在Python开发的过程中，经常会遇到各种各样的小问题，比如在一台计算机上调试好的程序，迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误。
许多Python项目中都包含了requirements.txt文件，该文件记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。
许多教程使用的是 pip freeze > requirements.txt 指令，但是这个指令只能检索当前虚拟环境中安装的包。要想自动检索项目文件中的依赖包要使用pipreqs， 使用方法如下:
使用如下命令 将当前python 环境下的全部第三方包 导出为 txt 文件 pip freeze > requirements.txt 使用如下命令将 txt 文件中的第三方包 pip install -r requirements.txt
在写 Python 项目的时候，我们可能经常会遇到导入模块失败的错误：ImportError: No module named 'xxx'或者ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'。
许多教程使用的是 pip freeze > requirements.txt 指令，但是这个指令只能检索当前虚拟环境中所有安装的包。
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头.
在 Python 的项目中，如何管理所用的全部依赖库呢？最主流的做法是维护一份“requirements.txt”，记录下依赖库的名字及其版本号。
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例，或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候，需要导入python相关的依赖包，可以用freeze一键生成requirements.txt文件
Python代码在本机调试结束后，需要移植到服务器上或者发布到git，其中的一个问题就是代码涉及到的第三库，很有可能出现第三方库配置的问题，这个时候就需要通过requirements.txt来明确告诉使用者如何配置运行环境，运行环境推荐Anaconda来配置，类似docker镜像，相互虚拟环境不干扰
简介 pipreqs的作用 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 . pip freeze命令 $ pip freeze > requirements
最近安装了一些从github上clone下载的开源python软件包，经历了许许多多的酸甜苦辣。在python软件包，通常都会包含requirements.txt, environment.yml, setup.py三者之中某些或者全部，一开始完全不知道都是啥东东，通常都是遵照安装指示傻傻地一步一步走。但是久病成医，查阅了一些网上相关的资源逐渐也（自以为）明白了它们是咋回事。本文做一个简单的总结，不过这些只是小白的入门级的求生指南总结（所以不会包含高级使用相关的内容），如有错漏偏误欢迎指正-
在Windows系统中，有些必不可少的包可能无法安装，因此如果在你尝试安装有些这样 的包时出现错误消息，也不用担心。重要的是让Heroku在部署中安装这些包，下一节就 将这样做。
项目开发的时候，总是要搭建和部署环境，这时，就需要一个python第三方包的list，一般叫做requirements.txt。如果项目使用virtualenv环境，直接使用pip freeze即可，但是如果项目的依赖没有维护，就会很麻烦，这时我们就需要一个叫pipreqs的工具，可以帮助我们自动生成requirements.txt文件。但是如果我们直接使用pip的下面命令生成对应的该文件$ pip freeze > requirements.txt,就会出现把开发机中全部的安装的库都引入进去。
本节课题就django开发环境而言，在实战方面做一个django项目开发的虚拟环境搭建，依此案例，建议在开发其它产品之时，可按照本案例搭建一个产品虚拟开发环境。
1 目的将项目部署到其他的环境，快速安装当前项目所需要的依赖包；确保安装的依赖包和项目保持一致，避免出现版本错误引起环境异常。2 所有依赖包如果想导出本地环境所有的Python包，即pip安装的所有包，直接使用：pip freeze > requirements.txt如图：图片图片3 项目依赖包3.1 安装pipreqs以上显然不是我们常用的，因为我们一般使用的是把某个项目的依赖包导出来，便于项目在其他环境部署安装，所以我们需要的是导出项目的依赖包；如下是一个py文件，我们导入了一些包；图片那如果别人想要
python的pip是其包管理工具，相当方便好用。本文只介绍pip 如何通过其freeze命令打离线包，及其离线包的安装脚本。这个知识点，特别适用于不适合连通互联网，设备需要物理隔绝，保密要求严格的客户环境。
首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode) 或者YOLOX(github) 并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件） 如果需要进行labview的使用，需要onnx模型则：YOLOX-onnx(github)
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学，可能已经猜到了一半，virtual，即：虚拟的。那env是什么鬼？environment吗？所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢？顾名思义，它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲，可以借助虚拟机，docker来理解虚拟环境，就是把一部分内容独立出来，我们把这部分独立出来的东西称作“容器”，在这个容器中，我们可以只安装我们需要的依赖包，而且各个容器之间互相隔离，互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快，也比较频繁，所以有一些过时的东西需要丢弃掉，一些新的东西需要加进来，从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说，以Python的版本举例，现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发，使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护，而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3，项目B使用的是django1.4，而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了，如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护？ 正常的模式可能是这样：现在在A项目上有一个BUG需要修复，于是，先执行下面的命令，删除掉原来的版本：
在查看别人的Python项目时，经常会看到一个requirements.txt文件，里面记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。这个文件有点类似与Rails的Gemfile。其作用是用来在另一台PC上重新构建项目所需要的运行环境依赖。第一步我觉得就是看一眼readme吧~而后看一眼requirements.txt。说了很多遍了，python从某种意义上来讲就是活的库。
仅适用于 linux 上的 dockerfile，在 window 上没有用户、组的概念
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的，可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等，提高测试工作效率。
在开发或者在github上clone python项目时，我们经常能看到他们工程的根目录下有一个requirements.txt文件，并且在Readme中介绍使用前需要运行一些命令 这个时什么意思呢？ 开发者希望我们能快速配置项目所需要的环境，所以我们需要这个很重要的文件
The Python Runtime is used by Vercel to compile Python Serverless Functions, that defines a singular HTTP handler variable, inheritting from the BaseHTTPRequestHandler class, from a .py file within an /api directory at your project’s root.
