背景

为了使python项目易于复现，需要考虑到项目中依赖包的版本。本文介绍所了解的两种自动生成 requirements.txt 的方法

生成依赖

pip freeze > requirements.txt

适用于创建了虚拟环境venv的项目。

对于没有创建虚拟环境的项目，这种方法会将本地所有安装的库都列入 requirements.txt 中。

详情参考：https://github.com/bndr/pipreqs

pipreqs

pipreqs 说明文档

  1. 安装
    pip install pipreqs
  2. 使用
    pipreqs ./
    注：出现编码错误时使用 pipreqs ./ --encoding utf-8

问题：如果出现 pip 安装 read timed out 问题，可以延长 pip 默认安装时间：
pip --default-timeout=100 install pipreqs。

参考：https://blog.csdn.net/qq_38316655/article/details/81463917

安装依赖

如果可以使用外网，可以直接使用命令 pip install -r requirements.txt 安装。

麻烦的是在离线环境中安装所有依赖包；

  • 第一步：下载所有包及其依赖
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    $ pip download -d DIR -r requirements.txt 
    或者 
    $ pip wheel -w DIR -r requirements.txt
  • 第二步：离线安装所有依赖包
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    $ pip3 install --no-index --find-links=DIR -r requirements.txt

注意：

  • 注意包版本区别，例如 python 3.6/python 3.7、平台 macos/linux/windows;
  • 每个依赖的依赖包；

解决 pip download 包版本问题，参考：https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_download/https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_download/

pip download 命令指定系统架构和 python 版本：

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$ pip download \
    --only-binary=:all: \ # 只下载二进制 package（即 wheel 或 egg）
    --platform linux_x86_64 \ # 说明是 linux 64 位架构
    --python-version 27 \ # Python 2.7
    --implementation cp \ # cpython，一般都是这个
    --abi cp27mu
    tensorflow # 要下载的 package 名

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