使用Python项目生成所有依赖包的清单方式

1、安装所需工具

pip install pipreqs

2、进入到python项目主目录

pipreqs ./

3、完成上面命令会生成requirements.txt

4、sudo pip install -r requirements.txt即可

补充知识：解决Python开发过程中依赖库打包问题的方法

在Python开发的过程中，经常会遇到各种各样的小问题，比如在一台计算机上调试好的程序，迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误。

除了一遍又一遍对着被抛出错误去重新install各种相关的依赖库，有没有更好的方法来解决Python开发过程中依赖库的打包呢？答案是肯定的。

类似于JavaScript的npm，Python也有它强大的包管理工具——pip，我们可以用pip导出项目中的dependency：

$ pip freeze > requirements.txt 　　

然后通过以下命令来安装dependency:

$ pip install -r requirements.txt 　　

经过上述两个步骤，就可以在服务器部署的时候直接安装需要的依赖库，而不用等着报错再去一个一个安装了。

另外，有些小细节也是值得一提的，那就是"pip freeze > requirements.txt"指令必须用在整个工程项目完全跑通了（也就是项目依赖已经全部安装完成）的情况下，才能将所有的有关依赖库写入requirements.txt文件中去，而“pip install -r requirements.txt”指令则使用于服务器部署时较为合适。

以上这篇使用Python项目生成所有依赖包的清单方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python安装依赖(包)模块方法详解

    Python模块,简单说就是一个.py文件,其中可以包含我们需要的任意Python代码.迄今为止,我们所编写的所有程序都包含在单独的.py文件中,因此,它们既是程序,同时也是模块.关键的区别在于,程序的设计目标是运行,而模块的设计目标是由其他程序导入并使用. 不是所有程序都有相关联的.py文件-比如说,sys模块就内置于Python中,还有些模块是使用其他语言(最常见的是C语言)实现的.不过,Python的大多数库文件都是使用Python实现的,因此,比如说,我们使用了语句import coll

  • Python 依赖库太多了该如何管理

    Python 依赖库太多了该如何管理

    在 Python 的项目中,如何管理所用的全部依赖库呢?最主流的做法是维护一份"requirements.txt",记录下依赖库的名字及其版本号. 那么,如何来生成这份文件呢?在上篇文章<由浅入深:Python 中如何实现自动导入缺失的库?>中,我提到了一种常规的方法: pip freeze > requirements . txt 这种方法用起来方便,但有几点不足: 它搜索依赖库的范围是全局环境,因此会把项目之外的库加入进来,造成冗余(一般是在虚拟环境中使用,但还是

  • Python一键安装全部依赖包的方法

    requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的pip命令就能完成. pip freeze >requirements.txt 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装requirements.txt里面所有的依赖包,真是非常方便. 但是我最近发现了一个全新的Python包管理器,叫做pipenv,集合了所有编程语言的包管理器的优点,是kennethreitz大神的一个周末项目.它的工作方式就像Node.js里的

  • python如何导入依赖包

    第一步:打开pycharm:File-->Settings 第二步:Project:(你的项目名)-->Project InterPreter-->点击右边的加号 第三步:在窗口中搜索要下载的依赖-->选中并点击左下角的install package即可导入依赖包 内容扩展: python 导入导出依赖包命令 程序中必须包含一个 requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号.如果 要在另一台电脑上重新生成虚拟环境,这个文件的重要性就体现出来了,例如部署

  • 使用Python项目生成所有依赖包的清单方式

    1.安装所需工具 pip install pipreqs 2.进入到python项目主目录 pipreqs ./ 3.完成上面命令会生成requirements.txt 4.sudo pip install -r requirements.txt即可 补充知识:解决Python开发过程中依赖库打包问题的方法 在Python开发的过程中,经常会遇到各种各样的小问题,比如在一台计算机上调试好的程序,迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误. 除了一遍又一遍对着被抛出错误去重新i

  • python离线安装外部依赖包的实现

    1.制作requirement.txt pip freeze > requirement.txt 内网安装外部依赖包办法: 例如: 安装pytest包得时候会顺带安装pytest依赖包 离线下载安装包 下载单个离线包 - pip download -d your_offline_packages <package_name> 批量下载离线包 - pip download -d your_offline_packages -r requirements.txt 离线安装 安装单个离线包 -

  • python安装mysql的依赖包mysql-python操作

    python安装mysql的依赖包mysql-python操作

    一般情况下,使用pip命令安装即可: [root@dthost27 ~]# pip install mysql-python 但是在实际工作环境中,往往会安装失败,这是因为系统缺少mysql的相关依赖组件.所以必须先安装mysql-devel类的包,而且必须要对应好mysql客户端的版本,即要安装好: [root@dthost27 ~]# rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.23-1.el6.x86_64.rpm mysql-community-client-5.

  • Python基于Flask框架配置依赖包信息的项目迁移部署

    一般在本机上完成基于Flask框架的代码编写后,如果有接口或者数据操作方面需求需要把代码部署到指定服务器上. 一般情况下,使用Flask框架开发者大多数都是选择Python虚拟环境来运行项目,不同的虚拟环境中配置依赖包信息不同.如果重新迁移到一个新的虚拟环境后,又重新来一个一个的配置依赖包,那将会很浪费时间. 下面介绍一个简单易用的技巧,也是我自己在书本上看到的,以防每次配置需要翻阅书籍的麻烦,所以单自写一篇文章作记录,方便自己以后查看,也希望给其他学习的同学有点帮助. 完成项目相关代码编写后,

  • Docker如何部署Python项目的实现详解

    Docker 是一个开源项目,为开发人员和系统管理员提供了一个开放平台,可以将应用程序构建.打包为一个轻量级容器,并在任何地方运行.Docker 会在软件容器中自动部署应用程序. 在本篇中,我将介绍如何 docker 化一个 Python Django 应用程序,然后使用一个 docker-compose 脚本将应用程序作为容器部署到 docker 环境. 环境 操作系统 dbnuo@localhost ~ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion

  • Web前端开发工具——bower依赖包管理工具

    Bower 是 twitter 推出的一款包管理工具,基于nodejs的模块化思想,把功能分散到各个模块中,让模块和模块之间存在联系,通过 Bower 来管理模块间的这种联系. 包管理工具一般有以下的功能: a)注册机制:每个包需要确定一个唯一的 ID 使得搜索和下载的时候能够正确匹配,所以包管理工具需要维护注册信息,可以依赖其他平台. b)文件存储:确定文件存放的位置,下载的时候可以找到,当然这个地址在网络上是可访问的. c)上传下载:这是工具的主要功能,能提高包使用的便利性.比如想用 jqu

  • java application maven项目打自定义zip包实例(推荐)

    java application maven项目打自定义zip包实例(推荐)

    1.配置pom.xml文件,添加build节点 <build> <!-- 输出的包名 --> <finalName>p2p</finalName> <sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory> <resources> <!-- 控制资源文件的拷贝(默认复制到classes目录,最后打进jar包) --> <resource> <directo

  • 查找python项目依赖并生成requirements.txt的方法

    一起开发项目的时候总是要搭建环境和部署环境的,这个时候必须得有个python第三方包的list,一般都叫做requirements.txt. 如果一个项目使用时virtualenv环境,还好办 pip freeze 就可以解决,但是如果一个项目的依赖list没有维护,而且又是环境混用,那就不好整理的呀,不过,这里安利一个工具 pipreqs,可以自动根据源码生成 requirements.txt . 使用pip freeze $ pip freeze > requirements.txt 这种方

随机推荐