Python 使用conda生成的requirements.txt设置虚拟环境

最新推荐文章于 2025-05-08 20:10:51 发布

克里普crirp

最新推荐文章于 2025-05-08 20:10:51 发布

阅读量4.7k

点赞数 17

文章标签： python conda linux

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44392003/article/details/139812363

版权

介绍如何使用conda生成的requirements.txt文件来设置Python虚拟环境。虚拟环境是Python开发中的重要工具，它允许我们在同一台机器上维护多个独立的Python环境，每个环境可以安装不同版本的Python解释器和各种库。

虚拟环境的设置对于项目开发和部署非常重要。它可以确保不同项目之间的依赖关系不会发生冲突，并且可以轻松地在不同的环境中进行开发、测试和部署。

什么是requirements.txt文件？

requirements.txt文件是一个文本文件，其中包含了项目所需的所有Python库及其版本信息。这个文件可以由conda命令生成，其中包含了项目所需的所有库及其依赖包。我们可以把这个文件分享给其他人，他们可以通过这个文件来设置和复制相同的Python环境。

下面是一个示例requirements.txt文件的内容：

numpy==1.20.3
pandas==1.3.3
matplotlib==3.4.3

使用conda生成requirements.txt文件

首先，我们需要安装并设置conda。安装完毕后，我们可以使用以下命令来生成requirements.txt文件：

conda list --export > requirements.txt

这个命令会将当前环境中安装的所有库及其版本信息保存到requirements.txt文件中。

下面是一个示例生成的requirements.txt文件的内容：

# This file may be used to create an envi

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

克里普crirp

关注关注

17
点赞
踩
26

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Conda使用requirements.txt设置Python环境

weixin_46163444的博客

02-29

3887

requirements.txt文件是一个文本文件，其中包含了项目所需的所有Python库及其版本信息。这个文件可以由conda命令生成，其中包含了项目所需的所有库及其依赖包。我们可以把这个文件分享给其他人，他们可以通过这个文件来设置和复制相同的Python环境。本文介绍了如何使用conda生成的requirements.txt文件来设置Python虚拟环境。虚拟环境可以帮助我们在同一台机器上管理多个独立的Python环境，每个环境可以安装不同版本的Python解释器和各种库。

conda环境导出环境内的包（requirements.txt）

m0_46807718的博客

04-28

9028

生成requirements.txt，pip freeze会将当前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安装很多没有的包.耗时耗力。跑代码的时候配置环境是一个很麻烦的问题，一个项目可能需要很多包，可以使用pip/conda导出conda虚拟环境中的包。最后生成出来的requirements.txt，可以根据这个文件下载所有依赖。在python项目的根目录下使用 pipreqs ./导出yml文件方式（推荐）

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Conda】在虚拟环境中利用requirements.txt文件安装环境

人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说

08-15

4925

文件来安装 Python 包是一个常见的需求。文件安装所需的 Python 包。如果遇到任何问题，可以根据具体错误信息进行调试，或查阅相关的文档和社区资源。文件中的所有包及其版本要求，并将它们安装到当前激活的 Conda 虚拟环境中。是你需要的 Python 版本。你可以根据需求修改 Python 版本。通过上述步骤，你可以顺利地在 Conda 虚拟环境中使用。文件位于当前工作目录，或提供其完整路径。，但你可以通过以下命令确认或安装。Conda 环境通常会自动安装。是你虚拟环境的名称，

conda迁移虚拟环境（利用requirements.txt）

wanggeniubi的博客

04-19

389

现在本地跑通之后，激活对应虚拟conda环境。之后把该文件放在项目文件里面，上传服务器。就可以装好大部分环境。

Anaconda 建立虚拟环境，requirements.txt快速安装库

m0_57055967的博客

12-19

5634

创建一个新的环境 name envname，并指定python版本。注意要导航到包含 requirement.txt 文件的目录。新建requirements.txt文件。

【最简易且成功率较高】使用conda创建虚拟环境并使用requirements.txt配置环境

m0_52595361的博客

11-25

1万+

r虽然网上有很多关于虚拟环境的配置和requirements.txt的文章，但是个人觉有的过于繁琐有的可能又无法实现，特别是一些问题的出现比较的小众，短时间内没有办法得到解决（如版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行）。因此本文想用简易的方式和较为通解的方式来阐述安装的步骤，并且对一些可能出现的问题进行分析和提前规避。本安装步骤较为基础，并且是主要针对于版本不对、库与库之间的冲突等导致无法直接进行requirements.txt安装的情况。

【conda】【pip】使用 `pip` 和 `conda` 生成 `requirements.txt` 文件的指南

人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说

08-27

2510

如果与他人共享项目，可以将 requirements.txt 文件包括在内，这样他们就可以轻松安装所需的软件包，可以节省他们的时间并降低挫折感，并有助于确保每个人都使用相同版本的软件包。通过在 requirements.txt 文件中列出项目的依赖关系，你可以轻松查看需要哪些软件包以及它们需要的版本。通过以上方法，你可以更有效地管理Python项目的依赖关系，确保不同环境间的一致性。生成的文件包含了额外的信息，这可能需要手动清理

