🚀 نصب سریعتر پکیجهای پایتون در پروژههای صنعتی!
🤖 اگر با پروژههای Docker + Python کار میکنید (مثلاً Flask یا Django)، خبر خوب اینه که میتونید بهجای pip از ابزار uv استفاده کنید:
✨ چرا uv؟
♻️تا ۱۰ برابر سریعتر از pip
♻️نصب سبکتر و قابل کش در داکر
♻️همهچیز یکجا: مدیریت وابستگی + نصب + اجرا
🔧 روش کار:
1️⃣ فایل pyproject.toml بسازید و وابستگیها (مثلاً flask, gunicorn) را داخلش لیست کنید.
2️⃣ در Dockerfile بهجای pip install از دستور uv sync استفاده کنید.
3️⃣ برای اجرا هم میتونید از uvx کمک بگیرید (مثل uvx gunicorn app:app).
📌 نتیجه:
♻️سرعت ⚡ بالا
♻️ایمیجهای کوچکتر
♻️مدیریت بهتر در CI/CD
🖥 مناسب برای: Flask, Django و هر پروژه Python که نیاز به سرعت و بهینهسازی دارد.
---
👉 تجربهتون از pip vs uv چی بوده؟ به نظرتون وقتشه کلاً مهاجرت کنیم؟
@rss_ai_ir
#Python #Docker #uv #Flask #Django #DevOps #Optimization
🤖 اگر با پروژههای Docker + Python کار میکنید (مثلاً Flask یا Django)، خبر خوب اینه که میتونید بهجای pip از ابزار uv استفاده کنید:
✨ چرا uv؟
♻️تا ۱۰ برابر سریعتر از pip
♻️نصب سبکتر و قابل کش در داکر
♻️همهچیز یکجا: مدیریت وابستگی + نصب + اجرا
🔧 روش کار:
1️⃣ فایل pyproject.toml بسازید و وابستگیها (مثلاً flask, gunicorn) را داخلش لیست کنید.
2️⃣ در Dockerfile بهجای pip install از دستور uv sync استفاده کنید.
3️⃣ برای اجرا هم میتونید از uvx کمک بگیرید (مثل uvx gunicorn app:app).
📌 نتیجه:
♻️سرعت ⚡ بالا
♻️ایمیجهای کوچکتر
♻️مدیریت بهتر در CI/CD
🖥 مناسب برای: Flask, Django و هر پروژه Python که نیاز به سرعت و بهینهسازی دارد.
---
👉 تجربهتون از pip vs uv چی بوده؟ به نظرتون وقتشه کلاً مهاجرت کنیم؟
@rss_ai_ir
#Python #Docker #uv #Flask #Django #DevOps #Optimization
🔥30👍24🥰20❤18🎉17😁13👏11🤩9😍7❤🔥5💯5