Python 가상환경 — venv에서 uv까지, 의존성 관리의 진화

# Python 가상환경 — venv에서 uv까지, 의존성 관리의 진화

## 왜 가상환경이 필요한가

Python은 전역 설치가 기본이다. pip로 패키지를 설치하면 시스템 전체에 영향을 미친다. 프로젝트 A는 Django 3.2, 프로젝트 B는 Django 4.2가 필요한데, 같은 환경을 쓰면 둘 중 하나는 망가진다.

가상환경은 프로젝트별로 독립된 Python 실행 환경을 만든다. 패키지 설치, 버전 모두 격리된다.

## venv — 표준 내장 도구

Python 3.3+부터 표준 라이브러리에 포함된 `venv`는 가장 기본적인 방법이다.

```bash
# 가상환경 생성
python -m venv .venv

# 활성화 (Windows PowerShell)
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# 활성화 (Linux/macOS)
source .venv/bin/activate

# 비활성화
deactivate
```

활성화 후 `pip install`은 `.venv/` 안에만 설치된다. 프로젝트 루트에 `.venv/`를 만드는 게 관례고, `.gitignore`에 포함시킨다.

의존성 고정:
```bash
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt
```

**한계**: `requirements.txt`는 직접 의존성과 간접 의존성(의존성의 의존성)이 섞여서 추적이 어렵다. 버전 충돌 해결을 수동으로 해야 한다.

## virtualenv와 pip-tools

`venv`보다 먼저 나온 `virtualenv`는 더 많은 기능을 제공한다. Python 2 시대부터 쓰였고, 현재도 더 빠른 생성 속도와 세부 옵션이 필요할 때 사용한다.

`pip-tools`는 `requirements.in`(직접 의존성)에서 완전히 고정된 `requirements.txt`를 생성한다:

```bash
pip-compile requirements.in  # requirements.txt 생성
pip-sync requirements.txt    # 현재 환경을 requirements.txt와 동기화
```

직접 의존성과 간접 의존성을 분리해서 관리할 수 있다.

## Poetry

Poetry는 의존성 관리 + 패키지 빌드 + 가상환경을 하나로 묶은 도구다. `pyproject.toml`을 중심으로 동작한다.

```bash
poetry init           # pyproject.toml 초기화
poetry add django     # 의존성 추가 + poetry.lock 갱신
poetry install        # lock 파일 기반 설치
poetry shell          # 가상환경 쉘 진입
```

`poetry.lock`은 모든 의존성의 정확한 버전과 해시를 담고 있어서 재현 가능한 빌드가 보장된다. `pip freeze`보다 훨씬 안정적이다.

CI/CD에서 `poetry install --no-root`를 쓰면 개발 의존성은 제외하고 설치할 수 있다.

**단점**: 속도가 느리다. 특히 대형 프로젝트에서 dependency resolution이 몇 분씩 걸릴 수 있다.

## uv — Rust로 만든 빠른 대안

2024년 등장한 `uv`(Astral 개발)는 Rust로 작성되어 pip보다 10~100배 빠르다.

```bash
# 설치
pip install uv

# 가상환경 생성
uv venv .venv

# 패키지 설치 (pip보다 빠름)
uv pip install django

# requirements.txt로 설치
uv pip install -r requirements.txt

# 프로젝트 초기화 (pyproject.toml 생성)
uv init my-project
uv add django         # 의존성 추가
uv sync               # 환경 동기화
```

uv는 pip의 drop-in replacement로 설계되어 기존 `requirements.txt` 워크플로우와 호환된다. 동시에 Poetry 스타일의 `uv add/sync` 워크플로우도 지원한다.

속도가 확실히 체감된다. CI에서 의존성 설치가 30초에서 2초로 줄어드는 경우도 있다.

## 어떤 도구를 선택할까

| 상황 | 권장 |
|------|------|
| 간단한 스크립트 프로젝트 | `venv` + `pip` |
| 팀 프로젝트, 재현 가능성 중요 | `poetry` |
| CI 속도가 중요 | `uv` |
| 기존 requirements.txt 프로젝트 | `uv pip` (drop-in) |

2025년 기준으로 새 프로젝트라면 `uv`가 가장 권장되는 선택이다. 빠르고, 표준(`pyproject.toml`)을 따르며, 기존 도구와 호환성이 좋다.

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