🗂 Как перевести Python/Django-проект на uv

Если вы устали от несовпадений между локальными зависимостями, CI и продом, попробуйте перейти на uv — современный инструмент для управления окружением и зависимостями Python.

Вот краткий план, как это сделать:

1️⃣ Настройка pyproject.toml

Создайте или обновите pyproject.toml с базовой информацией о проекте:

[project]
name = "my-product"
version = "1.2.3"
description = "Our amazing product."
readme = "README.md"
requires-python = "~=3.12"
dependencies = []

2️⃣ Перенос зависимостей

Вместо requirements/*.txt теперь всё управляется через uv:

uv add -r requirements/base.txt
uv add -r requirements/dev.txt --group dev
uv add -r requirements/deploy.txt --group deploy

git rm requirements/*.txt

3️⃣ Установка и фиксация Python

uv python install 3.12
uv python pin 3.12
uv sync

> uv создаст .venv/ и .python-version и синхронизирует зависимости.

По умолчанию uv sync устанавливает только dev-зависимости. Для других групп:

uv sync --locked --group deploy

✅ А в продакшене не забудьте флаг --no-dev!

4️⃣ Обновление .envrc (если вы используете direnv)

sed -e '/layout python/ s/^#*/#/' -i .envrc
echo 'export PATH="$(pwd)/.venv/bin:${PATH}"' >> .envrc
direnv allow

5️⃣ Docker

Базовый образ:

FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.12-bookworm

Настройка переменных:

ENV UV_COMPILE_BYTECODE=1
ENV UV_LINK_MODE=copy
ENV VIRTUAL_ENV=/venv
ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"

Установка зависимостей:

RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
    --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \
    --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \
    set -ex \
    && uv venv $VIRTUAL_ENV \
    && uv sync --active --locked --no-install-project --no-dev --group deploy

6️⃣ Подключаем pre-commit

В .pre-commit-config.yaml:

- repo: https://github.com/astral-sh/uv-pre-commit
  rev: 0.7.12
  hooks:
    - id: uv-lock

7️⃣ GitHub Actions

- uses: astral-sh/setup-uv@v1
  with:
    python-version: 3.12
    enable-cache: true
    cache-dependency-glob: "uv.lock"

- run: uv sync --locked
- run: uv run pre-commit run --all-files
- run: uv run pytest

✅ Обновление зависимостей

Обновить конкретный пакет:

  uv lock --upgrade-package <package-name>
  uv sync --locked
  

Обновить всё:

  uv lock --upgrade
  uv sync --locked

Библиотека питониста #буст

💡 Python-разработчик и хочешь выйти за пределы типовых задач?

Переход в LLM-инжиниринг — мощный горизонтальный шаг с реальным спросом, влиянием и перспективами роста.

Компании ищут специалистов, которые работают с реальными пайплайнами и продакшен-инфраструктурой. Хочешь стать одним из них? Приходи за практикой и знаниями на курс «Инженер LLM» от тех, кто уже строит это сегодня.

Преподаватели — топы индустрии:
— Кристина Желтова, директор по разработке моделей в Газпромбанке
— Александр Потехин, NLP Lead в X5 Tech
— Евгений Кокуйкин, CEO Raft, эксперт по LLM-инфраструктуре

Это не лекции «про будущее», а опыт тех, кто уже создает LLM-системы для банков, ритейла и платформ с миллионами пользователей.

Курс разработан GIGASCHOOL совместно с крупнейшей магистратурой по ИИ AI Talent Hub.

Ты научишься:
➡️дообучать модели (fine-tuning, PEFT, RLHF);
➡️работать с LangChain, LangGraph и векторными базами;
➡️строить RAG‑системы, внедрять инфопоиск и защищать LLM;
➡️собирать пайплайны, деплоить, трекать, вести версионирование;
➡️проектировать мультиагентные решения и ассистентов.

▪️ 252 часа теории и практики
▪️ диплом о профессиональной переподготовке
▪️ старт 14 июля, 18 недель онлайн с продуманными каникулами
▪️ 29 667 ₽/мес в рассрочку
▪️ повышение цены — 11 июля

Смотри программу и оставляй заявку 🔗

Обучение у тех, кто уже запускает LLM в продакшене — лучший вклад в твою AI-карьеру 😎


Реклама. АНО "ЦЕНТР РАЗВИТИЯ ИТ-КОМПЕТЕНЦИЙ «ГИГА ШКОЛА»", ИНН 7453352684. Erid 2VtzqwqX9Z1