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Python生成依赖包文件requirementstxt并下载安装 - CSDN博客

liftword1周前 (11-04)小说文章4
python 创建venv ,以及生成requirements.txt文件

一、Python一般项目结构

Python项目的目录结构是一种以文件夹为基本单元的树形结构,按照一定的标准,把不同的文件和文件夹分类放在合适的位置,用于定义和组织代码,以便能够轻松地定位和索引相关代码。其有助于我们存储、开发和发布代码库,保证开发过程顺利进行,同时便于我们运行、测试和部署代码。下面我们简单介绍一下Python项目的目录结构。

通常情况下,Python项目的目录结构包含以下几个文件夹:

- config: 一般存放项目需要的配置文件;
- data: 一般存储该Python项目测试数据;
- src: 主要用于存放源代码。它包含所有的.py文件;
- docs: 存放项目相关文档;
- tests: 用于存放测试脚本;
- utils: 常用工具类包,读写文件、配置、简单数据处理等工具函数;
- scripts: 存储一些shell脚本或工具;
- README.md: 项目介绍,一般包括使用的环境,安装的方法,软件的基本原理、测试数据及常见问题等,越详细越好;
- requirements.txt: 记录项目依赖的软件包及对应的版本号,明确项目使用了哪些Python包,可以使用命令安装所有的依赖包pip install -r requirements.txt,具体requirements.txt文件生成,详见下一小节;
- setup.py: 安装、部署、打包的脚本,python打包工具setuptools。

如果项目是开源项目,则可能还会包括下面几个文件

- LICENSE: 协议文件,可参考开源许可协议
- ChangeLog.txt: 记录版本发布的release note
- .gitignore: 项目代码管理工具git的过滤文件,表明上传代码时要忽略的文件;

当然,以上目录也并不是绝对一成不变的,只是一个建议,另外,除了以上项目目录,可能还会包含一些可选的目录,例如lib,api等等,这里不再赘述。下面给出一个具体项目目录结构,如图1所示

二、项目依赖自动生成

一个Python项目,多多少少都会依赖一些外部的包,本节我们就介绍一下Python项目如何自动生成项目的依赖文件requirements.txt以及其使用方式。项目依赖文件requirements.txt,主要有两种生成方法,一种是依赖python自带的包管理工具pip的方式;一种是依赖第三方库pipreqs的方式。下面分别介绍一下这两种方法。

pip freeze方法

pip freeze > requirements.txt

在项目根目录下,运行上面这条命令,会在当前目录下生成一个requirements.txt文件。但这里要强调一点,使用此种方式生成的requirements.txt文件,包括了当前整个Python环境的包,某些包也包含了@file路径。这时,如果我们使用下面的命令

pip install -r requirements.txt

安装包时,就会遇到如下的错误:

此时,我们可以利用下面的命令生成不包含@file路径的requirements.txt文件,具体命令如下所示 :

pip list --format=freeze > requirements.txt

然后,我们可以进一步使用下面的命令,具体地排除某个包,命令如下:

pip freeze --exclude 包名 > requirements.txt 或
pip list --format=freeze --exclude 报名 > requirements.txt

我们可以看到,通过以上命令,我们得到的是当前Python环境安装的所有的包,不仅包括了项目需要依赖的包,还包括了项目不需要依赖的包。那么,有没有方法,可以精准地得到就是当前项目依赖的包文件呢?答案是,必须滴!具体方法见下文。

pipreqs方法

这是一个Python第三方的库,这个工具的优点就是可以对项目目录进行扫描,自动发现当前项目使用了哪些类库或包,生成项目依赖清单。但是也有缺点,就是生成的依赖清单可能存在偏差,需要自己手动修改下。我们使用下面的命令来安装pipreqs

pip install pipreqs

然后,我们可以使用下面的命令,来生成项目依赖清单

pipreqs 当前项目根目录 --encoding=utf-8 --force

pipreqs用法说明

options:
--use-local 仅使用本地包信息而不查询 PyPI
--pypi-server <url> 使用自定义的 PyPi 服务器
--proxy <url> 使用代理,参数将被传递给 requests 库。您也可以在终端中设置环境参数:
$ export HTTP_PROXY=&#;http://:&#;
$ export HTTPS_PROXY=&#;https://:&#;
--debug 打印调试信息
--ignore <dirs>... 忽略额外的目录,每个目录之间用逗号分隔
--no-follow-links 不跟随项目中的符号链接
--encoding <charset> 使用文件打开的编码参数
--savepath <file> 将要求列表保存到指定的文件中
--print 将要求列表输出到标准输出
--force 覆盖现有的 requirements.txt 文件
--diff <file> 将 requirements.txt 文件中的模块与项目导入的模块进行比较
--clean <file> 清理 requirements.txt 文件,删除项目中未导入的模块
--mode <scheme> 启用 <compat>、<gt> 或 <non-pin> 方案的动态版本控制

依赖文件使用方式

在生成了项目依赖清单文件之后,我们可以利用下面的方式来一键安装所有依赖包或库

pip install -r requirements.txt

以上我们就介绍完了Python的一般项目目录结构,以及Python项目自动生成项目依赖清单文件requirements.txt的方法。

Reference

[1]. https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_freeze/

[2]. https://github.com/bndr/pipreqs

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