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一、pip
Option1: pip freeze
导出环境
导入环境
Option2: pipreqs工具
导出环境
导入环境
二、conda
Option1: requirements.txt
导出环境
导入环境
Option2: myenv.yml
导出环境
导入环境 Python提供了强大的模块功能#xff0c;能够方便开发者更加易于…
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一、pip
Option1: pip freeze
导出环境
导入环境
Option2: pipreqs工具
导出环境
导入环境
二、conda
Option1: requirements.txt
导出环境
导入环境
Option2: myenv.yml
导出环境
导入环境 Python提供了强大的模块功能能够方便开发者更加易于进行包的管理。pip/conda提供了生成requirements.txt或myenv.yml的功能可以方便开发者在新的环境下进行一步式的依赖项安装。
一、pip
Option1: pip freeze pip freeze会将当前PC环境下所有的安装包都进行生成再进行安装的时候会全部并安装很多没有的包耗时耗力其实是不可取的。
导出环境 终端执行下面命令会在当前目录生成requirements.txt文件。
pip freeze requirements.txt #可能会丢失依赖包的版本号
# 或者
pip list --formatfreeze requirements.txt导入环境 使用前面命令生成出来的requirements.txt可以根据这个文件下载所有依赖。
pip install -r requirements.txt
# 临时换源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
Option2: pipreqs工具 使用pipreqs这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描发现使用了哪些库生成依赖清单。
导出环境 使用pipreqs需要提前安装。
step1安装
pip install pipreqs
step2使用 在Python项目的根目录下 使用 pipreqs ./
pipreqs ./ --encodingutf8
导入环境 使用前面命令生成出来的requirements.txt可以根据这个文件下载所有依赖。
pip install -r requirements.txt
# 临时换源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
二、conda
Option1: requirements.txt
导出环境 需要先切换到要导出的虚拟环境里面再执行命令。
conda list -e requirements.txt导入环境 需要先切换到要导入的虚拟环境里面再执行命令。
conda install --yes --file requirements.txt
Option2: myenv.yml
导出环境
#获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv myenv.yml
导入环境 需要先切换到要导入的虚拟环境里面再执行命令。
#重新还原环境
conda env create -f myenv.yml
