1. 整理项目代码
把项目所有文件放到一个独立文件夹,结构建议如下
your_project/ # 项目根目录
├── src/ # 核心代码(可选,小型项目可直接放根目录)
│ └── main.py # 主程序
├── data/ # 数据文件(如有)
├── requirements.txt # pip依赖清单(必选)
├── environment.yml # Conda环境清单(可选,推荐)
└── README.md # 项目说明(可选,记录运行方式)
2. 导出依赖清单
| 包管理方式 | 导出命令(先激活项目原环境) | 作用 |
|---|---|---|
| pip 为主 | pip freeze > requirements.txt |
导出所有 pip 安装的包(含版本) |
| Conda 为主 | conda env export > environment.yml |
导出 Conda 环境(含 Python 版本 + Conda 包) |
| 混合使用 | 先导出 environment.yml,再导出 requirements.txt |
兼顾 Conda 和 pip 依赖 |
3. 重建依赖环境
用 Conda 环境(推荐,环境隔离更彻底)
# 1. 进入项目根目录
cd C:\path\to\your_project # Windows
# 2. 根据environment.yml创建Conda环境(自动匹配Python版本+Conda包)
conda env create -f environment.yml
# 3. 激活新建的环境
conda activate your_env_name # your_env_name是原环境名,在yml中定义
# 4. 若有pip补充依赖,安装requirements.txt
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
只用 pip
# 1. (可选)创建pip虚拟环境(避免污染全局Python)
python -m venv venv2 # 创建名为venv2的虚拟环境
# 2. 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple