Python requirements 生成与环境的重新部署

最近在做毕业设计的时候,有很多同学让帮忙做环境配置。所以把自己的开发环境分享给其他人,保证双方开发环境的一致性,保证代码的可用性。

而在分享的时候发现使用 pip 直接安装的与使用 anaconda 安装的包,还不一致,无法通用。

使用 pip 直接安装

使用 requirements.txt 分享

生成 requirements.txt

pip freeze > requirements.txt

恢复原环境

pip install -r requirements.txt

使用 anaconda 生成的虚拟环境

使用 anaconda 进行虚拟环境配置时,anaconda 中的软件版本与 Pypi 官方库中的版本并不一致。官网推荐了分享环境的配置。

生成 environment.yml

https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#sharing-an-environment

conda env export > environment.yml

使用 environment.yml 恢复虚拟环境

conda env create -f environment.yml


标题:Python requirements 生成与环境的重新部署
作者:糖醋鱼
地址:https://expoli.tech/articles/2020/04/26/1587884802206.html