有时我从github下载python源代码,不知道如何安装所有的依赖项。如果没有requirements.txt文件,我必须手工创建它。 问题是: 给定python源代码目录,是否有可能从导入部分自动创建requirements.txt ?


当前回答

要帮助解决这个问题,请始终只在本地包上运行requirements.txt。我所说的本地包是指只在项目文件夹中的包。要做到这一点,请做: Pip freeze -local > requirements.txt

不是pip freeze > requirements.txt。 注意,在local之前是双下划线。

不过,安装pipreqs也有帮助。 Pip安装Pip。

不过,最好的解决办法是准备一个皮夹。当您安装新的本地包时,pipfile会自行更新。它也有一个pipfile。锁类似于包。json。 要做到这一点,请使用pipenv而不是pip安装软件包。 我们用pipenv

其他回答

我创建了这个bash命令。

for l in $(pip freeze); do p=$(echo "$l" | cut -d'=' -f1); f=$(find . -type f -exec grep "$p" {} \; | grep 'import'); [[ ! -z "$f" ]] && echo "$l" ; done;

这个简单的任务在Python中如此复杂,真是令人惊叹。下面是我认为最好的自动完成的方法。

你需要两个工具:

1. pipreqs

Pip3安装pipreqs

Pipreqs会检查你的项目,只安装项目使用的包。而不是像pip freeze那样在python环境中执行所有包。

但这种方法有一个问题。它不安装子包。

例如,您的项目使用pandas==1.3.2。Pandas本身在其他包中使用numpy==1.21.2。但是pipreqs本身并不在requirements .txt中编写子包(即numpy)

这就是您需要将pipreqs与第二个工具结合使用的地方。

pip-tools

Pip3安装pip-tools

Pip-tools将接受需求中的包。并生成带有所有子包的requirements.txt。例如,如果你有 Pandas ==1.3.2的需求。在,pip-tools将生成

Numpy ==1.21.2 # via pandas in requirements.txt。

但是您需要手动在requirements.in中添加包。这很容易出错,你可能会偶尔忘记这样做。

在这里可以使用第一个工具。

但是这两个工具都是根据requirements.txt编写的。那么如何解决这个问题呢?

使用pipreqs的——savepath来写入需求。,而不是默认的requirements.txt。

一次命令就完成;只做

pipreqs——savepath =需求。在&& pip-compile

好了。现在您不需要担心手动维护包,并且您的requirements.txt将包含所有子包,因此您的构建是确定的。

博士TL;

Pip3安装pipreqs Pip3安装pip-tools

使用下面的代码构建确定性的requirements.txt

pipreqs——savepath =需求。在&& pip-compile

我盲目地遵循公认的使用答案 Pip3冻结> requirements.txt

它生成了一个巨大的文件,其中列出了整个解决方案的所有依赖项,这不是我想要的。

因此,您需要弄清楚您试图生成什么样的requirements.txt。

如果您需要一个包含所有依赖项的requirements.txt文件,那么可以使用pip3

pip3 freeze > requirements.txt

但是,如果您想生成一个最小的requirements.txt,它只列出您需要的依赖项,那么可以使用pipreqs包。如果您在项目中的每个组件级别都有大量的requirements.txt文件,而在解决方案范围级别上没有一个文件,那么这将特别有用。

pip install pipreqs
pipreqs [path to folder]
e.g. pipreqs .
     pipreqs . --force --ignore=tests (Overwrites exisiting requirements.txt, ignores the tests directory)

你可以使用下面的代码来生成一个requirements.txt文件:

pip install pipreqs

pipreqs /path/to/project

更多有关pipreqs的信息可以在这里找到。

有时您会遇到pip冻结,但这会保存环境中的所有包,包括那些您在当前项目中不使用的包。

如果你只想列出在virtualenv中使用的包,请使用:

pip freeze -l > requirements.txt