Question

在Linux服务器上安装Django应用程序的requirements.txt文件时，我可以运行：

conda install --yes --file requirements.txt

如果通过Conda（PackageNotFoundError）无法使用任何软件包，则会崩溃。这个bash one liner是一种很酷的方式，可以一次一行地访问requirements.txt文件source：

while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt

这将安装通过Conda可用的所有软件包，而不会在第一个丢失的软件包上崩溃。但是，我想通过捕获Conda的输出来跟踪失败的软件包，如果有PackageNotFoundError，则在软件包上运行pip install。

我对bash不太满意，所以希望有人能提出建议。另一种解决方案可能是写出一个名为pip-requirements.txt的新文本文件，其中包含失败的要求。

Answer 1

就个人而言，我发现Anaconda环境＆amp;包裹管理非常出色。因此，如果您使用conda命令在python环境中更新软件包，那么我建议使用environment.yml文件而不是requirements.txt。

environment.yml应如下所示：

name: root            # default is root
channels:
- defaults
dependencies:         # everything under this, installed by conda
- numpy==1.13.3
- scipy==1.0.0
- pip:                # everything under this, installed by pip
  - Flask==0.12.2
  - gunicorn==19.7.1

要安装的命令：

conda env update --file environment.yml

注意：

这里我们设置name: root这是默认的anaconda环境名称。这不是如何使用conda和environment.yml文件的标准做法。理想情况下，每个python项目都应该有自己的environment.yml文件，该文件具有项目特定的环境名称，即name: project-name。请使用Anaconda进行https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html进行包管理。

Answer 2

将stderr重定向到文件：

while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt 2>error.log

Answer 3

找到解决方案：

如果包不能用于conda，请运行此命令以使用conda或pip进行安装：

ExplicitArgumentBarrier

完成后，您可以使用conda导出环境yaml：

while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt

Bash脚本到Conda使用PIP后续安装requirements.txt

3 个答案:

注意：