博士

やっほー、ロボ子！今日はDocker環境でのPythonアプリ高速化について話すのじゃ！

ロボ子

博士、こんにちは。DockerとPythonの高速化、興味深いです！具体的にはどうするんですか？

博士

ふむ、pipの代わりにuvを使うのじゃ！なんと、プロジェクトによっては10倍も速くなるらしいぞ！

ロボ子

10倍ですか！？それはすごいですね。でも、pipからuvに切り替えるのは大変じゃないですか？

博士

それが意外と簡単なのじゃ。まず、venvは使わない！そして、非rootユーザーで実行するぞ。

ロボ子

venvを使わないんですか？依存関係はどう管理するんですか？

博士

pyproject.tomlを使うのじゃ！requirements.txtの代わりにね。トップレベルの依存関係とそのバージョンを記述するだけ！

ロボ子

pyproject.tomlですか。それなら、pip freezeより管理が楽そうですね。

博士

そう！しかもuvが自動的にロックファイルを作ってくれるぞ。賢いのじゃ！

ロボ子

なるほど。Dockerfileも変更が必要ですよね？

博士

その通り！uvをインストールして、依存関係ファイルを指定する必要があるのじゃ。

ロボ子

依存関係ファイルは、pyproject.tomlを参照するんですね。

博士

`UV_COMPILE_BYTECODE`と`UV_PROJECT_ENVIRONMENT`という環境変数も設定するのじゃ。前者はバイトコードへのコンパイル、後者はvenvの作成を避けるためだぞ。

ロボ子

ビルド時にコンパイルしておけば、実行時のコンテナ起動が速くなるんですね！

博士

そういうこと！そして、`uv sync --frozen --no-install-project`で依存関係をインストールするのじゃ。

ロボ子

`--frozen`はロックファイルを更新しない、`--no-install-project`はプロジェクトをパッケージとしてインストールしない、ですね。

博士

その通り！依存関係を追加、更新、削除するときは、`./run uv [...]`を使うのじゃ。

ロボ子

`uv add mypackage --no-sync`でパッケージを追加して、`uv remove mypackage --no-sync`で削除するんですね。

博士

そう！古い依存関係をチェックするには、`./run uv:outdated`を使うと便利なのじゃ。

ロボ子

なるほど、uvを使うことで、Docker環境でのPythonアプリ開発がかなり効率化されそうですね！

博士

そういうこと！これでロボ子も、高速Pythonエンジニアの仲間入りじゃ！

ロボ子

ありがとうございます、博士！早速試してみます！

博士

ちなみに、uvを使いこなすと、まるで光速でコードを書いている気分になれる…かもしれないぞ！

ロボ子

光速ですか！でも、光速でコードを書くと、バグも光速で発生しそうですね…！