pip/conda导出或导入环境

目录

一、pip

Option1: pip freeze

导出环境

导入环境 

Option2: pipreqs工具

导出环境

导入环境

二、conda

Option1: requirements.txt

导出环境

导入环境

Option2: myenv.yml

导出环境

导入环境

       Python提供了强大的模块功能，能够方便开发者更加易于进行包的管理。pip/conda提供了生成requirements.txt或myenv.yml的功能，可以方便开发者在新的环境下进行一步式的依赖项安装。

一、pip

Option1: pip freeze

       pip freeze会将当前PC环境下所有的安装包都进行生成，再进行安装的时候会全部并安装很多没有的包，耗时耗力其实是不可取的。

导出环境

       终端执行下面命令会在当前目录生成requirements.txt文件。

pip freeze > requirements.txt #可能会丢失依赖包的版本号
# 或者
pip list --format=freeze> requirements.txt

导入环境 

       使用前面命令生成出来的requirements.txt，可以根据这个文件下载所有依赖。

pip install -r requirements.txt
# 临时换源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

Option2: pipreqs工具

       使用pipreqs，这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描，发现使用了哪些库，生成依赖清单。

导出环境

       使用pipreqs需要提前安装。

step1：安装

pip install pipreqs

step2：使用

       在Python项目的根目录下 使用 pipreqs ./

pipreqs ./ --encoding=utf8

导入环境

       使用前面命令生成出来的requirements.txt，可以根据这个文件下载所有依赖。

pip install -r requirements.txt
# 临时换源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

二、conda

Option1: requirements.txt

导出环境

       需要先切换到要导出的虚拟环境里面再执行命令。

conda list -e > requirements.txt

导入环境

       需要先切换到要导入的虚拟环境里面再执行命令。

conda install --yes --file requirements.txt

Option2: myenv.yml

导出环境

#获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml

导入环境

       需要先切换到要导入的虚拟环境里面再执行命令。

#重新还原环境
conda env create -f  myenv.yml