Question

您好我通常使用conda来管理我的环境，但现在我的项目需要比我的笔记本电脑更多的马力。所以我正在尝试使用我的大学工作站，这些工作站有新的英特尔至强。但我没有管理员权限，工作站没有conda所以我被迫使用virtualenv和pip3。

如何从conda生成可与requirements.txt和pip3配合使用的venv？

conda list -e > requirements.txt

不生成兼容文件：

= is not a valid operator. Did you mean == ?

conda输出为：

# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: osx-64
certifi=2016.2.28=py36_0
cycler=0.10.0=py36_0
freetype=2.5.5=2
icu=54.1=0
libpng=1.6.30=1
matplotlib=2.0.2=np113py36_0
mkl=2017.0.3=0
numpy=1.13.1=py36_0
openssl=1.0.2l=0
pip=9.0.1=py36_1
pyparsing=2.2.0=py36_0
pyqt=5.6.0=py36_2
python=3.6.2=0
python-dateutil=2.6.1=py36_0
pytz=2017.2=py36_0
qt=5.6.2=2
readline=6.2=2
scikit-learn=0.19.0=np113py36_0
scipy=0.19.1=np113py36_0
setuptools=36.4.0=py36_1
sip=4.18=py36_0
six=1.10.0=py36_0
sqlite=3.13.0=0
tk=8.5.18=0
wheel=0.29.0=py36_0
xz=5.2.3=0
zlib=1.2.11=0

我想我会手动将所有=更改为==，但conda输出中有两个=。哪一个要改变？当然有一种更简单的方法吗？

编辑：pip freeze > requirements.txt给出：

certifi==2016.2.28
cycler==0.10.0
matplotlib==2.0.2
matplotlib-venn==0.11.5
numpy==1.13.1
pyparsing==2.2.0
python-dateutil==2.6.1
pytz==2017.2
scikit-learn==0.19.0
scipy==0.19.1
six==1.10.0

Answer 1

在 conda 环境中，只需调用

pip freeze

我得到了：

ipykernel @ file:///C:/ci/ipykernel_1607454116140/work/dist/ipykernel-5.3.4-py3-none-any.whl
ipython @ file:///D:/bld/ipython_1612487184680/work
...

想要的格式：

ipykernel==5.3.4
ipython==7.20.0
...

在激活的 conda 环境中，我不得不使用

pip list --format=freeze

为喜欢在虚拟环境中使用 pip 的人获取生成需求文件的正确格式。

Answer 2

在讨论之后，我想提一下，您可以在行动中看到pip和conda角色的某些分离。

pip是一个标准的包管理器，它做了一件事并做得很好。 requirements.txt可以在一个环境中生成，并由pip在新环境中安装。

现在有conda输出：您正确地捕获了他们的评论，其中说'我们生成了这个库列表以使用conda'。请注意，python本身位于conda列表中，并且（正确地）不在requirements.txt中。 conda复制自己的安装，这就是为什么它的库列表更长，并且有自己的python。

pip生成一个安装在标准库之上的软件包列表，以使您编写的软件包正常工作。希望有助于区分这两者。

此外，pipenv是一个较新的工具，可以为您执行虚拟环境和包管理。

Answer 3

如顶部的注释所示，

的输出

conda list -e > requirements.txt

可用于通过

创建一个conda虚拟环境

conda create --name <env> --file requirements.txt

但此输出的格式不适用于pip。

如果您要使用一个文件来创建pip虚拟环境（即正确格式的requirements.txt）您可以在pip环境中安装conda，使用点子创建requirements.txt。

conda activate <env>
conda install pip
pip freeze > requirements.txt

然后使用生成的requirements.txt创建一个pip虚拟环境：

python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

当我对此进行测试时，软件包在输出中并不完全相同（pip包含的软件包较少），但是足以建立一个功能环境。

Answer 4

如果有人希望从conda中的现有项目中生成requirements.txt，请使用以下内容

转到您的项目环境conda activate <env_name>
conda list 列出用于环境的软件包
conda list -e > requirements.txt 将有关软件包的所有信息保存到文件夹中
conda env export > <env_name>.yml
pip freeze

Answer 5

激活conda env
conda activate flask-test

获取conda env的路径并复制它
conda list

用lib\site-packages附加复制的路径，并通过--path选项在点子中使用它
pip freeze --path C:\Users\username\Miniconda3\envs\flask-test\lib\site-packages > requirements.txt 在Linux上，路径就像/home/username/miniconda3/envs/flask-app/lib/python3.8/site-packages/

从conda为pip3创建requirements.txt

5 个答案: