파이썬 pip와 uv

출처 : 진짜 빠르고 편한 파이썬 uv

UV 구성과 실행시 간편함 알아보기

pip 구성시 복잡함

pip 구성시 다음과 같이 매우 복잡하다.

[만들 때]
1. python3.13 -m venv .venv
2. source .venv/bin/activate
3. pip install {package-name}
4. python main.py
5. pip freeze > requirements.txt

[실행할 때]
1. python3.13 -m venv .venv
2. source .venv/bin/activate
3. pip install -r requirements.txt
4. python main.py

uv 구성시 단순

uv를 쓰면 이 과정이 훨씬 깔끔해진다.
pip 명령어와 비슷하게 쓸 수 있으면서도 속도와 편의성에서도 훨씬 좋다.

[만들 때]
1. uv venv (venv 만드는 속도부터 비교가 안되게 빠름)
2. source .venv/bin/activate (활성화는 동일)
3. uv pip install {package-name} (pip와 사용법은 같지만, 설치는 훨씬 빠름)
4. uv pip freeze > requirements.txt

[실행할 때]
1. uv pip sync requirements.txt (pip install -r 대신 이걸 쓰면, 훨씬 빠르고 정확하게 의존성을 동기화해줌)
2. uv run python main.py (가상환경을 매번 activate 할 필요 없이 바로 실행 가능)

uvx로 파이썬 tool을 편하게 실행하기

elevenlabs-mcp 를 uv 로 실행시키는 예제를 보면 어플리케이션의 경로나 저장소 이름이 없다.

{
  "mcpServers": {
    "ElevenLabs": {
      "command": "uvx",
      "args": ["elevenlabs-mcp"],
      "env": {
        "ELEVENLABS_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>"
      }
    }
  }
}

uvx elevenlabs-mcp 라고 명령시, uv tool run elevenlabs-mcp 으로 처리되는것과 같다.

여기서 tool 기능 덕분에 다음과 같이 처리된다.

1. uvx 명령을 내리면 uv가 pypi.org 에서 elevenlabs-mcp 패키지를 다운로드한다.
2. 이걸 현재 프로젝트가 아니라 uv가 관리하는 별도의 격리된 공간(캐시)에 설치한다. 그래서 내 프로젝트를 더럽히지 않는다.
3. 설치가 끝나면 즉시 실행해준다.
4. 결과적으로, 내 소스 코드 위치와 상관없이 어디서든 elevenlabs-mcp 같은 파이썬 CLI 도구를 바로 실행할 수 있게 된다. black이나 ruff 같은 툴을 프로젝트마다 설치할 필요가 없어진다는 뜻이다.

마치 메이븐 로컬저장소 (~/.m2 경로) 에 내려받는것과 유사하게, uv도 중앙저장소가 있고 위치는 ~/.cache/uv 이다.