【海外記事紹介】uvはここ10年のPythonエコシステムの中でも最高のプロダクトだ

10月30日、Emily Space氏が「uv is the best thing to happen to the Python ecosystem in a decade」と題した記事を公開した。この記事では、Pythonのインストールや仮想環境の管理、依存関係の同期といった長年の課題を一変させる新ツール「uv」について詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。

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Python環境管理を一新する「uv」

「uv」は、Pythonツール群を開発するスタートアップAstralによって開発されたオープンソースの新ツールである。同社は高性能リンター「Ruff」でも知られており、今回のuvも同様にRustで実装された高速なPython管理ツールだ。

uvは次のような機能を備えている。

Pythonのバージョンを自動でインストール
パッケージのインストールと依存関係の解決
仮想環境の作成と管理
依存関係の衝突を極めて高速に解決

著者は「uvはこれらすべてを他のどのツールよりも優れて実行できる」と述べており、その速度と安定性が際立っているという。

インストール方法

uvのインストールは極めて簡単である。LinuxやMacでは次のワンライナーを実行すればよい。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

WindowsではPowerShellから以下を実行する。

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

インストール後は uv コマンドが使用可能になる。既存のPython環境を破壊することもないため、安心して導入できるのが特徴だ。

プロジェクトごとのPython管理

uvは標準的なPython依存関係ファイルである pyproject.toml を活用し、プロジェクト単位で仮想環境を構築する。例えば、次のような設定ファイルを用意すればよい。

[project]
name = "my_project"
version = "1.0.0"
requires-python = ">=3.9,<3.13"
dependencies = [
  "astropy>=5.0.0",
  "pandas>=1.0.0,<2.0",
]

このファイルを配置したディレクトリで uv sync を実行すると、uvは以下を自動的に行う。

有効なPythonバージョンをインストール
.venv ディレクトリに仮想環境を構築し依存関係をインストール
すべてのパッケージの厳密なバージョン情報を記録した uv.lock を生成

このロックファイルにより、同僚が同一の環境を正確に再現できるようになる。

また、環境を有効化せずとも uv run を用いてスクリプトを実行できる点も特徴だ。たとえば通常は

source .venv/bin/activate
python myscript.py

とするところを、uvでは

uv run myscript.py

とするだけでよい。Jupyter Labの起動も同様に uv run jupyter lab で可能だ。

新規プロジェクトの作成

新しいプロジェクトを開始する場合は、次のコマンドを実行する。

uv init

これにより pyproject.toml、README.md などの基本ファイルが自動生成される。用途に応じて uv init --bare（最小構成）や uv init --package（Pythonパッケージ構成）などのオプションも利用できる。

依存関係の追加とPythonバージョンの固定

依存関係を追加する際は、手動でファイルを編集せず次のように実行できる。

uv add numpy>=2.0

このコマンドは pyproject.toml を自動で更新し、環境を再構築する。また、特定のPythonバージョンをプロジェクトに固定するには次のようにする。

uv python pin 3.12.9

これにより、全ての開発者が同一のPython 3.12.9環境を使用できる。

一時的なツール実行 — `uvx`

uvのもう一つの強力な機能が、ワンオフでツールを実行する uv tool（略称 uvx）である。これは仮想環境を気にせず、必要なツールを即座に実行できる。

uvx ruff

と入力すれば、コードリンターのRuffを自動的にダウンロードし、一時的な環境で実行する。キャッシュを利用するため、二回目以降は非常に高速だ。

例えば、pandasとpyarrowをインストールした状態でIPythonを起動する場合は次のようにする。

uvx --with pandas,pyarrow ipython

同様に、Jupyter Labをすぐに立ち上げたい場合も簡単だ。

uvx jupyter lab

チーム開発における利点

著者は、自身が関わるオープンソースプロジェクト「The Astrosky Ecosystem」でuvを導入した経験を紹介している。複数の開発者が異なるOS上で作業する環境下でも、uvを利用することで全員が完全に同一のPython環境を再現できたという。

その結果、依存関係の不整合や環境構築のトラブルがほぼ解消され、GitHub Actionsでの自動テスト実行や本番サーバー環境の管理にも統一性が生まれた。著者は「Pythonエコシステムにおける過去10年で最も重要な革新だ」と評価している。

詳細はuv is the best thing to happen to the Python ecosystem in a decadeを参照していただきたい。