anaconda虚拟环境自动生成 requirement.txt(2021.11.28完成)

Step1: 安装pipreqs

pip install pipreqs

Step2: 生成requirement.txt

 pipreqs ./  --encoding=utf8

在这里插入图片描述
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安装requirement.txt中的类库

pip install -r requirements.txt
### 使用 `requirements.txt` 文件在 Anaconda 环境中安装依赖 为了确保所有必要的 Python 库被正确安装到特定的 Anaconda 虚拟环境中,可以通过以下方法操作: #### 创建并激活新的 Conda 环境 首先创建一个新的 conda 环境,并为其命名以便于识别。这一步骤有助于隔离不同项目的依赖关系。 ```bash conda create --name myenv python=3.x ``` 接着激活刚刚创建好的环境: ```bash conda activate myenv ``` #### 准备 `requirements.txt` 准备一个名为 `requirements.txt` 的文件,在其中列出项目所需的各个软件包及其版本号。此文件通常由开发者提供或通过命令自动生成。对于基于 pip 的需求列表,可以直接使用如下方式生成[^2];而对于完全兼容 conda 的环境,则建议采用专门针对 conda 的导出形式[^3]。 #### 安装依赖项 一旦处于目标环境中并且拥有了合适的 `requirements.txt` 文件之后,就可以开始安装这些依赖了。这里存在两种主要的方式取决于所使用的工具链——pip 或者 conda 自身。 - **使用 Pip 进行安装** 当 `requirements.txt` 是按照标准 PEP 508 格式的文本时,即它只包含纯 pip 可解析的内容,那么可以简单地运行下面这条指令来完成批量安装工作: ```bash pip install -r requirements.txt ``` - **使用 Conda 来处理更复杂的场景** 然而,考虑到某些情况下可能既希望利用 conda 提供的强大功能又不想失去灵活性,此时可以选择先尝试用 conda 解析尽可能多的要求再补充剩余部分。具体做法如下所示: ```bash # 尝试从 conda 渠道满足尽可能多的需求 mamba install --file requirements.txt || echo "Some packages not found in conda channels, falling back to pip." # 对那些仅存在于 PyPI 上面而不在默认 conda 频道里的条目调用 pip pip install -r requirements.txt ``` 注意:上述例子假设已经安装好了 mamba 加速器以提高解决冲突的速度和效率。如果没有的话,请替换回原始的 `conda` 命令但是要准备好等待较长时间才能得到结果。
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