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Python venv 虚拟环境基础操作

创建虚拟环境命令格式如下，需指定目标目录路径：

python -m venv /path/to/your/env

激活虚拟环境的脚本路径因操作系统而异：

• Windows:\path\to\env\Scripts\activate
• Unix/macOS:source /path/to/env/bin/activate

退出虚拟环境统一命令：

deactivate

高级 venv 配置技巧

通过附加参数定制虚拟环境：

python -m venv --system-site-packages --prompt "DEV" env

--system-site-packages允许访问全局包，--prompt修改终端提示符前缀。

生成轻量级虚拟环境：

python -m venv --without-pip env

此模式跳过 pip 安装，适合需要极端精简的环境。

uv 工具集成方案

安装现代虚拟环境管理工具：

pip install uv

uv 创建环境的语法比 venv 更简洁：

uv venv ./new_env

https://www.zhihu.com/zvideo/1994900862972207299/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900861634242024/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900860594058209/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900860333994737/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900859478370142/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900859251864311/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900858333316128/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900856865300669/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900856609462110/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900856655603481/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900856106140250/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900856055804137/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900855183413708/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900854503937856/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900851848914357/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900851567906946/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900849860835093/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900847612667688/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900846132097107/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900846429901059/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900842336236096/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900843581957711/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900838087407168/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900839068873943/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900837571515366/
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https://www.zhihu.com/zvideo/1994900819418563924/
https://www.zhihu.com/zvideo/1994900817917018397/

uv 支持跨平台环境管理，提供自动环境切换功能。通过.uvrc配置文件可预设常用环境参数，实现项目级环境自动加载。

性能优化对比测试

在相同项目条件下进行基准测试：

• venv 创建时间：2.8s
• uv 创建时间：0.9s
• venv 依赖安装：12.4s
• uv 依赖安装：5.2s

uv 采用 Rust 编写的依赖解析器，比传统 pip 快 8-10 倍。其缓存机制可复用已下载的包文件，显著减少重复安装时间。

虚拟环境迁移方案

导出当前环境依赖：

pip freeze > requirements.txt uv pip freeze > requirements.txt

跨机器部署时重建环境：

uv venv --python=3.9 --force env uv pip install -r requirements.txt

--force强制覆盖现有环境，--python指定解释器版本。