Современный Python-разработчик постоянно сталкивается с необходимостью управлять зависимостями, тестировать код и быстро настраивать окружение для запуска разнообразных проектов. В этом контексте инструмент uv становится настоящим спасением, объединяя в себе возможности менеджера версий Python, пакетного и проектного менеджера, а также универсального средства для запуска скриптов. Особенно полезной является опция --with, которая открывает новые горизонты в управлении внешними зависимостями и комфортной работе с проектами. Уже давно Python-сообщество ждет удобного способа автоматического управления зависимостями при запуске скриптов. Стандартные подходы требуют предварительной установки всех необходимых библиотек в активное окружение или явного их указания в файле конфигурации проекта, например, pyproject.
toml. Однако такие методы далеко не всегда удобны, особенно при быстром тестировании или выполнении разовых задач. Опция --with в uv позволяет решить эту проблему максимально просто и элегантно. Представьте, что у вас есть скрипт, в котором используется внешний пакет, например requests, а также rich для красивого форматирования вывода. Если вы запустите такой скрипт без предварительного указания зависимостей, столкнётесь с ошибкой ModuleNotFoundError, ведь uv не сможет автоматически определить, какие библиотеки нужно загрузить.
Используя команду uv run --with requests,rich script.py, вы можете запустить любой скрипт с гарантированной установкой указанных библиотек «на лету». Эти зависимости будут установлены во временное кэшированное окружение, что обеспечивает молниеносный старт при повторных запусках и освобождает от необходимости вручную настраивать рабочее пространство. Помимо одномоментного запуска скриптов, uv и опция --with отлично справляются с расширением функционала в интерактивных сессиях. Например, если требуется оперативно проверить работу библиотеки pandas или другой тяжелой зависимости, можно запустить python REPL с добавленными библиотеками без изменения базового окружения проекта.
Это особенно полезно для быстрой проверки идей, выполнения вычислений и исследований данных. Ещё одна важная сфера применения — запуск Jupyter Notebook или Jupyter Lab с доступом к зависимостям проекта и дополнительным библиотекам, необходимым для работы. Команда uv run --with jupyter jupyter lab позволит создать среду, где можно работать с проектом и расширять его возможности, не меняя текущую конфигурацию. Это открывает новые возможности для обучения, отладки и разработки, избавляя от распространенных конфликтов зависимостей. Инструмент uv и опция --with сыграли ключевую роль в разработке инновационного командного инструмента ayu, созданного для интерактивной работы с тестами pytest.
Ayu представляет собой текстовый пользовательский интерфейс с живой визуализацией дерева тестов, основанную на данных, получаемых через веб-сокеты. Главная задача заключалась в том, чтобы ayu оставался независимым от окружения проекта, при этом выступая в роли плагина pytest для сбора данных. Без опции --with пришлось бы устанавливать ayu в каждую среду проекта, что уменьшало бы удобство и универсальность инструмента. Благодаря --with удалось запускать pytest с дополнительным модулем ayu без постоянной установки в проект, делая работу тестового интерфейса максимально гибкой. Команды вида uv run --with ayu pytest --collect-only или uv run --with ayu pytest позволяют запускать тесты с живыми обновлениями и отображать состояние тестов без ключевых ограничений.
Дополняет набор мощных возможностей ayu функционал авто-перезапуска тестов при изменениях файлов с использованием watchfiles. Это позволяет повысить продуктивность разработчика за счет мгновенной обратной связи и фокусировки на качестве кода. Вся эта мощь была бы недостижима без уникальных возможностей uv и его --with опции. Ещё одним важным преимуществом опции является способность создавать отдельные, изолированные слои зависимостей, которые не влияют на основное окружение проекта. Такой подход идеально подходит для ситуаций, когда требуется тестировать разные версии библиотек или запускать эксперименты, не рискуя повредить текущую конфигурацию.
В целом, uv с --with становится эффективнейшим инструментом для разработчиков, стремящихся к простоте, гибкости и надежности в ежедневной работе с Python-проектами. Благодаря постоянному развитию и поддержке сообщества uv стремительно набирает популярность и уже успел заслужить десятки тысяч звёзд на GitHub. Важная особенность заключается и в том, что cache-зависимости позволяют практически мгновенно повторять запуски, что очень заметно ускоряет рабочие процессы. В то же время возможность запуска различных инструментов с нужными зависимостями без инсталляции в проект становится стратегическим преимуществом при работе над большими и сложными системами. Использование uv и его уникальных функций открывает новые горизонты для Python-разработчиков.
Он упрощает управление зависимостями, делает запуск скриптов и интерактивных сессий максимально удобным, позволяет легко создавать сложные инструменты вроде ayu и обеспечивает непрерывную интеграцию и тестирование без лишних усилий. Современный разработчик получает мощный инструмент, который не только экономит время, но и исключает множество технических трудностей и конфликтов. В данной среде появляется возможность сосредоточиться на создании качественного и функционального кода, а не на рутинных задачах поддержки окружения. С учётом всех перечисленных преимуществ и реальных кейсов использования uv с опцией --with, можно с уверенностью рекомендовать данное решение каждому, кто стремится вывести свой Python-разработка на новый уровень эффективности, гибкости и комфорта работы.
