［Python］これなら分かる「uv」入門：pip＋venvやcondaから最速で乗り換えよう
＠ITのDeep Insider編集長「一色」が、日ごろの情報収集や開発、執筆・編集を通じて得た“技術的な気付き”や“新たな発見”を自由気ままにつづるオピニオン連載。気になるデータ分析を試したり、AI・機械学習で迷走したり、Pythonとツール活用を語ったり。不定期更新ですが、疲れたときの息抜きにどうぞ！ 次回以降の新着記事を見逃したくない方は、ぜひ以下のメール通知の登録をお願いします。 なぜ今、uvを学ぶべきか？【筆者の危機感】 長年、pipとcondaを使い、特に不満もなく作業してきた筆者ですが、最近はuvを見かける機会が急増し、「このまま知らずにいると、時代に取り残されてしまうのではないか」という危機感を強く持つようになりました。 実際、Anthropicが提供する“MCP”公式ドキュメントでも、uvを使った環境構築方法しか説明されていません（なお、MCPについては前回記事で解説して
[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita
uvとは何か、なぜ今注目されているのか 従来のPython環境構築の問題点 Pythonの環境構築には、長年にわたって解決されない問題がありました。まず速度の問題として、pip installが遅く、依存関係解決に時間がかかります。特にcondaは、環境解決に数分かかることも珍しくありません。 次に再現性の問題として、環境差異でエラーが発生し、バージョン固定が面倒です。pipとcondaを混在させると、さらに複雑な問題が発生することもあります。 さらに管理の複雑さとして、venv、pyenv、pipenv、conda、Anacondaなど、ツールが乱立し、どれを使うべきか迷ってしまいます。activateを忘れるといった問題も頻発します。 Python環境管理ツールの変遷 ここで、Python環境管理ツールの歴史を振り返ってみましょう。 2007年頃 - virtualenvの登場。初めて
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