在 Python 项目中,requirements.txt
文件通常用于列出项目依赖的库及其版本号。这样可以方便地在其他环境中安装相同的依赖。
以下是生成 requirements.txt
文件的几种方法:
方法 1:使用 pip freeze
如果你已经在虚拟环境或全局环境中安装了所有需要的依赖包,可以直接使用以下命令生成 requirements.txt
:
bash
pip freeze > requirements.txt
特点:
- 列出当前环境中所有已安装的包及其精确版本号。
- 可能包含一些你项目并不需要的包(例如开发工具或其他项目的依赖)。
方法 2:仅导出项目实际使用的依赖
为了确保 requirements.txt
中只包含项目实际需要的依赖,你可以手动记录依赖包,或者使用工具来分析代码中的导入情况。
手动指定依赖
创建一个 requirements.txt
文件,并手动添加你需要的依赖。例如:
txt
flask==2.3.2
numpy>=1.21.0
pandas
requests
使用 pipreqs
工具
pipreqs
是一个工具,它可以扫描你的项目目录,自动生成项目所需的依赖列表。
-
安装
pipreqs
:bashpip install pipreqs
-
在项目根目录运行以下命令:
bashpipreqs ./ --encoding=utf8 --force
./
表示当前目录。--encoding=utf8
确保支持 UTF-8 编码。--force
强制覆盖已有的requirements.txt
文件。
-
生成的
requirements.txt
文件会类似于:txtflask==2.3.2 numpy==1.21.0 pandas==1.3.5 requests==2.26.0
方法 3:使用 poetry
或 pipenv
管理依赖
如果你使用的是现代依赖管理工具(如 poetry
或 pipenv
),它们会自动生成类似 requirements.txt
的文件。
使用 Poetry
-
初始化项目:
bashpoetry init
-
添加依赖:
bashpoetry add flask numpy pandas requests
-
导出为
requirements.txt
:bashpoetry export -f requirements.txt --output requirements.txt
使用 Pipenv
-
初始化项目:
bashpipenv install flask numpy pandas requests
-
导出为
requirements.txt
:bashpipenv lock -r > requirements.txt
方法 4:从现有 setup.py
或 pyproject.toml
生成
如果你的项目使用了 setup.py
或 pyproject.toml
文件定义依赖,也可以从中生成 requirements.txt
。
从 setup.py
如果 setup.py
中定义了 install_requires
,可以使用以下命令提取依赖:
python
from setuptools import setup
setup(
name="your_project",
install_requires=[
"flask==2.3.2",
"numpy>=1.21.0",
"pandas",
"requests",
],
)
然后运行:
bash
pip install -e .
pip freeze > requirements.txt
从 pyproject.toml
如果你使用 pyproject.toml
(如 Poetry 或 Flit),可以使用以下命令导出:
bash
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt
注意事项
-
版本控制:
- 如果需要严格锁定版本,使用
==
指定具体版本号。 - 如果允许版本范围,可以使用
>=
或~=
。
- 如果需要严格锁定版本,使用
-
区分开发依赖:
-
开发依赖(如测试工具、格式化工具)可以单独列在一个文件中,例如
requirements-dev.txt
。 -
示例:
txt# requirements.txt flask==2.3.2 numpy>=1.21.0 # requirements-dev.txt pytest==7.0.0 black
-
-
虚拟环境:
- 建议在虚拟环境中生成
requirements.txt
,以避免包含全局环境中的无关依赖。
- 建议在虚拟环境中生成
通过以上方法,你可以轻松生成适合项目的 requirements.txt
文件!