python项目中导出requirements.txt的三种方法

第一种： pip freeze > requirements.txt 这种情况导出的环境可能含有文件路径。

第二种： pip list --format=freeze > requirements.txt 这样导出的requirements.txt，不会含有文件路径。

使用 conda 安装 requirements.txt 依赖文件：

conda install --yes --file requirements.txt

这样的安装方式，如果requirements.txt中的包不可用，则会抛出“无包错误”。此时可以使用pip安装剩下没有安装成功的包

使用 pip 安装 requirements.txt 依赖文件：

pip install -r requirements.txt

第三种：以上是针对纯 pip install 的场景，接下来有一个使用 conda 虚拟环境，优先 conda install 安装，如果没有用 pip install 补充的场景方法：

📌 如何导出 conda 和 pip 安装的所有依赖库列表？

你可以使用 conda env export 来导出 conda 和 pip 安装的库，并在文件中加以区分。

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✅ 使用 conda env export 一键导出

如果你的虚拟环境 既包含 conda 也包含 pip 安装的库，可以直接导出为 YAML 文件：

conda env export > environment.yml

📌 environment.yml 既包含 conda 安装的库，也包含 pip 安装的库，格式如下：

name: my_env
dependencies:
  - python=3.9.12
  - numpy=1.21.5
  - pandas=1.3.5
  - pip:
      - requests==2.28.1
      - django==4.0.3
      - flask==2.1.1

🛠️ 之后你可以用 environment.yml 重新创建环境

conda env create -f environment.yml

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✅ 推荐方案：如果你要共享或备份整个环境，建议使用 conda env export 生成 environment.yml，这样 conda 和 pip 依赖都会被完整保存！