令即可。 > "Now, I can just tell them to get uv (single command) and run it."

批评与建议：

对 pip 不支持 PEP 723 的质疑：
- satertek 质疑为什么 pip 不支持 PEP 723，认为应该有官方实现。 > "Why doesn't pip support PEP 723?"
uv 的局限性：
- AceJohnny2 指出 uv 仅适用于单文件脚本，多文件项目仍需使用 pyproject.toml。 > "Note that this only works for single-file scripts."
- hoherd 提醒在无网络环境下使用 uv 可能导致脚本失败，建议预先安装依赖。 > "Don't use this for code that may need to run airgapped!"
文档不足的批评：
- imcritic 批评文档不够详细，特别是关于依赖版本管理和缓存机制的部分。 > "I hate such poor docs that don't explain how things work."

其他观点：

uv 在 Jupyter 中的应用：
- heisenzombie 分享了一个基于 uv 的 Jupyter 内核项目，并提到正在开发的相关插件。 > "It’s a pretty minimal wrapper around 'uv' and 'iPython' to provide the functionality from the article, but for Jupyter notebooks."
对 Python 包管理复杂性的抱怨：
- rr808 对 Python 包管理工具的多样性表示不满，质疑是否需要这么多工具。 > "How many package managers can one language have?"

总结：uv 的脚本依赖管理功能受到广泛好评，特别是在简化依赖管理和运行脚本方面。然而，其局限性、文档不足以及对 pip 的质疑也引发了一些讨论。此外，uv 在 Jupyter 中的应用和 Python 包管理工具的复杂性也是评论中的热点话题。

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