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uv 虚拟环境管理命令 ​

1. 创建虚拟环境 ​

bash
# 创建默认虚拟环境（在当前目录创建 .venv 文件夹）
uv venv

# 创建指定名称的虚拟环境
uv venv myenv

# 创建指定 Python 版本的虚拟环境
uv venv --python 3.11
uv venv --python 3.12

2. 激活虚拟环境 ⭐ ​

uv 创建的虚拟环境激活方式与 pip 创建的完全相同：

bash
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

# 或者指定名称的环境
source myenv/bin/activate

# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Windows (cmd)
.venv\Scripts\activate.bat

3. 退出虚拟环境 ​

bash
deactivate

4. 完整工作流示例 ​

bash
# 1. 创建项目目录
mkdir my_project
cd my_project

# 2. 创建虚拟环境
uv venv

# 3. 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

# 4. 安装依赖（在虚拟环境中）
uv pip install requests numpy pandas

# 5. 查看已安装的包
uv pip list

# 6. 使用完毕后退出
deactivate

5. uv 的现代化工作流（推荐）⭐ ​

uv 提供了更简单的方式，无需手动激活：

bash
# 1. 初始化项目（自动创建虚拟环境）
uv init

# 2. 添加依赖（自动在虚拟环境中安装）
uv add requests numpy pandas

# 3. 运行脚本（自动使用虚拟环境）
uv run python my_script.py

# 4. 运行命令（自动使用虚拟环境）
uv run pytest
uv run black .

这种方式的优势：

  • ✅ 无需手动激活/退出虚拟环境
  • ✅ uv run 自动使用项目的虚拟环境
  • ✅ 更简洁的工作流

6. 检查虚拟环境状态 ​

bash
# 查看当前使用的 Python（激活虚拟环境后）
which python

# 应该显示类似：
# /Users/tao/Documents/file/python/langchain-demo/.venv/bin/python

7. 在您的项目中使用 ​

方式 1: 传统方式（需要激活）

bash
cd /Users/tao/Documents/file/python/langchain-demo

# 创建新的 uv 虚拟环境
uv venv uvenv

# 激活
source uvenv/bin/activate

# 安装依赖
uv pip install langchain langchain-mcp-adapters

# 运行脚本
python project/gitlab-demo.py

# 退出
deactivate

方式 2: 现代方式（无需激活）⭐

bash
cd /Users/tao/Documents/file/python/langchain-demo

# 初始化项目
uv init

# 添加依赖
uv add langchain langchain-mcp-adapters langchain-openai

# 直接运行（自动使用虚拟环境）
uv run python project/gitlab-demo.py

8. 快速对比 ​

操作pip + venvuv (传统方式)uv (现代方式)
创建环境python -m venv myenvuv venv ⚡uv init ⚡
激活环境source myenv/bin/activatesource .venv/bin/activate❌ 无需激活
安装包pip install packageuv pip install package ⚡uv add package ⚡
运行脚本python script.pypython script.pyuv run python script.py ⚡
退出环境deactivatedeactivate❌ 无需退出

总结 ​

传统激活方式（与 pip 相同）：

bash
uv venv              # 创建
source .venv/bin/activate  # 激活（macOS/Linux）
deactivate           # 退出

现代化方式（推荐）：

bash
uv init              # 初始化项目
uv add package       # 添加依赖
uv run python script.py  # 运行（自动使用虚拟环境）