En la entrada previa de esta serie de posts escribí sobre mi exploración de uv, donde indiqué que requeriría una exploración más a fondo. Bueno, ese momento ha llegado por motivos profesionales (y debió ser «the hard way» 🫤).
Hay varias formas en las que la instalación de uv puede llevarse a cabo, incluso como módulo de Python, lo que definitivamente causará confusión a toda aquella persona que se inicia en este lenguaje y la tecnología a su alrededor. ¿Por qué? Porque muchos considerarán que es a través de este administrador donde se instala la versión deseada de Python, y no al revés, lo cual, en cierto modo, es lo que uno percibe de inmediato con Conda.
Para ciencia de datos y proyectos con dependencias complejas que no sean enteramente de Python (i.e. proyectos que involucren componentes de C, Julia o R), la mejor opción sigue siendo Conda, ya que ofrece soporte para paquetes científicos y una consistencia multiplataforma. Para proyectos centrados en Python en los que la velocidad es prioritaria, uv ofrece la instalación y la administración de dependencias de forma significativamente más rápida, pero cada alternativa conlleva un curva de aprendizaje y una idea detrás («filosofía»).
Como sea, dependerá del momento e intenciones, lo que uno elija, pero es importante adaptarse a la elección, no tratar de adaptarla y mucho menos combatirla. Reflexionar sobre ello me llevó a hacer una pausa en esta revisión. Dar marcha atrás y revisar nuevamente este asunto.
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Dr. Edu 