uv vs anaconda

⏱ ~15 minut czytania 📊 Poziom: Początkujący/Średni 📅 Luty 2026

W 2024 roku zespół Astral (twórcy Ruff) zaprezentował uv – nowoczesny menedżer pakietów i środowisk Python napisany w Rust. To narzędzie zyskało ogromną popularność dzięki niezwykłej szybkości i prostocie użycia. Jednocześnie Anaconda pozostaje dominującą platformą w świecie data science i machine learning. W tym artykule porównamy oba rozwiązania i pomożemy Ci wybrać to właściwe dla Twojego projektu.

🎯 Czego się nauczysz:

  • Czym jest uv i dlaczego jest tak szybki
  • Architektura i możliwości Anacondy
  • Porównanie wydajności instalacji pakietów
  • Zarządzanie środowiskami wirtualnymi
  • Kiedy wybrać uv, a kiedy Anacondę
  • Migracja między narzędziami
  • Best practices dla obu ekosystemów

TL;DR — Szybkie podsumowanie

Kryterium uv Anaconda
Szybkość ✅ 10-100x szybszy ⚠️ Wolniejszy
Data Science ⚠️ Podstawowy ✅ Pełne wsparcie
GPU/CUDA ❌ Brak ✅ Built-in
Wielkość ✅ ~10 MB ⚠️ ~3 GB
Łatwość użycia ✅ Prosty ✅ Bardzo prosty

⚡ Czym jest uv?

uv to kompletne narzędzie do zarządzania projektami Python, które łączy w sobie funkcjonalność pip, venv, pip-tools i poetry. Napisane w Rust, oferuje prędkość nieosiągalną dla tradycyjnych narzędzi Python.

Fun fact: uv potrafi zainstalować numpy + pandas + matplotlib w ~2 sekundy, podczas gdy pip potrzebuje ~15s, a conda ~25s.

Kluczowe cechy uv

  • Ekstremalna szybkość – 10-100x szybszy od pip dzięki implementacji w Rust
  • Universal lock files – deterministyczne pliki blokady działające na każdym OS
  • Zarządzanie wersjami Python – automatyczna instalacja i przełączanie między wersjami
  • Jedno narzędzie – zastępuje pip, venv, pip-tools, pyenv, virtualenv, pipx

📊 Czym jest Anaconda?

Anaconda to kompletna platforma data science, która od ponad dekady dostarcza nie tylko menedżera pakietów conda, ale także prekonfigurowane środowisko z setkami bibliotek do analizy danych, machine learningu i naukowych obliczeń.

Kluczowe cechy Anacondy

  • Data Science Ready – preinstalowane: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Jupyter
  • Pakiety naukowe – dostęp do specjalistycznych bibliotek niedostępnych w PyPI
  • Cross-language – wsparcie dla R, Julia, C++ w jednym środowisku
  • Enterprise Support – Anaconda Enterprise, wsparcie komercyjne

🛠️ Instalacja

uv

Terminal
# Instalacja przez curl (Linux/Mac)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Instalacja przez PowerShell (Windows)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# Weryfikacja instalacji
uv --version

Anaconda

Terminal
# Pobranie instalatora z anaconda.com
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.10-Linux-x86_64.sh

# Weryfikacja
conda --version

📋 Porównanie poleceń

Operacja uv Conda
Tworzenie środowiska uv venv .venv conda create -n env python=3.12
Aktywacja source .venv/bin/activate conda activate env
Instalacja pakietu uv pip install requests conda install requests
Instalacja z requirements uv pip install -r requirements.txt conda install --file requirements.txt
Eksport zależności uv pip freeze > requirements.txt conda env export > environment.yml
Lista środowisk ls -la (katalogi .venv) conda env list

🚀 uv w praktyce

Inicjalizacja projektu

Terminal
# Inicjalizacja projektu
uv init myproject
cd myproject

# Struktura projektu
myproject/
├── .python-version      # Wersja Pythona
├── pyproject.toml       # Konfiguracja projektu
├── uv.lock             # Lock file (deterministyczny)
└── src/
    └── myproject/
        └── __init__.py

# Dodanie zależności
uv add requests
uv add --dev pytest black

# Uruchomienie w izolowanym środowisku
uv run python script.py

Przykładowy pyproject.toml

pyproject.toml
[project]
name = "myproject"
version = "0.1.0"
description = "Mój projekt z uv"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "requests>=2.31.0",
    "pydantic>=2.0.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.0.0",
    "black>=23.0.0",
]

