确保为python3.7运行pip3。

pip3 freeze >> yourfile.txt

在执行上述命令之前，请确保您已经创建了一个虚拟环境。

python3:

pip3 install virtualenv
python3 -m venv <myenvname> 

python2:

pip install virtualenv
virtualenv <myenvname>

然后将源代码放入该目录。如果你现在运行python文件，如果你使用的是非本地模块，它可能不会启动。您可以通过运行pip3 install <module>或pip install <module>来安装这些模块。

除了您所处的环境外，这不会影响整个模块列表。

现在您可以执行顶部的命令，现在您就有了一个需求文件，其中只包含您在虚拟环境中安装的模块。现在可以在顶部运行命令。

我建议每个人都使用环境，因为当涉及到这样的事情时，它会让事情变得更容易。

你可以用命令来做。它将创建requirements .txt并自动添加相关模块。

For Unix : pip3 freeze > requirements.txt
For Windos: pip freeze > requirements.txt

自动更新requirements.txt的方法

在使用requirements.txt开发python应用程序时，我们有几个选择:

在开发完成后，当我们想要部署它时，生成requirements.txt。它由pip freeze > requirements.txt或pipreqs执行，以减少混乱的结果。 在每次安装后手动将每个模块添加到requirements.txt中。 安装管理器，它将为我们处理requirements.txt更新。

1-st选项有很多答案，2-d选项不言自明，所以我想描述3-d方法。有一个叫做to-requirements.txt的库。要安装它，输入以下命令:

pip install to-requirements.txt  # Pip install to requirements.txt

如果你一次阅读整个命令，你就会明白它是做什么的。安装后，您应该安装它。运行:

requirements-txt setup

它覆盖pip脚本，以便每个pip安装或pip卸载都自动使用所需版本的包更新项目的requirements.txt文件。重写是安全的，因此卸载此包后pip将正常运行。

你可以自定义它的工作方式。例如，全局禁用它，只在需要的目录中激活它，只在git存储库中激活它，或者允许/不允许创建requirements.txt文件(如果它不存在)。

链接:

文档- https://requirements-txt.readthedocs.io/en/latest/ GitHub - https://github.com/VoIlAlex/requirements-txt PyPI - https://pypi.org/project/to-requirements.txt/

创建requirement.txt:

对于Python 3版本命令为:

pip3 freeze > requirements.txt

对于Python 2版本命令为:

pip freeze > requirements.txt 

让安装:

对于Python 3版本命令为:

pip3 install -r requirements.txt

对于Python 2版本命令为:

pip install -r requirements.txt

使用pip freeze > requirements.txt创建需求文件是一种糟糕的方式!它可以作为你的问题的临时解决方案，但当管理python项目的需求时，最好手动完成。

简单地搜索“import”或“from x import”，就会给出需要安装的所有依赖项的列表(没有其他内容)。

pip冻结的问题是，它只是简单地转储所有安装的严格版本的包，每个依赖项都有自己的依赖项，它们都包含在转储中。 例如，你已经安装了lib==1.0，这需要sub-lib==0.5，如果你使用pip freeze，你会得到两者，但后来当你希望将lib版本更新到2.0时，很可能你会得到冲突，因为lib v2.0现在使用sub-lib v1.0，而不是你需要的v0.5…对于多个依赖项，这很快就变得复杂起来。

我们在几个项目中遇到了这些问题，从那时起，我创建了一个自动脚本来清理pip freeze的转储，它是安全的(注释不需要的依赖项)，工作很棒。

在我的例子中，我使用Anaconda，所以在我的环境中从conda终端运行以下命令解决了这个问题，并自动为我创建了这个requirements.txt文件:

conda list -e > requirements.txt

这是从这个Github链接pratos/condaenv.txt

如果看到错误，并且您正在使用anaconda，请尝试使用.yml选项:

conda env export > <environment-name>.yml

供其他人使用该环境，或者如果您正在另一台机器上创建新环境:

conda env create -f <environment-name>.yml

.yml选项在这里找到