Python的強大在于它擁有數量眾多的第三方庫協助開發，在編寫Python項目時，我們經常會使用很多第三方模塊。由于不同設備和系統的差異性，導致我們很難分散地控制項目依賴（頭鐵的同學請繞道），于是requirements.txt（后續文章中可能簡稱為requirements）就出現了。requirements.txt記錄了當前環境中所使用的包和對應版本，能夠配合Python的包管理工具快速地在其他系統中部署相同的環境，保證開發和部署的效率。

接下來我們介紹幾種常用的生成和使用requirements.txt文件的方法：

一 pip freeze

pip 是一個Python包管理工具，主要是用于安裝 PyPI 上的軟件包，可以替代 easy_install 工具。

安裝pip有兩種方式，一種是源碼安裝（在Python2編譯安裝的時候沒有安裝pip，需要在官網下載安裝，而Python3在安裝的時候就默認安裝了pip），還有一種方式是使用Linux系統的包管理軟件，因為Linux系統一般都是有自帶Python，如果只需要系統自帶的Python，直接從系統的包管理器安裝可以了。方法是“yum install python-pip”或“apt-get install python-pip”。

1. pip freeze生成requirements.txt

pip freeze > requirements.txt #這里的文件名可以自定義

1

pipfreeze>requirements.txt#這里的文件名可以自定義

2. pip使用requirements安裝依賴

pip install -r requirements.txt

1

pipinstall-rrequirements.txt

二 pipreqs

上面介紹的pip管理依賴包的方法是最常用的做法，但是如果有使用過的同學，肯定知道這種方法也有弊端，就是pip創建項目依賴包requirements文件時會將整個環境的包都列出來（虛擬環境下不會包含pip和setuptools），往往需要我們手動刪除很多當前項目不需要的依賴。

通常我們生成項目requirements.txt文件是希望得到當前項目的依賴情況，這時候推薦使用pipreqs。這個工具的優勢在于它是通過對項目目錄掃描自動發現依賴的類庫，生產依賴清單，但是可能會存在一些偏差，需要手動調整。

pipreqs安裝方法很簡單，pip install pipreqs 即可。

pipreqs ./ #進入項目根目錄運行即可

1

pipreqs./#進入項目根目錄運行即可

這條命令可能會發生錯誤：

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 186: illegal multibyte sequence

1

UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte0xa6inposition186:illegalmultibytesequence

解決方法：修改pipreqs.py文件中75行，將encoding修改為utf-8。或者運行命令的時候指定編碼格式。

pipreqs ./ --encoding=utf8

1

pipreqs./--encoding=utf8

其他pipreqs的詳細用法可以查找文檔或參見命令幫助提示，使用生成的依賴與pip一致，需要“ pip install -r requirements.txt ”。

三 pip-compile

這種方法也比較適合精細化控制，需要自行創建requirements.in文件（這工具真的是傲嬌，連個文件也不給生成）。創建文件后，需要手動寫入依賴包的名稱，如：

Django

requests

celery

1

2

3

Django

requests

celery

然后運行命令：

pip-compile requirements.in

1

pip-compilerequirements.in

此時pip-compile會根據當前環境中依賴包的版本填寫配置文件，此時查看配置文件會發現生成的版本信息。

#

# This file is autogenerated by pip-compile

# Make changes in requirements.in, then run this to update:

#

# pip-compile requirements.in

#

Django==1.11.7

requests==2.19.1

celery==4.2.1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

#

# This file is autogenerated by pip-compile

# Make changes in requirements.in, then run this to update:

#

# pip-compile requirements.in

#

Django==1.11.7

requests==2.19.1

celery==4.2.1

四 conda

conda 是針對于 Python 的環境和包管理工具（ Conda是一個通用的包管理器，當初設計來管理任何語言的包，這么表述是因為被用來管理Python比較多），發布于2012年，在Python數據分析領域是與Numpy和Scipy一樣受歡迎的工具。可以使用 minconda 或 anaconda 進行安裝，前者是簡化版本，只包含 conda 和其依賴。 Anaconda發行版會預裝很多pydata生態圈里的軟件，而Miniconda是最小的conda安裝環境， 一個干凈的conda環境。

conda 有 Python3.x 和 Python2.x 系列兩個版本，其實都沒有關系，因為你在使用 conda 進行創建環境時，可以指定 Python 的版本。一般來說 conda 倉庫的軟件沒有 PyPI 更新快和全。所以推薦 conda 只用來創建虛擬環境（后面介紹），包的安裝管理仍然使用 pip。但在 windows 下由于依賴不好處理，所以在使用 pip 失敗時可以查詢是否有編譯好的 conda 包。

和pip相比，pip可以允許你在任何環境中安裝Python包，而conda允許你在conda環境中安裝任何語言包（包括c語言或者Python）。可以在virtualenv環境下安裝conda，但是最好用conda自己的環境工具，這樣會和pip有更好的兼容性。總結來看，pip 和 conda 是為不同目的存在的，我們應該更加關注怎么同時用好這兩個工具，而不是只用一個。

conda批量導出包含環境中所有組件的requirements.txt文件：

conda list -e > requirements.txt

1

condalist-e>requirements.txt

批量安裝requirements.txt文件中的組件依賴：

conda install --yes --file requirements.txt

1

condainstall--yes--filerequirements.txt

五 總結

喜歡 (0)or分享 (0)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么创建txt文件啊_搞定Python项目依赖：requirements.txt文件的创建和使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。