GN⁺: Uv의 킬러 기능은 즉석(ad-hoc) 환경을 쉽게 만드는 것

(valatka.dev)

성능이나 Python과의 호환성은 uv의 차별점이 아님. uv는 PEPs를 준수하며, Python의 패키지 관리자로서 추천할 만함. 그러나 가장 놀라운 기능은 따로 있음.
Python 3.12에서 ad-hoc 스크립팅을 할 때, 종종 Pandas와 같은 의존성을 추가해야 할 때가 있음. 일반적인 방법은 다음과 같음:
- pip install pandas를 실행하여 전역 환경을 수정하거나
- 가상 환경을 생성하고, pip install pandas를 실행하고, 가상 환경을 활성화한 후 Python을 실행하는 것임.
다른 Python 버전이 필요할 경우, pyenv를 사용하여 버전을 설치하고 로컬로 설정해야 함. 최악의 경우:
1. pyenv install 3.12
2. pyenv local 3.12
3. python -m venv .venv
4. source .venv/bin/activate
5. pip install pandas
6. python
uv를 사용하면 단 한 줄의 명령어로 가능함:
- uv run --python 3.12 --with pandas python
- 기억하기 쉽고, 흔적이 남지 않음. 즐거운 스크립팅!

진짜 pip 놔줄때가 된것 같네요

poetry 아직도 쓰고 있는데 슬슬 넘어가봐야겠습니다. virtualenv wrapper도 안녕이겠군요

uv는 init할때마다 필요없는것들 덕지덕지 딸려나오는거 빼곤 모두 만족하면서 잘쓰고있어요

uv 패키지 관리자를 매우 좋아하며, 커뮤니티의 표준으로 자리 잡았으면 좋겠다는 의견이 있음. 특히 새로운 사용자들에게 추천할 만한 도구임
uv는 PEP 723의 인라인 스크립트 종속성을 지원하여 더욱 깔끔한 사용이 가능함
NodeJS 개발자로서 Python의 환경 설정 문제 해결이 아직도 안 된 것이 놀라움. Node도 완벽하지 않지만, 전역 환경 수정에 대한 걱정은 없음
virtualenv의 활성화가 불필요하며, pyenv 인터프리터 설정 없이도 직접 가상 환경을 생성할 수 있음
uv의 단일 도구 실행에 여러 기능이 묶이는 것이 불편하다는 의견이 있음. venv를 활성화하고 여러 번 프로그램을 실행할 수 있는 것이 편리함
uv는 uvx 명령어를 포함하여 Python 스크립트를 수동 설치 없이 실행할 수 있음
- 예: uvx --from 'huggingface_hub[cli]' huggingface-cli
uv를 좋아하고 곧 사용해보고 싶지만, 기사 내용의 요점을 이해하지 못하겠다는 의견이 있음. pyenv와 poetry로도 로컬 종속성을 가져올 수 있음
다른 바이너리 종속성이 있는 경우 Nix와 virtualenv + pip-tools를 사용하는 것이 더 나은 선택일 수 있음
"올바른 경로"에서 가상 환경을 먼저 활성화한 후 pandas를 설치해야 한다는 의견이 있음