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一起开发项目的时候总是要搭建环境和部署环境的,这个时候必须得有个python第三方包的list,一般都叫做requirements.txt。 如果一个项目使用时virtualenv环境,还好办 pip freeze 就可以解决,但是如果一个项目的依赖list没有维护,而且又是环境混用,那就不好整理的呀,不过,这里安利一个工具 pipreqs,可以自动根据源码生成 requirements.txt .

使用pip freeze

$ pip freeze > requirements.txt

这种方式配合virtualenv 才好使,否则把整个环境中的包都列出来了。

使用 pipreqs

这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描,自动发现使用了那些类库,自动生成依赖清单。

缺点是可能会有些偏差,需要检查并自己调整下。

# pip install pipreqs

# 使用方式也比较简单
pipreqs ./

INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Starting new HTTPS connection (1): pypi.python.org
INFO: Successfully saved requirements file in ./requirements.txt

cat requirements.txt

Django == 1.6
django_redis == 4.3.0
redis == 2.10.5
django_redis_cache == 1.6.5
simplejson == 3.8.2
Twisted == 16.0.0
pycrypto == 2.6.1
ConcurrentLogHandler == 0.9.1
cx_Oracle == 5.2.1
ujson == 1.35

有时候结果可能会有些偏差,这里并没有用Oracle的相关驱动,根据的需要修改 requirements.txt 就好了。

how python project auto generate requirements.txt ?

以上这篇查找python项目依赖并生成requirements.txt的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,requirements

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。