自动创建 Python 的 requirements.txt 文件

最新发布

qq_29715355的博客

05-08

1006

在 Python 开发中，文件用于记录项目所依赖的第三方库及其版本，方便在不同环境中部署项目。然而，当从 GitHub 下载 Python 源代码时，有时会缺少该文件，手动创建既耗时又容易出错。因此，自动生成文件显得尤为重要。

python开发环境入门 requirements.txt和pyproject.toml的创建和使用

如是所来的专栏

02-18

742

三种安装方式– 默认情况下，使用Homebrew安装的Python会存放在 `/usr/local/Cellar/python/` 路径下。进入该路径后，可以找到各个版本的Python文件夹。– 另外，Mac OS自带了一个Python解释器，该解释器存放在 `/usr/bin/` 路径下。– 如果通过Anaconda安装的Python，则会将Anaconda的安装路径添加到系统环境变量中。可以通过在终端中输入 `which python` 命令来查看Python解释器的路径。

通过requirement.txt文件设立虚拟环境

m0_57663261的博客

03-20

1230

最终进入你存放requirement.txt文件的路径，然后输入pip install -requiment.txt他就会自动给你把文件中的环境要求给装上了。（但有时候这步因为可能没有相应的版本的就会给你换另一个版本的，目前这个问题我是在pycharm终端里输入pip install解决的，这里不会。回车之后会自动给你装上，然后输入下列字符会显示出你电脑中存储的虚拟环境，已经他们的存放位置。然后就通过conda create+你想要起的这个虚拟环境的名字+python的版本数。

生成 requirements.txt

qq_41081716的博客

12-15

1119

为了直接生成文件，可以使用pipreqs或者pip freeze。

conda环境的复制（生成.yaml文件）和pip文件的复制（生成requirement.txt）

weixin_45112942的博客

01-08

1065

1.conda导出已有环境，环境保存在文件中。2.当我们想再次创建该环境，或者根据别人的.yaml文件复现环境时，可以用如下命令。注意：.yaml文件移植过来的环境知识安装了原来环境里用等命令直接安装的包，用pip之类装的包并没有移植过来。

聊聊关于python的requirements文件和虚拟环境的创建

Henry的博客

04-03

1万+

关于requirements的创建和载入，包含conda新建虚拟环境

conda新建虚拟环境，利用requirements.txt安装第三方依赖包

AI_Beginner

06-25

3万+

conda新建虚拟环境，利用requirements.txt安装第三方依赖包 github上面很多python项目都会给出一个requirements.txt的文件，里面通常会列出该项目中所使用到的第三方包的版本信息。利用conda可以快速建立一个和开发者相同的虚拟环境。但是不排除会由于操作系统不同导致各种问题。 conda新建虚拟环境 conda create -n E8519 python=3.6 查看虚拟环境是否成功建立 conda env list 进入虚拟环境 activate E8519

转载：pip/conda导出 requirements.txt

HaiJaine的博客

07-18

383

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。怎么将当前环境的安装包依赖信息导出呢？pip/conda 提供了生成 requirements.txt 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。

conda环境的复制（生成.yaml文件）和pip环境的复制（生成requirements.txt）

热门推荐

aift的专栏

06-15

6万+

由于最近conda的清华源被“墙”，conda install在我大天朝“暂时”基本处于用不了的状态，推荐用下面的“pip环境的转移和复制”方法。 pip环境的转移和复制 python项目中一般都包含一个 requirements.txt 文件，用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境的部署。下面为在linux环境下“pip自动生成和安装requirements.txt”的步骤。激活相...

conda新建、删除环境、读入和导出requirement.txt

Petrichor12345的博客

03-18

5607

在conda中如何快速新建、删除虚拟环境，导入和导出requirements.txt里面的安装包

anaconda prompt根据requirement创建虚拟环境

m0_62709756的博客

11-20

333

pip install -r D:\requirement.txt（路径） -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/conda create -n 名字 python=版本。路径必须英文，必须要有文件后缀.txt。conda activate 名字。

pycharm使用conda安装requirements.txt

03-04

### 使用 Conda 在 PyCharm 中安装 `requirements.txt` 文件中的依赖为了在 PyCharm 中通过 Conda 安装 `requirements.txt` 文件里指定的依赖项，可以按照如下方法操作： #### 配置 Conda 环境确保已经创建并激活了一个合适的 Conda 虚拟环境。这可以通过命令行完成： ```bash conda create --name myenv python=3.x conda activate myenv ``` #### 将 Conda 环境设置为 PyCharm 的解释器打开 PyCharm 并导航到项目的设置页面，在 Python 解释器选项下选择已有的 Conda 环境作为当前项目的解释器。 #### 创建适用于 Conda 的 `environment.yml` 由于 Conda 不直接支持读取由 Pip 生成的 `requirements.txt` 文件，因此建议先转换成适合 Conda 使用的形式——即创建一个名为 `environment.yml` 的文件。此文件定义了所需的软件包列表以及它们的具体版本号。对于来自原始引用的内容，这意味着要手动将 `requirements.txt` 中列出的各项移植过来[^1]。示例 `environment.yml` 文件可能看起来像这样： ```yaml name: myenv channels: - defaults dependencies: - flask=0.11.1 - flask-sqlalchemy=2.2 - pip: - -e . prefix: ./my_env_folder ``` 注意这里包含了两个主要部分：一个是 Conda 可管理的基础库；另一个则是通过 `-e .` 方式指明本地开发模式下的项目本身或其他特定于 Pip 的需求。 #### 应用新的环境配置保存上述 YAML 文件后，在终端内运行以下指令以应用这些更改： ```bash conda env update --file environment.yml --prune ``` 这条语句将会依据给定的 `.yml` 文件更新现有的虚拟环境中所含组件的状态，并移除不再被需要的部分。 #### 测试安装效果最后一步是在 PyCharm 内部测试是否成功加载了所有必要的模块。尝试导入几个关键类或函数看看是否有任何错误提示出现。