python命令迁移第三方库,命令迁移模块pip freeze requirements.txt

2023-10-24 19:08

本文主要是介绍python命令迁移第三方库,命令迁移模块pip freeze requirements.txt,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

记录一次python中迁移独立库的操作方法

很多时候,我们在不同环境需要安装相同的库,既保持相同的python环境。
这次我们公司要求集体换电脑,,想到了这种方法,就把它写出来共享下,,哈哈哈

一般来说,我们都时通过pip在线去安装,但如果你第三方库很多,你一个一个去安装的话,即费时又费力,
又有一些暂时不需要(忘记)的库,等到临时用的时候在安装就会很耽搁时间!
so,,这里就推荐大家一种迁移模块的命令的操作::
1.我们可以在解释器下打开Windows窗口(或直接打开):

pip freeze > requirement.txt

这就是把该环境下的所有第三方库名称和版本打包到requirement.txt文件中,此时该环境下会产生一个requirement.txt文件,你可以打开看下,第三方库的名称都在里面了

2.打包好了,在新的环境(电脑啥的!)安装这些第三方库,同意一个命令就解决:

pip install -r requirement.txt

运行这个命令,就会在新环境里面安装requirement.txt里面所有的第三方库了,然后,,大家就可以放心的执行自己以前的代码了,哈哈哈下面给大家看看我执行的截图哈,

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
我这个安装的时候这样是因为我已经安装了,已经存在该版本,所有这样显示的,没有问题哦!!大家可以自己去试试

这篇关于python命令迁移第三方库,命令迁移模块pip freeze requirements.txt的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/277171

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

30常用 Maven 命令

Maven 是一个强大的项目管理和构建工具,它广泛用于 Java 项目的依赖管理、构建流程和插件集成。Maven 的命令行工具提供了大量的命令来帮助开发人员管理项目的生命周期、依赖和插件。以下是 常用 Maven 命令的使用场景及其详细解释。 1. mvn clean 使用场景:清理项目的生成目录,通常用于删除项目中自动生成的文件(如 target/ 目录)。共性规律:清理操作

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',