详解python中requirements.txt的一切

yipeiwu_com5年前Python基础

简介

Python项目中必须包含一个 requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境部署。

主要的写法如下所示

pip freeze > requirements.txt # 生成requirements.txt
pip install -r requirements.txt # 从requirements.txt安装依赖

支持的写法

-r base.txt # base.txt下面的所有包
pypinyin==0.12.0 # 指定版本(最日常的写法)
django-querycount>=0.5.0 # 大于某个版本
django-debug-toolbar>=1.3.1,<=1.3.3 # 版本范围
ipython # 默认(存在不替换,不存在安装最新版)

第三方工具生成

pip freeze 会附带上一些不需要的包,以及某些包依赖的包~

    pipreqs 自动分析项目中引用的包。对Django项目自动构建的时候忽略了Mysql包,版本也很奇怪;而且联网搜索的时候遇到404就报错跳出了😂

    pigar 功能同上,会显示包被项目文件引用的地方(搜索下就能解决的问题啊= =感觉是伪需求),404的问题也存在

    pip-tools 通过第三方文件生成requirements.txt,讲道理为什么不直接写呢,要通过第三方包来做一层转换

推荐用法

一般项目会分为开发环境,测试环境,生产环境等……依赖的包会不同。推荐在文件夹下为每个环境建立一个requirements.txt文件。公有的包存在base.txt供引用

➜ meeting git:(sync) ✗ tree requirements -h
requirements
├── [ 286] base.txt
├── [ 80] local.txt
└── [ 28] production.txt

由于上面提到的工具并不好用~还是推荐手动维护依赖列表。毕竟pip安装后马上去编辑下依赖文件也不是什么麻烦事

setup.py 与 requirements.txt 区别

setup.py 这个文件是用来管理模块的,你可以将你的项目打包为模块上传到 pypi 中,也同样能将项目作为模块放入python 的系统加载模块目录下。

requiremens.txt 这个文件是列举你这个项目引用了哪些非本项目的依赖的,除此之外,没有其他作用。

因此,可以看出这两个项目其实并没有冲突关系,而且有很大共存的必要。

  1. 假如你的项目需要保存为系统模块,或者可安装为系统命令的 setup.py 就必不可少了
  2. 假如你的项目是可以直接运行的,那么 requirements.txt 也是必不可少。
  3. 如果你两种功能都需要,那么就两个文件都不能少。

有这两种功能都需要的么?

必须有啊,而且还很多,例如 Flask,他就支持两种方式:

  1. 以系统命令的方式启动,在 Flask 0.11.1 中新加入了一个 Click 包,他可以让你 setup 之后以命令的方式运行
  2. 直接运行,传统的 Flask 启动方式一般就是 app.run() 或者 python manage.py runserver

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果疑问大家可以留言交流,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。

相关文章

pandas如何处理缺失值

在实际应用中对于数据进行分析的时候,经常能看见缺失值,下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有,过滤、填充。 一、缺失值的判断 pandas使用浮点值Na...

Python操作sqlite3快速、安全插入数据(防注入)的实例

table通过使用下面语句创建:复制代码 代码如下:create table userinfo(name text, email text) 更快地插入数据 在此用time.clock(...

Python可变参数函数用法实例

本文实例讲述了Python可变参数函数用法。分享给大家供大家参考。具体如下: #!/usr/bin/python def f1(a,b): print a,b def f2(a,*b...

Python实现的简单计算器功能详解

Python实现的简单计算器功能详解

本文实例讲述了Python实现的简单计算器功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 使用python编写一款简易的计算器 计算器效果图 首先搭建计算器的面板: 计算器面板结构 建造一个...

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd....