🚀 对比
工具 | 特点 |
pip
| Python 官方工具，基础但稳定 |
uv
| 极速安装（Rust 编写），兼容 pip 命令 |
poetry
| 依赖管理 + 虚拟环境 + 打包发布一体化 |
推荐场景：
简单项目：pip + venv。
高性能需求：uv。
pip
更新所有 Python 包
pip install --upgrade pip
pip install pip-review
pip-review --auto
pip 是 Python 官方推荐的包管理工具，用于安装和管理第三方库。以下是 pip 常用命令，适用于日常开发和生产环境。
1. 安装与升级
命令 | 说明 |
pip install <package>
| 安装最新版本的包（如 pip install numpy） |
pip install <package>==1.2.3
| 安装指定版本的包 |
pip install <package> --upgrade 或 pip install -U <package>
| 升级包到最新版本 |
pip install --upgrade pip
| 升级 pip 自身 |
pip install -r requirements.txt
| 从 requirements.txt 安装所有依赖 |
2. 依赖管理
命令 | 说明 |
pip list
| 查看已安装的包 |
pip show <package>
| 查看包的详细信息（版本、路径等） |
pip freeze > requirements.txt
| 导出当前环境的依赖到 requirements.txt |
pip uninstall <package>
| 卸载包 |
pip check
| 检查依赖冲突 |
3. 镜像源加速（国内用户推荐）
命令 | 说明 |
pip install <package> -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
| 使用清华源 |
pip install <package> -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
| 使用阿里云源 |
pip install <package> -i https://pypi.doubanio.com/simple/
| 使用豆瓣源 |
永久修改镜像源
# 创建或修改 pip 配置文件（Linux/macOS）
mkdir -p ~/.pip
echo "[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn" > ~/.pip/pip.conf
# Windows 用户：在 `%APPDATA%\pip\pip.ini` 添加相同内容
4. 缓存与离线安装
命令 | 说明 |
pip install --no-cache-dir <package>
| 禁用缓存安装（适用于 Docker） |
pip download <package>
| 下载包但不安装（保存为 .whl 文件） |
pip install --no-index --find-links=/path/to/dir <package>
| 从本地目录离线安装 |
5. 虚拟环境管理
pip 通常与 venv 或 virtualenv 配合使用：
# 创建虚拟环境（Python 3.3+ 内置）
python -m venv .venv
# 激活虚拟环境（Linux/macOS）
source .venv/bin/activate
# 激活虚拟环境（Windows）
.\.venv\Scripts\activate
# 在虚拟环境中使用 pip
pip install <package>
6. 开发模式安装
命令 | 说明 |
pip install -e .
| 以可编辑模式安装当前目录的包（适合本地开发） |
7. 高级用法
命令 | 说明 |
pip install --user <package>
| 仅当前用户安装（避免系统污染） |
pip install --ignore-installed <package>
| 强制覆盖已安装的包 |
pip install --pre <package>
| 安装预发布版本（alpha/beta） |
8. 典型工作流示例
① 安装依赖并导出
# 安装包
pip install flask pandas
# 导出依赖
pip freeze > requirements.txt
② 从 requirements.txt 安装
pip install -r requirements.txt
③ 使用虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # 激活
pip install -r requirements.txt
deactivate # 退出虚拟环境
9. 常见问题解决
poetry
poetry init：交互式设置项目，创建 pyproject.toml。
poetry install：根据 pyproject.toml 和 poetry.lock 安装依赖。
poetry add 包名：在 pyproject.toml 中添加依赖并安装。
poetry remove 包名：删除依赖并更新 pyproject.toml。
poetry update：升级所有依赖到符合版本约束的最新版本，并更新锁文件。
poetry shell：激活项目的虚拟环境。
poetry run 命令：在项目的虚拟环境中运行指定命令。
poetry lock：生成或更新 poetry.lock 文件，记录精确的依赖版本。
Poetry 是一个现代化的 Python 依赖管理和打包工具，支持 依赖解析、虚拟环境管理、项目打包发布 等功能。以下是 Poetry 常用命令，适合日常开发使用。
1. 安装与初始化
命令 | 说明 |
pip install poetry
| 安装 Poetry |
poetry --version
| 查看 Poetry 版本 |
poetry new <project-name>
| 创建新项目（生成标准目录结构） |
poetry init
| 在当前目录初始化 Poetry 项目（交互式） |
2. 依赖管理
命令 | 说明 |
poetry add <package>
| 安装包并写入 pyproject.toml（如 poetry add numpy） |
poetry add <package> --group dev
| 安装开发依赖（如 pytest） |
poetry remove <package>
| 移除包 |
poetry install
| 安装 pyproject.toml 中的所有依赖 |
poetry install --no-dev
| 仅安装生产依赖（跳过 dev 依赖） |
