从Poetry迁移到uv：datamodel-code-generator项目的依赖管理优化

在Python项目开发中，依赖管理工具的选择直接影响着开发效率和项目维护成本。datamodel-code-generator项目近期完成了从Poetry到uv的迁移，这一技术决策带来了显著的性能提升和开发体验优化。

uv是由Astral团队开发的Python包管理工具，采用Rust语言编写，以其卓越的性能著称。相比传统的Poetry，uv在包安装速度上实现了10-100倍的提升，这主要得益于其高效的依赖解析算法和内置的编译缓存机制。

迁移过程主要涉及几个关键步骤：首先重构了项目配置文件，保留了pyproject.toml中的核心元数据，同时移除了Poetry特有的配置项。其次更新了CI/CD流水线，用uv命令替代了原有的Poetry指令。开发文档也相应更新，为贡献者提供了清晰的新环境搭建指南。

技术优势方面，uv不仅速度快，内存占用也更低。它原生支持所有标准Python包格式，同时保持与现有pyproject.toml配置的兼容性。特别值得一提的是，uv在复杂网络环境下的稳定性表现优异，这对企业内网开发者尤为重要。

对于考虑类似迁移的项目，建议采取渐进式策略：可以先在开发环境中并行使用两种工具，待充分验证后再全面切换。测试环节需要重点关注依赖解析的准确性、开发工作流的顺畅度，以及在不同环境下的包安装行为。

这一技术升级使datamodel-code-generator项目获得了更高效的开发体验，特别是对于频繁进行依赖安装和更新的场景。uv的快速迭代和活跃维护也确保了项目的长期可持续发展。