1用 uv 安装 Kedro
在已激活的 Python 虚拟环境中，从 PyPI 安装 Kedro 稳定版，这是 README 推荐的首选方式。
uv pip install kedro2conda 方式安装
如果使用 conda 管理环境，可从 conda-forge 频道安装 Kedro，二选一即可。
conda install -c conda-forge kedro3源码安装最新版
想体验 main 分支尚未正式发布的功能时，直接从 GitHub 源码安装，适合尝鲜。
uv pip install git+https://github.com/kedro-org/kedro@main4查阅官方安装指南
README 指向官方 Get Started 指南，里面有完整安装步骤以及 Python 虚拟环境的配置方法。
在 Python 中执行 import kedro 不报错，即说明安装成功。
Q：Kedro 可以用 pip 安装吗？
A：README 给出的命令是 uv pip install kedro，并说明官方 Get Started 指南包含完整安装说明与虚拟环境配置。
Q：如何安装尚未正式发布的最新版本？
A：执行 uv pip install git+https://github.com/kedro-org/kedro@main，即可从 main 分支安装。
Q：应该选哪种安装方式？
A：一般用户用 uv pip install kedro 或 conda 安装稳定版；只想体验 main 分支新特性时再从源码安装。
Luigi、Airflow、Prefect
kedro 是基础设施领域的开源项目，由 kedro-org 开发，2019 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（11,006）位列前 5%，在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 7%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 10,954 增加到 11,006，净增 52。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：企业级数据科学团队构建可复现、可测试的生产数据管道。同类可对比的替代方案包括 Luigi、Airflow、Prefect。
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