Python 프로젝트에서는 일반적으로 추가 기능과 도구를 제공하기 위해 많은 타사 라이브러리를 사용해야 합니다. 그러나 이러한 라이브러리를 Git 리포지토리에 직접 업로드하는 것은 좋은 방법이 아닙니다. 그렇게 하면 코드 베이스가 너무 커지고 관리하기 어려워지기 때문입니다. 또한 애플리케이션을 배포할 때 특정 버전의 종속성을 설치해야 하는 경우도 있습니다.
이때, 요구 사항.txt 파일을 사용하여 프로젝트에 필요한 종속성을 관리할 수 있습니다. 이 파일에는 버전 번호와 함께 프로젝트에 필요한 모든 종속성이 나열되어 있어 다른 사람이 프로젝트에 필요한 모든 종속성을 쉽게 설치하고 실행할 수 있습니다. pip 명령을 사용하여 이 파일을 읽으면 나열된 모든 종속성을 자동으로 다운로드하고 설치하므로 프로젝트 시작/배포 프로세스가 크게 단순화됩니다.
따라서 요구사항.txt 파일을 생성하는 것은 Python 프로젝트의 종속성을 관리하는 데 매우 중요하며, 이는 프로젝트의 재현성, 이식성 및 유지 관리성을 보장할 수 있습니다.
프로젝트 루트 디렉터리에서 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 pipreqs를 설치합니다.
pip install pipreqs
다음 명령을 실행하여 요구 사항.txt 파일을 생성합니다.
pipreqs . --encoding=utf8 --force
1 pip와 가상 환경이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 가상 환경에서 터미널을 열고 프로젝트의 루트 디렉터리로 들어갑니다.
3. 다음 명령을 실행하여 모든 종속성을 포함하는 요구 사항.txt 파일을 생성합니다.실행 후 프로젝트의 루트 디렉터리에서 요구사항.txt라는 텍스트 파일을 볼 수 있습니다. 그리고 그 버전 번호. pip Freeze 명령은 설치된 모든 패키지와 해당 버전 정보를 콘솔에 출력한다는 점에 유의해야 합니다. 요구 사항.txt 파일은 리디렉션 기호 >를 사용하여 출력 결과를 파일에 기록하여 생성할 수 있습니다. 그러나 이 파일에는 시스템과 함께 제공되는 라이브러리 및 테스트 도구와 같은 불필요한 종속성이 포함될 수 있습니다. 따라서 생성된 요구사항.txt 파일을 사용할 때 불필요한 종속성을 수동으로 확인하고 삭제하여 프로젝트 크기를 줄이는 것이 좋습니다.pip freeze > requirements.txt로그인 후 복사
다음은 생성된 요구사항.txt 파일입니다. 불필요한 종속성이 많이 생성된 것을 볼 수 있습니다
absl-py==1.0.0 addict==2.4.0 aiohttp==3.7.4.post0 alembic==1.8.1 argon2-cffi @ file:///opt/conda/conda-bld/argon2-cffi_1645000214183/work argon2-cffi-bindings @ file:///C:/ci/argon2-cffi-bindings_1644569848815/work astunparse==1.6.3 async-timeout==3.0.1 attrs @ file:///opt/conda/conda-bld/attrs_1642510447205/work backcall @ file:///home/ktietz/src/ci/backcall_1611930011877/work beautifulsoup4 @ file:///tmp/build/80754af9/beautifulsoup4_1631874778482/work bilibili-api==5.1.2 bleach @ file:///opt/conda/conda-bld/bleach_1641577558959/work blinker==1.5 cachetools==5.0.0 certifi @ file:///C:/b/abs_85o_6fm0se/croot/certifi_1671487778835/work/certifi cffi @ file:///C:/ci_310/cffi_1642682485096/work chardet==4.0.0 charset-normalizer==2.0.12 click @ file:///C:/ci/click_1646038601470/work cloudpickle @ file:///tmp/build/80754af9/cloudpickle_1632508026186/work colorama @ file:///tmp/build/80754af9/colorama_1607707115595/work cryptography @ file:///C:/ci/cryptography_1652101770956/work cycler==0.11.0 cytoolz==0.11.0 dask==1.1.4 debugpy @ file:///C:/ci/debugpy_1637091911212/work decorator @ file:///opt/conda/conda-bld/decorator_1643638310831/work defusedxml @ file:///tmp/build/80754af9/defusedxml_1615228127516/work dnspython==2.3.0 docopt==0.6.2 einops==0.4.1 email-validator==1.3.1 entrypoints==0.3 fastjsonschema @ file:///tmp/build/80754af9/python-fastjsonschema_1620414857593/work/dist Flask==2.2.3 Flask-Email==1.4.4 Flask-Mail==0.9.1 Flask-Migrate==3.1.0 Flask-Script==2.0.6 Flask-SQLAlchemy @ file:///tmp/build/80754af9/flask-sqlalchemy_1616180561581/work Flask-WTF==1.1.1 flatbuffers==23.1.21 fonttools==4.30.0 fvcore==0.1.5.post20220305 gast==0.4.0 google-auth==2.6.5 google-auth-oauthlib==0.4.6 google-pasta==0.2.0 greenlet @ file:///C:/ci/greenlet_1628888257991/work grpcio==1.45.0 grpcio-tools==1.45.0 h6py @ file:///C:/ci/h6py_1659089886851/work idna==3.3 imagecodecs @ file:///C:/ci/imagecodecs_1635529223557/work imageio @ file:///tmp/build/80754af9/imageio_1617700267927/work importlib-metadata @ file:///C:/ci/importlib-metadata_1648562631189/work importlib-resources==5.9.0 iopath==0.1.9 ipykernel @ file:///C:/ci/ipykernel_1647000985174/work/dist/ipykernel-6.9.1-py3-none-any.whl ipython @ file:///C:/ci/ipython_1643800131373/work ipython-genutils @ file:///tmp/build/80754af9/ipython_genutils_1606773439826/work ipywidgets @ file:///tmp/build/80754af9/ipywidgets_1634143127070/work itsdangerous @ file:///tmp/build/80754af9/itsdangerous_1621432558163/work jedi @ file:///C:/ci/jedi_1644297241925/work Jinja2 @ file:///C:/b/abs_7cdis66kl9/croot/jinja2_1666908141852/work joblib @ file:///C:/b/abs_e60_bwl1v6/croot/joblib_1666298845728/work jsonschema @ file:///Users/ktietz/demo/mc3/conda-bld/jsonschema_1630511932244/work jupyter==1.0.0 jupyter-client @ file:///opt/conda/conda-bld/jupyter_client_1643638337975/work jupyter-console @ file:///opt/conda/conda-bld/jupyter_console_1647002188872/work jupyter-core @ file:///C:/ci/jupyter_core_1646976467633/work jupyterlab-pygments @ file:///tmp/build/80754af9/jupyterlab_pygments_1601490720602/work jupyterlab-widgets @ file:///tmp/build/80754af9/jupyterlab_widgets_1609884341231/work keras==2.11.0 kiwisolver @ file:///C:/ci/kiwisolver_1653274189334/work labelme==3.16.7 libclang==15.0.6.1 loguru @ file:///C:/ci/loguru_1643616607274/work lxml==4.6.5 Mako==1.2.2 Markdown==3.3.6 MarkupSafe @ file:///C:/ci/markupsafe_1654508076077/work matplotlib==3.5.1 matplotlib-inline @ file:///tmp/build/80754af9/matplotlib-inline_1628242447089/work mistune @ file:///C:/ci/mistune_1594373272338/work mkl-fft==1.3.1 mkl-random @ file:///C:/ci/mkl_random_1626186163140/work mkl-service==2.4.0 mmcv==1.6.2 multidict==6.0.2 nbclient @ file:///tmp/build/80754af9/nbclient_1645431659072/work nbconvert @ file:///C:/ci/nbconvert_1649759177374/work nbformat @ file:///C:/ci/nbformat_1649845122517/work nest-asyncio @ file:///C:/ci/nest-asyncio_1649848126026/work networkx==2.2 notebook @ file:///C:/ci/notebook_1645002740769/work numpy @ file:///C:/ci/numpy_and_numpy_base_1649782933444/work oauthlib==3.2.0 opencv-python==4.5.5.64 openslide-python==1.2.0 opt-einsum==3.3.0 packaging @ file:///tmp/build/80754af9/packaging_1637314298585/work pandas==1.3.5 pandocfilters @ file:///opt/conda/conda-bld/pandocfilters_1643405455980/work