第一种方法:
要导出Python项目的依赖库和环境依赖库,可以使用以下步骤:
导出项目依赖库:
pip freeze > requirements.txt
这将在项目根目录中生成一个名为requirements.txt
的文件,其中包含了项目依赖库及其版本号。
导出环境依赖库:
pip freeze > environment.txt
这将在当前目录中生成一个名为environment.txt
的文件,其中包含了所有已安装依赖库及其版本号。
通过执行上述步骤,你将能够导出Python项目的依赖库以及整个环境的依赖库列表。记得在导出列表后检查生成的文件,确保它们包含了所有必要的依赖库。
第二种方法
pipreqs
是一个Python工具,用于自动生成项目的依赖库列表。它可以扫描项目中的Python文件和目录,并自动识别所需的依赖库及其版本信息,然后将这些信息保存到一个名为requirements.txt
的文件中。
使用pipreqs
可以方便地将项目的依赖库清单导出到其他环境中使用,或者在多个项目之间共享依赖库。
要使用pipreqs
,请按照以下步骤进行操作:
pipreqs
:这将会扫描当前目录下的所有Python文件和目录,并自动识别所需的依赖库及其版本信息。如果需要扫描其他目录或子目录,可以在命令中指定路径。
在命令行中运行以下命令:
pipreqs --force > requirements.txt
这将会强制重新扫描所有Python文件和目录,并生成最新的依赖库清单。如果不加--force
参数,则只会更新已经修改过的文件。
注意:pipreqs
只能识别Python标准库和第三方库,无法识别自定义模块或类。如果您的项目使用了自定义模块或类,需要手动添加到requirements.txt
文件中。
(pytorchpy3.7) d:\image_car>pip install pipreqs
Collecting pipreqs
Downloading pipreqs-0.4.13-py2.py3-none-any.whl (33 kB)
Collecting yarg
Downloading yarg-0.1.9-py2.py3-none-any.whl (19 kB)
Collecting docopt
Downloading docopt-0.6.2.tar.gz (25 kB)
Preparing metadata (setup.py) ... done
Requirement already satisfied: requests in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from yarg->pipreqs) (2.28.1)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (3.4)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (2022.12.7)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (2.0.4)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (1.26.8)
Building wheels for collected packages: docopt
Building wheel for docopt (setup.py) ... done
Created wheel for docopt: filename=docopt-0.6.2-py2.py3-none-any.whl size=13793 sha256=a1380c5074ac5fccc25d3fa5e74025e852cdce044258b06236886e8ea23fc11f
Stored in directory: c:\users\administrator\appdata\local\pip\cache\wheels\1f\e0\34\704e15d0b49f199ac74a2757d018d428ad4cf119c078c80f16
Successfully built docopt
Installing collected packages: docopt, yarg, pipreqs
Successfully installed docopt-0.6.2 pipreqs-0.4.13 yarg-0.1.9
(pytorchpy3.7) d:\image_car>pip show pipreqs
Name: pipreqs
Version: 0.4.13
Summary: Pip requirements.txt generator based on imports in project
Home-page: https://github.com/bndr/pipreqs
Author: Vadim Kravcenko
Author-email: [email protected]
License: Apache License
Location: d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages
Requires: docopt, yarg
Required-by:
输入项目地址:
(pytorchpy3.7) d:\image_car>pipreqs D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\
INFO: Successfully saved requirements file in D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\requirements.txt
pip install -r D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\requirements.txt