使用 pipreqs 快速迁移Python 环境

在开发和部署 Python 项目时，迁移项目环境是一个常见的需求。为了确保项目在新环境中能够顺利运行，通常需要导出当前环境的依赖包信息，以便在新环境中快速重建相同的依赖环境。以下是两种常用的方法：使用 conda 或 pip。

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方法一：使用 conda 管理环境

1. 导出当前环境
   使用以下命令将当前 conda 环境导出为 environment.yml 文件：

   conda env export > environment.yml
   

2. 在新环境中重建环境
   使用导出的 environment.yml 文件在新机器上创建相同的环境：

   conda env create -f environment.yml -n new_env
   

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方法二：使用 pip 管理环境

1. 导出当前环境
   使用以下命令将当前 pip 环境导出为 requirements.txt 文件：

   pip freeze > requirements.txt
   

2. 在新环境中重建环境
   首先创建一个新的 conda 环境，然后使用 pip 安装依赖：

   conda create -n new_env python=3.9
   conda activate new_env
   pip install -r requirements.txt
   

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问题挑战

虽然上述方法可以方便地导出和重建环境，但也存在一些弊端：

1. 冗余依赖
   原始环境中可能包含许多未实际使用的包，这些包会被导出，导致 requirements.txt 或 environment.yml 文件臃肿。

2. 版本冲突
   导出的依赖包通常包含精确版本号，可能导致包之间的依赖冲突，无法直接构建新环境，需要手动解决。
   

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解决方案

使用工具 pipreqs。pipreqs 会扫描项目目录中的 Python 文件，自动检测项目实际使用的包，并生成 requirements.txt 文件。

1. 安装 pipreqs
   使用以下命令安装 pipreqs：

   pip install pipreqs
   

2. 生成 requirements.txt
   在项目目录下运行以下命令，生成 requirements.txt 文件：

   pipreqs /path/to/project --savepath requirements.txt
   

3. 手动补充依赖
   由于 pipreqs 是基于静态分析的工具，可能会漏掉一些动态导入的包。如果发现遗漏，可以手动将这些包添加到 requirements.txt 中。

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pipreqs 的优势

相较于 pip freeze，pipreqs 具有以下优点：

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pipreqs repo地址： https://github.com/bndr/pipreqs