uv 与 pip：Python 包与依赖管理工具对比

当谈到 Python 的包管理工具时，开发者常常要在 uv 和 pip 之间做出选择。
如果你看重开箱即用、广泛的兼容性和成熟的生态系统，pip 依然是稳妥之选；而如果你更关注安装速度、环境可复现性、干净的卸载行为，或者希望为新项目建立高效的开发流程，那么 uv 值得认真考虑。
本文将聚焦于两者在包安装与依赖管理方面的重叠功能，进行深入对比。文末还提供了一份决策参考表，帮助你快速判断哪种工具更适合当前场景。

核心指标对比：uv vs pip

下表总结了两者在关键维度上的表现：

指标	uv	pip
开箱即用性	❌ 需额外安装	✅ 随 Python 自带
包安装速度	安装 JupyterLab 仅需 2.618 秒	安装 JupyterLab 耗时 21.409 秒
可复现安装	原生支持基于锁文件（`uv.lock`）的可复现环境	需借助`requirements.txt`+`pip-tools`实现
卸载时清理传递依赖	✅ 自动移除	❌ 仅移除主包，残留传递依赖
成熟度与生态支持	新兴工具，生态快速增长	成熟稳定，广泛集成
许可证	MIT	MIT
开发组织	Astral（专注高性能 Python 工具的私营公司）	PyPA（Python 软件基金会下属的官方打包权威组织）

开箱即用性

pip 的最大优势之一是它随 Python 一同发布。只要你通过官方 CPython 安装器安装了 Python，pip 就已经可用，无需额外步骤：

python-m pip install requests

相比之下，uv 需要单独安装。例如在 Windows 上可通过 PowerShell 一键安装：

powershell-ExecutionPolicy ByPass-c"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

包安装速度

uv 的核心优势在于速度。它使用 Rust 编写，专为高性能设计，尤其在处理大型依赖树时表现突出。

环境准备

为公平比较，我们创建两个干净的虚拟环境并清空缓存：

# pip 环境python-m venv.pip_venv/source.pip_venv/bin/activate python-m pip cache purge# uv 环境uv venv.uv_venv/source.uv_venv/bin/activate uv cache clean

基准测试：安装 JupyterLab

JupyterLab 依赖众多，是理想的压测目标：

# piptime python-m pip install jupyterlab# 总耗时：21.409 秒# uv（使用 pip 兼容模式）time uv pip install jupyterlab# 总耗时：2.618 秒

uv 比 pip 快约 8 倍！

注意：实际耗时受操作系统、硬件、网络及缓存状态影响，结果可能有所不同。

多包安装测试

再测试一个包含多个流行库的 requirements.txt：

pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab django

不清缓存的情况下再次安装：

工具	用户时间	系统时间	总耗时
pip	5.18s	1.53s	9.97s
uv	0.45s	1.02s	2.17s

uv 用不到 1/4 的时间完成相同任务。这种性能优势源于：
1. 并行下载
每次安装一个包，比如requests它背后可能依赖十几个子包（传递依赖），所以uv的并行下载效率会比pip串行高。

pip下载
（1）串行下载：先下载 requests → 再解析出依赖 → 下载 urllib3 → 再下载 certifi…… 一个接一个。
（2）即使有缓存，解析和安装过程也是顺序进行的。
（3）虽然新版 pip（≥20.3）在某些场景下支持有限的并行（如 wheel 下载），但整体依赖解析仍是单线程、阻塞式的。
uv下载
（1）并行解析 + 并行下载：一拿到 requests 的元数据，立刻同时去下载所有需要的依赖包（只要网络允许）。
（2）多个包的下载、解压、安装可以重叠进行，极大减少等待时间。

2. 全局缓存机制

缓存内容：
（1）所有从 PyPI 下载的 .whl（wheel）或 .tar.gz（源码包）；
（2）每个包的依赖元数据（比如 requests==2.32.4 依赖哪些包）；
（3）甚至包括不同 Python 版本/平台下的兼容性信息。
缓存位置（默认）：
（1）Linux/macOS: ～/.cache/uv/
（2）Windows: %LOCALAPPDATA%\uv\cache\
何时使用缓存？
（1）第二次安装相同版本的包时，直接从缓存读取，不走网络；
（2）在不同项目中安装同一个包（比如多个项目都用 numpy），也复用同一份缓存；
（3）甚至在 CI 环境中，如果配置了缓存目录持久化，也能跨构建复用。

