先日、初めてうまく試してみたんだ（数ヶ月前に1回失敗したけど）。システム全体のインストールやvenvを10年近くやってきた後のこと。全然速いとは思わなかった。スクリプトを実行するたびに、依存関係をチェックするのに数秒かかってたし。ある時は一つ更新したけど、運良く何も壊れなかったからよかったけど、ちょっと心配になった。使うべきフラグがあったかもしれないけど、uvxはあんまり良くなかったな。一方で、pipよりはパッケージをインストールするのが速い気がした。

もしかしたら誤解してるかもしれないけど、それはuvの特別な利点じゃないよ。pipは何年も前からこれができてたんだから。pip install git+https://github.com/some-org/repo

uvは現代のPythonライブラリの基盤だよ。https://stephenlf.dev/blog/python-library-in-2026/

スピードの議論には今まで納得できなかったな。確かに明らかに速いけど、私のプロジェクトでは1秒対0.1秒で、意味のある違いにはならない。彼らのベンチマークでも、pipの最悪の数字は7秒だし[1]（その数字は2年以上前のもので、Pythonの改善でpipはもう少し良くなってるはず）。依存関係をインストールするのに7秒余分にかかることなんて、正直どうでもいい。CIがどれくらいかかるかも気にしないし、バックグラウンドで動いてるのがポイントだからね。唯一使えるのは、インライン依存関係のあるスクリプトを実行する時かな。pipxよりも明らかに改善されてると思う。でも、それは毎回依存関係を解析する必要があるからで、定期的に使うものなら普通にインストールしちゃうし、その方が速いよ。[1] https://github.com/astral-sh/uv/blob/main/BENCHMARKS.md

私にとって、uvの一番面白くない部分はスピードだよ。私が気に入ってるのは、インストールしたPythonのバージョンを管理したり、プロジェクト用にローカルの.venvを自動で作成してくれたりすること（pipenvみたいに、どこにでもvenvをインストールするのは好きじゃない）。pyproject.tomlのサポートもあって、その中で宣言されたPythonのバージョンも含まれてるし、依存関係を持つスクリプトを実行できるのもいいね。これらはuvだけの特徴ではないと思うけど、すべてを信頼性高く、簡単にインストールできて、使いやすいんだ。私の使い方に関しては、DXの観点から、poetryやpipenv、pyenv（Pythonバージョン管理用）やpipを超えてるよ。

一般的なPythonパッケージに比べると大したことじゃないけど、uvxでツールを実行したり、スクリプト内のインライン依存関係がある場合、スピードがいい感じになるケースがいくつかあるよ。ツールやスクリプトを初めて実行したときには何かがインストールされるのが見えるけど、通常は速すぎて気づかないことが多い。もう一つの人気ツール、condaと比較することもできるけど、condaは超遅いから、それはちょっと不公平かもしれないね。もっと一般的に言えば、それでもいいことだと思う。ちょっとした摩擦が少なくなるだけでも、数秒遅くなるだけで行動が変わることもあるし。

私みたいに気になってる人へ: Blake3は少なくとも224ビットのハッシュを生成するよ。コメントを文字通り読むと40ビットになるけど、これはファイルの重複排除には良くない（約100万ファイルで50%のハッシュ衝突が起きる）。

ほとんどのファイルフォーマットが自分のコンテンツをチェックサムしないのはイライラする。SQLiteみたいにもっと賢いはずのフォーマットも、ファイルシステムにそれを任せてるけど、ほとんどのファイルシステムもチェックサムを取ってないし、さらにストレージに任せてる。PostgreSQLはその品質と信頼性を誇ってるけど、チェックサムをデフォルトでオンにしたのは最新のバージョン18から。これが.zipファイルをファイルフォーマットとして使う大きな利点で、これを無料で得られるんだ。

BLAKE3のもう一つの面白いところは、マークルツリーであることだね。これによって、良い並列処理ができるだけじゃなくて、データ転送に関してもいろんなクールな特性があるんだ。例えば、部分的な有効性をチェックできるから、ストリーミング中のエラー検出や再送が可能になるんだよ。データとチェックサムさえあれば、1つ以上のサブツリーを再構築し始めることができるんだ。

自分の「重複排除 / 整合性 / バーサーカー」ユーティリティに使ってるんだけど、公開リポジトリにある？