Python基于Flask框架配置依赖包信息的项目迁移部署

yipeiwu_com6年前Python基础

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,打开本机CMD,进入项目虚拟环境Scripts目录下,具体操作如下:

输入

cd E:\WorkPlace\Git_python\MyDemo-ten\venv\Scripts

进入到上面命令指定目录。

然后输入命令

activate

  (PS:此命令会在路径前显示虚拟环境名称,比如我的虚拟环境名称是venv,则会显示(venv))。

然后输入命令cd ..

再次输入命令cd ..   (PS:cd ..表示返回上一级目录,进行两次操作表示进入项目根目录)。

最后输入命令

pip freeze >requirements.txt

即可在项目根目录下看见一个requirements.txt文件,文件中显示出本项目所有配置依赖包信息。具体见下图:

打开ID E查看requirements.txt信息见下图:

迁移到一个新的环境后,如果使用ID E打开,ID E自己会有配置安装requirements.txt信息中指定的依赖包信息提示,安装提示点击安装即可。如果未有提示或者不使用ID E来配置,自己从CMD中进入迁移的新环境新建的虚拟环境中,操作步骤和上面配置创建requirements.txt文件类似,然后输入命令:

pip install -r requirements.txt

即可完成依赖包配置。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python基于Flask框架配置依赖包信息的项目迁移部署小技巧,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持!

相关文章

ML神器:sklearn的快速使用及入门

ML神器:sklearn的快速使用及入门

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类。本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在...

python基础练习之几个简单的游戏

文档介绍 利用python写“猜数字”,“猜词语”,“谁是卧底”这三个游戏,从而快速掌握python编程的入门知识,包括python语法/列表/元组/字典/流程控制/库函数等等。 环境参...

解决torch.autograd.backward中的参数问题

解决torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False...

python统计文本字符串里单词出现频率的方法

本文实例讲述了python统计文本字符串里单词出现频率的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: # word frequency in a text # tested wit...

Python的gevent框架的入门教程

Python通过yield提供了对协程的基本支持,但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。 gevent是第三方库,通过greenlet实现协程,其基本...