poetry update
| 更新所有依赖到最新兼容版本 |
poetry update <package>
| 更新指定包 |
poetry show
| 查看已安装的包 |
poetry show --tree
| 查看依赖树 |
poetry show --outdated
| 查看可更新的包 |
3. 虚拟环境管理
命令 | 说明 |
poetry env list
| 列出所有虚拟环境 |
poetry env use <python-path>
| 指定 Python 版本（如 poetry env use python3.11） |
poetry env info
| 查看当前虚拟环境信息 |
poetry shell
| 进入虚拟环境的 Shell |
poetry run <command>
| 在虚拟环境中运行命令（如 poetry run python app.py） |
poetry env remove <python-version>
| 删除虚拟环境 |
4. 项目打包与发布
命令 | 说明 |
poetry build
| 构建包（生成 dist/ 目录） |
poetry publish
| 发布包到 PyPI（需先配置 pypi-token） |
poetry publish --repository <private-repo>
| 发布到私有仓库 |
poetry config pypi-token.pypi <your-token>
| 设置 PyPI Token |
5. 配置管理
命令 | 说明 |
poetry config --list
| 查看 Poetry 配置 |
poetry config virtualenvs.in-project true
| 在项目目录创建 .venv |
poetry config virtualenvs.path /path/to/venvs
| 自定义虚拟环境存放路径 |
poetry config http-basic.<repo> <username> <password>
| 设置私有仓库认证 |
6. 常用工作流示例
① 创建新项目
poetry new my-project
cd my-project
poetry add numpy pandas # 安装生产依赖
poetry add pytest --group dev # 安装开发依赖
② 运行项目
poetry install # 安装所有依赖
poetry shell # 进入虚拟环境
python script.py
# 或直接运行
poetry run python script.py
③ 打包并发布
poetry build
poetry publish # 需先配置 PyPI Token
7. 与 pip / uv 的区别
功能 | Poetry | pip/uv |
依赖管理 | 支持 pyproject.toml，自动解析依赖 | 依赖 requirements.txt |
虚拟环境 | 内置管理，支持 poetry shell | 需手动 python -m venv |
打包发布 | 内置 poetry build / publish | 需 setuptools + twine |
速度 | 依赖解析较慢 | uv 极快
|
总结
Poetry 特别适合 团队协作 和 库/应用开发，而 uv 更适合 快速安装 和 CI/CD 环境。🚀
uv
uv 是 Rust 编写的高性能 Python 包管理工具，比传统 pip 更快，支持依赖解析、虚拟环境管理等。以下是 uv 常用命令，适用于日常 Python 开发：
1. 安装与升级
命令 | 说明 |
uv pip install <package>
| 安装指定包（如 uv pip install numpy） |
uv pip install -r requirements.txt
| 从文件安装依赖 |
uv pip install --upgrade <package>
| 升级包 |
uv pip install --upgrade uv pip
| 升级 uv 和 pip 自身 |
2. 依赖管理
命令 | 说明 |
uv pip list
| 查看已安装的包 |
uv pip show <package>
| 查看包详细信息 |
uv pip freeze > requirements.txt
| 导出依赖到文件 |
uv pip uninstall <package>
| 卸载包 |
3. 虚拟环境管理
命令 | 说明 |
uv venv .venv
| 创建虚拟环境（默认 .venv） |
uv venv --python=3.11 .venv
| 指定 Python 版本创建 |
source .venv/bin/activate (Mac/Linux)
| 激活虚拟环境 |
.\.venv\Scripts\activate (Windows)
| Windows 激活 |
4. 加速安装（镜像源与缓存）
命令 | 说明 |
uv pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <package>
| 使用国内镜像源 |
uv pip install --no-cache-dir <package>
| 禁用缓存（调试用） |
uv pip install --cache-dir ~/.cache/uv <package>
| 指定缓存目录 |
5. 高级功能
命令 | 说明 |
uv pip install --no-deps <package>
| 仅安装包（跳过依赖） |
uv pip check
| 检查依赖冲突 |
uv pip download <package>
| 下载包但不安装 |
6. 配置文件
uv 支持 ~/.uv/config.toml 全局配置（如镜像源）：
[install]
index-url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"
典型工作流示例
创建并激活虚拟环境：
uv venv .venv
source .venv/bin/activate # Mac/Linux
快速安装包（使用镜像源）：
uv pip install numpy pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
导出依赖：
uv pip freeze > requirements.txt
与 pip 对比的优势
速度更快：依赖解析和下载优化。
更好的依赖冲突处理：基于 pubgrub 算法。
一体化工具：集成虚拟环境管理。
建议在 Python 3.12+ 和现代系统上使用 uv 替代传统 pip 🚀。
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