如何在 macOS 上安装 Python 并设置虚拟环境
Python 是一种多功能的高级编程语言，广泛用于网络开发、数据科学、自动化、人工智能等领域。虽然 macOS 预装了 Python，但有充分的理由安装和管理自己的 Python 版本。
macOS 上的原生 Python
macOS 预装了 Python，但关于这个系统 Python，有一些重要的事项需要了解：
# 检查系统 Python 版本
python3 --version
# 输出：Python 3.9.6（或类似版本，取决于你的 macOS 版本）
# 检查安装位置
which python3
# 输出：/usr/bin/python3系统 Python 主要用于 macOS 的内部使用，有几个限制：
- 版本过时：系统 Python 通常比最新版本落后几个版本
- 权限有限：全局安装包需要
sudo权限，可能会破坏系统功能 - 无法切换版本：你只能使用 Apple 提供的版本
- 潜在冲突：系统更新可能会修改或替换 Python 安装
为什么要安装另一个 Python？
安装自己的 Python 发行版有几个优势：
- 最新版本：可以访问最新的 Python 功能和安全更新
- 多版本：可以为不同项目安装和切换不同的 Python 版本
- 安全的包管理：安装包不会影响系统 Python
- 更好的开发体验：完全控制你的 Python 环境
- 一致的部署：使开发环境与生产系统匹配
最佳实践：使用 uv
uv 是一个用 Rust 编写的极速 Python 包和项目管理器。它旨在替代多种工具，包括 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、virtualenv 等。以下是推荐选择 uv 的原因：
- 🚀 单一工具：用一个统一的界面替代多个 Python 工具
- ⚡️ 速度：比传统工具如
pip快 10-100 倍 - 🐍 Python 管理：无缝安装和管理 Python 版本
- 🗂️ 项目管理：使用通用锁文件进行全面的项目管理
- 🔩 熟悉的界面：包含与 pip 兼容的界面，便于迁移
安装 uv
在 macOS 上安装 uv 最简单的方法是使用官方安装程序：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh或者，你可以使用 Homebrew 安装：
brew install uv如果你已经安装了 Python 和 pip：
pip install uv安装后，重启终端或运行：
source ~/.zshrc使用 uv 安装 Python
一旦安装了 uv，你可以轻松安装 Python 版本：
# 安装最新的 Python 版本
uv python install
# 安装特定的 Python 版本
uv python install 3.12
uv python install 3.11
uv python install 3.10
# 列出可用的 Python 版本
uv python list你还可以为系统设置默认的 Python 版本：
# 将 Python 3.12 设为默认
uv python pin 3.12理解虚拟环境
虚拟环境是一个隔离的 Python 环境，允许你为特定项目安装包，而不会影响其他项目或系统 Python。可以将其视为每个项目的单独"沙盒"。
为什么需要虚拟环境
- 依赖隔离：不同项目可以使用同一包的不同版本
- 干净的开发：避免项目依赖之间的冲突
- 可重现的构建：确保不同机器上环境的一致性
- 轻松清理：删除虚拟环境不会影响其他项目
- 权限管理：安装包无需管理员权限
例如，项目 A 可能需要 Django 4.0，而项目 B 需要 Django 5.0。没有虚拟环境，这些会产生冲突。
使用 uv 设置虚拟环境
uv 使虚拟环境管理变得非常简单和快速。
创建新项目
最简单的方法是从新项目开始：
# 创建一个新的 Python 项目
uv init my-project
cd my-project
# 这会自动创建一个虚拟环境和基本项目结构处理现有项目
对于现有项目，你可以创建和管理虚拟环境：
# 在当前目录创建虚拟环境
uv venv
# 使用特定 Python 版本创建虚拟环境
uv venv --python 3.12
# 在自定义位置创建虚拟环境
uv venv my-custom-env激活虚拟环境
# 激活虚拟环境（传统方式）
source .venv/bin/activate
# 或使用 uv 的内置命令运行器（推荐）
uv run python --version
uv run python script.py安装包
# 向项目添加包（自动管理虚拟环境）
uv add requests
uv add django==5.0
# 安装开发依赖
uv add --dev pytest black ruff
# 从 requirements.txt 安装
uv pip install -r requirements.txt
# 在虚拟环境中运行命令
uv run python -m django startproject mysite管理依赖
uv 自动创建和维护 pyproject.toml 文件和 uv.lock 文件：
# 同步依赖（根据锁文件安装/更新包）
uv sync
# 更新所有依赖
uv lock --upgrade
# 显示已安装的包
uv pip list工作流示例
以下是设置新 Python 项目的完整示例：
# 创建新项目
uv init data-analysis-project
cd data-analysis-project
# 添加依赖
uv add pandas numpy matplotlib jupyter
# 创建 Python 脚本
echo "import pandas as pd; print('Hello Python!')" > analysis.py
# 运行脚本
uv run python analysis.py
# 启动 Jupyter notebook
uv run jupyter notebook替代安装方法
虽然 uv 是推荐的方法，但这里还有其他流行的方法：
选项 1：官方 Python 安装程序
从 python.org 下载。这会全局安装 Python，但不提供版本管理。
选项 2：Homebrew
brew install [email protected]选项 3：pyenv（传统版本管理器）
# 安装 pyenv
brew install pyenv
# 安装 Python 版本
pyenv install 3.12.0
pyenv global 3.12.0然而，uv 通常比这些替代方案更快、更全面。
总结
- macOS 自带 Python，但为了开发最好安装自己的版本
- uv 是在 macOS 上推荐的 Python 和包管理工具
- 虚拟环境对于隔离项目依赖至关重要
- uv 通过单一、快速的工具简化了整个 Python 开发工作流
- 使用
uv init开始新项目，并用uv add管理依赖
使用 uv，你可以获得现代、快速且全面的 Python 开发体验，它在一个工具中处理从 Python 安装到项目管理的所有内容。