注意：pip 也有缓存（～/.cache/pip），但缓存粒度较粗，不会缓存依赖解析结果，每次都要重新“思考”依赖树，而uv结合 Rust 的高效 I/O，读写极快。

Rust 原生执行效率

pip 是用 Python 写的，运行时依赖 Python 解释器；
uv 是用 Rust 写的，编译成原生机器码，直接由操作系统执行。

这对 CI/CD 流水线提速尤为关键。

提示：虽然示例中使用了 uv pip install（兼容模式），但 uv 推荐使用 uv add 等原生命令，以充分发挥其依赖解析能力。

可复现的安装

可复现性指：在不同机器、不同时间，能精确重建相同的依赖环境。
pip 的局限
传统做法是使用 pip freeze：

pip freeze > requirements.txt

但这种方法存在明显问题：

混合了直接依赖（如 Flask）、传递依赖（如 Werkzeug）和开发依赖（如 pytest）；
生成的文件缺乏跨平台兼容性（Windows 生成的文件可能在 Linux 上失效）；
更新任一依赖都需重新生成整个文件，维护成本高；
多人协作时容易产生冲突的 requirements.txt 快照。

更可靠的做法是使用 pip-tools：

维护一个简洁的 requirements.in，只列直接依赖：

flask>=2.0 requests==2.31.0

用 pip-compile 生成带版本锁定的 requirements.txt。
但这需要额外工具链，增加了复杂度。

uv 的原生解决方案

uv 内置了现代化的依赖管理流程：

uv init # 初始化项目 uv add "flask>=2.0" "requests==2.31.0"

该命令会：

安装指定依赖及其传递依赖；
自动生成 uv.lock 文件，精确记录所有包的版本和哈希。

后续在其他机器上只需运行：

uv sync

即可完全复现原始环境，彻底告别“在我机器上能跑”的尴尬。
更重要的是，每次增删或升级依赖时，uv 会自动更新 uv.lock，确保环境始终一致且易于演进。

传递依赖的清理

这是一个常被忽视但极其实用的功能差异。

pip 的行为

假设你安装了 requests：

pip install requests piplist# 输出包含：requests, certifi, urllib3, idna...

当你卸载 requests 时：

pip uninstall requests piplist# 传递依赖（certifi, urllib3 等）依然残留！

这些“孤儿依赖”会逐渐污染环境，尤其在长期开发或自动化构建中。

uv 的行为

uv 则完全不同：

uv add requests uv remove requests uv piplist# 输出为空！

uv remove 会同时清除主包及其所有传递依赖，保持环境干净整洁。
这一特性对维护长期项目或 CI 环境尤为重要。

成熟度与生态支持

pip 是 Python 生态的基石：

作为官方默认工具，集成于几乎所有 IDE、编辑器和构建系统；
接口稳定，错误信息清晰，社区支持完善。

uv 则是新兴力量：

虽然发展迅猛（类似 Ruff 的崛起路径），但尚未成为通用标准；
某些旧系统或工具链可能不识别 uv；
不过，在现代 Python 工作流中，uv 正快速获得认可。

建议：

若项目依赖传统工具链，或需最大兼容性 → 选 pip；
若采用现代化开发流程，追求效率 → 选 uv。

许可证与背后组织

两者均采用 MIT 许可证，允许自由用于开源和商业项目。
但治理模式不同：

pip 由 PyPA（Python Packaging Authority）维护，隶属于 Python 软件基金会（PSF），属于社区驱动的官方项目；
uv 由 Astral 公司开发，是一家专注于高性能 Python 工具的私营企业。
此外，uv 使用 Rust 编写，而非 Python。这意味着：
性能更高，但
如果 Astral 停止维护，Python 社区接手的门槛较高。

虽然目前 uv 发展活跃，但其长期可持续性仍存在一定不确定性——这是选择时需权衡的因素。

决策参考表

你的需求	推荐工具
无法安装标准 Python 之外的工具	✅ pip
追求极致安装速度	✅ uv
需要多人协作的可复现环境	✅ uv
重视工具成熟度与稳定性	✅ pip
要求长期维护保障	✅ pip
希望卸载后环境干净无残留	✅ uv