复制基本环境以在Python中创建新环境

使用conda进行复制是可行的,但是如果您只使用virtualenv,则应该手动构建要求.txt,创建一个新的虚拟环境,激活它,然后简单地使用 pip install -r requirements.txt . 注意关键词- manually .

例如,如果你需要 requests numpy 还有熊猫,你的 requirements.txt 看起来像这样:

requests==2.20.0
numpy==1.15.2
pandas==0.23.4

在这种情况下,您实际上可以排除numpy,但是您仍然在使用它时保留它,如果您删除了pandas,您仍然需要它。我通过安装一个新的包来构建它,然后使用pipfreeze找到我刚刚安装的模块并将其放入要求.txt使用当前版本。当然,如果我到了一个我要和别人分享的地方,我会把它替换掉 == 具有 >=

不管怎么说,这就是你要保留多少虚拟环境,如果你要分发你的项目,这也很有帮助,因为任何人都可以把这个文件放到一个新的文件夹和你的源代码,并创建自己的环境没有任何麻烦。

现在,这就是为什么您应该手动构建它:

$ pip freeze
certifi==2018.10.15
chardet==3.0.4
idna==2.7
numpy==1.15.2
pandas==0.23.4
python-dateutil==2.7.3
pytz==2018.5
requests==2.20.0
six==1.11.0
urllib3==1.24
virtualenv==16.0.0

six ? pytz ? 其他库使用它们,但我们甚至不知道它们的用途,除非我们查找它,而且它们不应该列为项目依赖项,如果它们依赖它,它们将被安装。

这样你就可以确保不会有太多的问题,只有在 非常罕见的病例 如果您正在使用的一个库需要另一个库的新版本,而另一个库需要一个旧版本的库,而该版本存在冲突,在这种情况下,这是一个很大的混乱,但通常不会发生。