[tool.uv]
python-downloads = "automatic"

🔬 Anaconda w praktyce

Projekt data science

Terminal
# Tworzenie środowiska
conda create -n datasci python=3.11
conda activate datasci

# Instalacja pakietów data science
conda install numpy pandas matplotlib jupyter scikit-learn

# Instalacja z conda-forge
conda install -c conda-forge tensorflow pytorch

# Eksport środowiska
conda env export > environment.yml

# Odtworzenie środowiska
conda env create -f environment.yml

Przykładowy environment.yml

environment.yml
name: datasci
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.11
  - numpy=1.26
  - pandas=2.1
  - matplotlib=3.8
  - jupyter=1.0
  - scikit-learn=1.3
  - pip
  - pip:
    - some-package-only-on-pypi

⏱️ Wydajność – testy porównawcze

Operacja uv pip conda
Instalacja numpy + pandas + matplotlib ~2s ~15s ~25s
Instalacja TensorFlow ~8s ~45s ~30s
Resolve dependencies (100+ pakietów) ~1s ~30s ~20s
Tworzenie środowiska ~0.5s ~3s ~10s

✅ Kiedy wybrać uv?

✅ Idealne dla:

  • Projektów web development (Django, Flask, FastAPI)
  • Developerów ceniących szybkość
  • CI/CD – szybkie instalacje
  • Projektów wymagających deterministycznych buildów
  • Programistów Python bez data science

❌ Rozważ alternatywę gdy:

  • Potrzebujesz pakietów naukowych (CUDA, MKL)
  • Pracujesz z R lub Julią
  • Wymagasz wsparcia enterprise
  • Zespół przyzwyczajony do conda

✅ Kiedy wybrać Anacondę?

✅ Idealne dla:

  • Data Science i Machine Learning
  • Praca z GPU (CUDA, cuDNN)
  • Pakiety naukowe (biologia, chemia, fizyka)
  • Środowiska multi-language
  • Organizacje wymagające wsparcia

❌ Rozważ alternatywę gdy:

  • Zależy Ci na maksymalnej szybkości
  • Prosty projekt webowy
  • Ograniczone miejsce na dysku
  • Chcesz minimalnego narzutu

🔄 Migracja między narzędziami

Z conda na uv

Terminal
# Eksport z conda
conda activate moje_srodowisko
conda list --explicit > packages.txt

# Nowy projekt z uv
uv init nowy_projekt
cd nowy_projekt

# Instalacja pakietów
uv pip install -r requirements.txt

# Generowanie lock file
uv pip compile requirements.txt -o uv.lock

Z uv na conda

Terminal
# Eksport z uv
uv pip freeze > requirements.txt

# Tworzenie środowiska conda
conda create -n nowe_env python=3.11
conda activate nowe_env

# Instalacja pakietów
conda install numpy pandas matplotlib
pip install -r requirements.txt
⚠️ Ważne: Mieszanie conda i pip może prowadzić do konfliktów zależności. Zawsze instaluj pakiety conda-first, potem pip. Unikaj mieszania uv i conda w jednym środowisku.

📊 Podsumowanie

Kryterium uv Anaconda
Szybkość ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐
Łatwość użycia ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Pakiety data science ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Wsparcie GPU/CUDA ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐
Wielkość instalacji ~10 MB ~3 GB

🎯 Rekomendacje

Wybierz uv jeśli: Jesteś web developerem, DevOps, pracujesz nad API, microservices, lub zależy Ci na szybkości. uv jest przyszłością zarządzania pakietami w Python.

Wybierz Anacondę jeśli: Jesteś data scientistą, pracujesz z ML/DL, potrzebujesz GPU, lub wolisz “wszystko w jednym” bez konfiguracji.

Wniosek: uv rewolucjonizuje zarządzanie pakietami w Python dzięki prędkości, ale Anaconda pozostaje niezastąpiona w świecie data science. Wybór zależy od Twojego use case – nie ma jednego narzędzia idealnego dla wszystkich.

📚 Bibliografia

  1. Astral. (2026). uv Documentation. docs.astral.sh/uv
  2. Astral. (2026). uv GitHub Repository. github.com/astral-sh/uv
  3. Anaconda Inc. (2026). Anaconda Documentation. docs.anaconda.com
  4. Conda. (2026). Conda Documentation. conda.io
  5. conda-forge. (2026). Community Package Repository. conda-forge.org