parso @ file:///opt/conda/conda-bld/parso_1641458642106/work pickleshare @ file:///tmp/build/80754af9/pickleshare_1606932040724/work Pillow==9.0.1 pipreqs==0.4.11 portalocker==2.4.0 prettytable==3.3.0 prometheus-client @ file:///opt/conda/conda-bld/prometheus_client_1643788673601/work prompt-toolkit @ file:///tmp/build/80754af9/prompt-toolkit_1633440160888/work protobuf==3.19.6 pyasn1==0.4.8 pyasn1-modules==0.2.8 pycparser @ file:///tmp/build/80754af9/pycparser_1636541352034/work pyecharts==1.9.1 pygame==2.2.0 Pygments @ file:///opt/conda/conda-bld/pygments_1644249106324/work PyMySQL @ file:///C:/ci/pymysql_1610464946597/work pyparsing==3.0.7 PyQt5-Qt5==5.15.2 PyQt5-sip==12.9.1 pyrsistent @ file:///C:/ci/pyrsistent_1636093257833/work pytesseract==0.3.10 python-dateutil @ file:///tmp/build/80754af9/python-dateutil_1626374649649/work pytz @ file:///C:/Windows/TEMP/abs_90eacd4e-8eff-491e-b26e-f707eba2cbe1ujvbhqz1/croots/recipe/pytz_1654762631027/work PyWavelets @ file:///C:/ci/pywavelets_1648728036674/work pywin32==302 pywinpty @ file:///C:/ci_310/pywinpty_1644230983541/work/target/wheels/pywinpty-2.0.2-cp37-none-win_amd64.whl PyYAML==6.0 pyzmq @ file:///C:/ci/pyzmq_1638435182681/work qtconsole @ file:///opt/conda/conda-bld/qtconsole_1649078897110/work QtPy @ file:///opt/conda/conda-bld/qtpy_1649073884068/work regex==2022.10.31 requests==2.27.1 requests-oauthlib==1.3.1 rsa==4.8 scikit-image @ file:///C:/ci/scikit-image_1648196140109/work scikit-learn @ file:///C:/ci/scikit-learn_1642599122269/work scipy @ file:///C:/ci/scipy_1641555141383/work seaborn==0.11.2 Send2Trash @ file:///tmp/build/80754af9/send2trash_1632406701022/work sip==4.19.13 six @ file:///tmp/build/80754af9/six_1644875935023/work soupsieve @ file:///tmp/build/80754af9/soupsieve_1636706018808/work SQLAlchemy @ file:///C:/Windows/Temp/abs_f8661157-660b-49bb-a790-69ab9f3b8f7c8a8s2psb/croots/recipe/sqlalchemy_1657867864564/work tabulate==0.8.9 tensorboard==2.11.2 tensorboard-data-server==0.6.1 tensorboard-plugin-wit==1.8.1 tensorflow==2.11.0 tensorflow-estimator==2.11.0 tensorflow-intel==2.11.0 tensorflow-io-gcs-filesystem==0.31.0 termcolor==1.1.0 terminado @ file:///C:/ci/terminado_1644322782754/work testpath @ file:///tmp/build/80754af9/testpath_1624638946665/work thop==0.0.31.post2005241907 threadpoolctl @ file:///Users/ktietz/demo/mc3/conda-bld/threadpoolctl_1629802263681/work tifffile @ file:///tmp/build/80754af9/tifffile_1627275862826/work timm==0.6.7 toolz @ file:///tmp/build/80754af9/toolz_1636545406491/work torch==1.9.1+cu102 torchaudio==0.9.1 torchmetrics==0.9.3 torchstat==0.0.7 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위 내용은 Python에서 이 프로젝트에 대한 request.txt를 빠르게 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!