python都有pip和conda了，为什么还要搞个uv？

Python 作为一门生态繁荣的语言，包管理工具的选择一直是开发者关注的焦点。尽管已有 pip 和 conda 两大主流工具，但近年来由 Rust 编写的 uv 横空出世，成为开发者热议的新选择。那么，为什么在已有成熟工具的情况下，还需要 uv？

pip和conda

在深入探讨uv之前，需先理解pip和conda的典型短板：

pip的“慢”与“散”

依赖解析效率低：pip在处理复杂依赖树时，常因算法效率问题耗费数分钟甚至更久（如安装numpy+pandas+scikit-learn组合）。

环境隔离不足：虽然配合venv或virtualenv可实现虚拟环境，但需手动管理环境切换和依赖同步。

二进制包支持弱：对CUDA、MKL等非Python依赖的管理无能为力。

conda的“重”与“僵”

环境臃肿：Miniconda基础环境占用500MB+，Anaconda更达数GB，导致项目体积膨胀。

依赖冲突频发：严格的依赖检查虽避免版本冲突，却常因过度保守导致安装失败（尤其在混合使用conda和pip时）。

社区分裂：conda-forge与默认源