UV, alternativa rápida a PIP y VENV#
UV es un gestor de paquetes y entornos virtuales alternativo para Python,
desarrollado en Rust y que nos promete ser muy rápido en los procesos que
pretende reemplazar de PIP y VENV. En este sentido, solo es añadir uv antes
de las instrucciones habituales y debe funcionar (salvo algunos casos particulares
de compatibilidad o de no existir implementación).
Esta es una de tantas herramientas que vienen en la era Rust a permear el ecosistema de Python generando un nuevo valor, como lo es la mejora de rendimiento. Y es que del mismo creador, tenemos también Ruff como un reemplazo eficiente de linters, y también hay otras herramientas como PyO3 para crear bibliotecas Python en Rust, Polars como un reemplazo a Pandas o Robyn como alternativa a Flask.
Este proyecto, UV, pretende ser el equivalente de un cargo (el gestor de Rust) para Python, integrando en un único binario, múltiples utilidades.
Instalación de UV#
Si tenemos en nuestro sistema más de una versión Python, la forma recomendada para instalar será a partir del script de instalación que provee, ya que de esta forma queda disponible para todas nuestras instalaciones sin depender de un ambiente Python en particular. Esto es porque el binario evalúa la instalación de Python correspondiente a través de las variables de entorno y soporta las funciones de gestión para el ambiente detectado.
Si estamos en Linux, podemos proceder como
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.cargo/env
La primera línea, descarga el script de instalación y lo ejecuta. En la segunda línea, se configura el entorno (en mi caso uso bash) y con esto queda disponible de forma inmediata (también si abres una nueva consola estará disponible).
También se encuentra como un paquete Python, por lo que podrás usar pip para instalarlo. Si necesitas validar otro método o sistema operativo, puedes revisar el repositorio oficial.
pip install uv
Como veremos adelante, tendremos unas buenas mejoras en los tiempos de instalación de paquetes y de creación de ambientes, pero es importante que si piensas esta herramienta para reducir el tiempo de ejecución de GitHub Actions, el tiempo de instalación de UV o de su gestión de caché puede no ser una alternativa de momento, salvo que el tiempo de resolución efectivamente lo valga. En mi caso, el método directo tomó 7.8 s, mientras que la instalación con PIP tomó 5.8 s.
Nota
La manera como mediremos los tiempos de los procesos, será mediante la utilidad time. Esta se
puede anteceder a las instrucciones que usaremos y nos permitirá evaluar el tiempo total (real),
así como el tiempo en espacio de usuario y de sistema.
Para actualizar UV desde el binario, podemos usar uv self update (disponible desde la versión
0.1.23).
Desinstalar UV#
Esto no es algo bien documentado, pero se encuentra disponible en un reporte al repositorio, considerando que es simplemente un binario. Así que nos interesa borrar la caché de UV y el binario.
rm -rf $HOME/.cache/uv
rm $HOME/.cargo/bin/uv
Creación de ambientes virtuales#
Igual que con la utilidad de venv, el ambiente creado depende de la instalación Python usada (detectado por las variables de entorno), y tendremos opción de manejarlo con el nombre por defecto o asignando uno.
python3 -m venv testvenv # VENV: Toma 2.5 s
uv venv testuv # UV: Toma 0.01 s
La opción de UV es bastante rápida en la creación del ambiente virtual.
Instalación de paquetes Python#
En general, es buena práctica usar ambientes, y UV lo espera por defecto.
Pero en caso de una instalación global, podemos pasar --system como argumento
(adecuado para CI o contenedores).
En mi caso, igual para poder hacer las pruebas, activaré los ambientes para comparar la instalación de pip y UV. El caso de uso para la prueba, será la instalación de las dependencias usadas en el repositorio del blog.
source testenv/bin/activate
python3 -m pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt
source testuv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt
Mientras que la versión pip tomó 25.5 s, la versión UV tomó 5.9 s. Aquí notamos ya diferencias importantes que en un flujo de CI (ejemplo, GitHub Actions), puede representar ahorros interesantes.
Este mismo ejercicio lo realicé para el repositorio principal en mi trabajo, toma 6 s con UV sin caché e instalando UV, mientras que usando PIP toma típicamente 32 s sin caché y 24 s con caché. En este caso, es importante pasar la opción de sistema para usarlo en GitHub Actions.
pip install uv
uv pip install --system -r requirements.txt -r requirements-dev.txt
Es importante tener presente el cambio de sintaxis cuando se instala un paquete desde un repositorio,
y es el uso de "paquete @ url_repo", y en particular si posee credenciales considerar
el soporte acorde a las indicaciones.