# 创建项目
uv init my-project

# 添加依赖
uv add requests
uv add --dev pytest

# 同步依赖
uv sync

# 运行脚本
uv run python main.py

# 管理 Python 版本
uv python install 3.12
uv python list

# 创建虚拟环境
uv venv

# 一次性运行工具（类似 npx）
uvx ruff check .

更推荐的项目工作流

uv init my-project
cd my-project
uv add requests
uv add --dev ruff pytest
uv run python main.py

这样能把项目依赖、开发依赖和运行入口一起整理好，新成员接手也更轻松。

进阶：uv 替代 pip

# 直接用 uv 替代 pip 安装
uv pip install requests

# 从 requirements.txt 安装
uv pip install -r requirements.txt

# 编译锁文件
uv pip compile requirements.in -o requirements.txt

如果你接手的是老项目，uv pip 这组命令很适合做平滑过渡，不需要一上来就重写整个依赖体系。

传统虚拟环境

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv

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

# 激活（CMD）
.venv\Scripts\activate.bat

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 导出依赖
pip freeze > requirements.txt

传统方案依然完全可用，尤其适合老仓库、教学环境和依赖 requirements.txt 的项目。

配置 pip 镜像

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

uv 也支持镜像配置：

# 环境变量方式
set UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

镜像能改善下载体验，但如果你在排查依赖问题、兼容性问题或某些包版本差异，最好先回到官方源验证一次。

VS Code 配置

推荐扩展：

扩展	说明
Python	官方 Python 支持
Pylance	类型检查和智能提示
Ruff	极速 linter 和 formatter

推荐再确认两件事：

VS Code 已选中项目自己的解释器，而不是系统全局 Python
ruff、测试和运行命令尽量走当前虚拟环境

新项目建议

用 uv 管依赖和虚拟环境
默认使用 .venv
把代码质量工具（如 ruff、pytest）一起纳入开发依赖
README 或文档里写清 uv sync / uv run 的使用方式

常见问题

明明装了 Python，终端里找不到

先重开终端
检查 PATH
Windows 上确认是否是 python、python3 或 py 在生效

VS Code 跑的是错的解释器

通常不是 VS Code 坏了，而是解释器没选对。优先切到项目里的 .venv。

要不要继续用 pip

可以。uv 并不是强制替代，而是更适合新项目和统一工作流。老项目只要稳定，也没必要为了“新”而硬改。

参考链接

Windows 重装部署清单 — 重装后的主清单入口
Windows 重装部署清单（详情） — 逐项版本与下载链接
Python 官网 — 下载与文档
uv 官网 — 文档
uv GitHub — 源码
Ruff GitHub — 极速 Python linter
清华 PyPI 镜像 — 使用说明
mise 多语言版本管理 — 如果你想把 Python 和 Node、Go 等一起统一管理

阅读建议

- 先读标题和摘要，再结合目录决定从哪个章节开始精读。
- 看到具体命令、配置或步骤时，尽量在自己的环境里同步验证。
- 如果你只是快速查资料，可先看目录和相关文档，再决定是否深入全文。

适合谁看

- 希望把零散经验整理成长期可复用工作流的人
- 想先建立认知，再决定是否深入实践的人
- 希望阅读时顺手建立自己的操作清单或收藏体系的人

执行前检查

- 先浏览标题、摘要和目录，带着问题阅读会更高效
- 顺手记录真正对你有用的命令、链接和注意事项，避免重复搜索
- 如果页面里提到相关文档，尽量一起打开对照，效果通常更完整