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具，可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用，也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
工作环境的电脑因特殊原因无法联网，因此在上面直接安装依赖就比较麻烦。本篇就简单来记录一下实现本地环境迁移的流程。
当你创建一个 Python 项目的时候，你会先整一个虚拟环境（virtualenv），在这里面使用到的第三方模块，版本等，都只作用于你这个项目当前的环境，和其他的项目互不干扰。
本文先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。（环境：在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x）
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15257059.html
requirements.txt 文件是项目的依赖包及其对应版本号的信息列表，即记载你这个项目所安装的依赖。
在我第一次用到 requirements.txt 时，是在一个虚拟环境中，我使用 pip freeze > requirements.txt 就把项目中的依赖项导出到了 txt 文件中，然后上传到 GitHub，别人在使用该项目时可以使用 pip install -r requirements.txt 就可以了，很方便不是吗。
几天前，Docker 推出了 docker init 的通用版本。我已经尝试过，发现它非常有用，迫不及待地想在日常生活中使用它。
Python的程序一般需要很多依赖包，如果想要把这些包导出成requirements.txt的形式，常规的方法是直接使用pip freeze命令：
新公司是内网环境，无法使用pip安装第三方资源库，在网上搜下，可以直接使用pip打包本机所安装的第三方资源库，打包成whl文件
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由于上面这个错误我需要把我的Python版本从python3.7.2升级到3.7.3。 官网下载最新的python安装文件之后，双击选择repair即可升级。 成功之后可以在cmd中输入：
如果正在使用其他 virtualenv 依赖于 pip 的东西，请确保将其版本固定
准备 容器无处不在，但是如何在Docker容器中运行Python应用程序呢?这篇文章将告诉你怎么做! 如果您想知道，这些示例需要Python 3.x。 在深入讨论容器之前，让我们进一步讨论一下我们想要
我们使用cd命令进入到该文件夹。然后我们创建一个叫做Dockerfile的文件。把以下内容复制并粘贴到刚才创建的文件中并保存。
个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的，这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。
长话短说：本次原创将向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快镜像构建。
很开心，完美的报错了，我首先想到的解决办法是，找到安装包pipreqs.py文件，直接修改pipreqs.py 的75行，将encoding改为utf-8，想想觉得这种方式不够友好，请看下面这种解决方式
本文为 Serverless 社区成员撰稿。作者高晨远，研发工程师，熟悉 Python 开发，常写 Web 和爬虫，日常维护有个人博客和实验室两个站点。供稿请戳~ 0.前言 2月份，TencentServerless 举办了系列在线课堂分享，讲解了 Serverless 概念、架构、最佳实践以及如何开发一个 component 等技术知识。 因为对Serverless非常感兴趣，每次都参加了直播学习并提交了课堂作业，一路下来感觉还不错，因此决定把自己的实验室站（https://lab.yuangezh
requirements.txt 文件 里面记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。
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。 requirements.txt可以通过pip命令自动生成和安装 生成requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt appdirs==1.4.3 backports.functools-lru-cache==1.5 beautifulsoup4==4.5.3 bs4==0.0.1 cycler==0.10.0 kiwisolve
FROM 指明当前的镜像基于哪个镜像构建 dockerfile 必须以 FROM 开头，除了 ARG 命令可以在 FROM 前面 FROM [--platform=<platform>] <image> [AS <name>] FROM [--platform=<platform>] <image>[:<tag>] [AS <name>] FROM [--platform=<platform>] <image>[@<digest>] [AS <name>] 小栗子 FROM alpine:latest
前几天在一个开源项目里遇到好多用户反馈，不会安装依赖，或者执行 pip install -r requirements.txt 没有反应。
昨天说到了 git，说到了在 git 中不应该上传代码以外的文件。那么就有人问了：
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