


Cara Paling Mudah untuk Mengekstrak Keperluan Anda.txt dalam Python
Pengenalan:
Sebagai pembangun Python, mengurus kebergantungan projek ialah tugas rutin yang selalunya tidak disedari—sehingga tidak. Kesederhanaan pembekuan pip > requirements.txt boleh menarik, tetapi dalam projek yang lebih kompleks, ia boleh membawa kepada isu yang tidak dijangka yang mengganggu aliran kerja. Selepas menghadapi beberapa sekatan jalan raya, saya menemui pendekatan yang lebih dipercayai dan diperhalusi untuk mengurus kebergantungan, yang ingin saya kongsikan.
Masalah dengan pembekuan pip:
Perintah pip beku > requirements.txt telah menjadi amalan standard bagi kebanyakan pembangun. Walaupun ia berfungsi dalam kebanyakan kes, ia mempunyai beberapa kelemahan yang ketara:
Pemasukan Pakej Tidak Diperlukan: pembekuan pip menangkap semua pakej yang dipasang, termasuk pakej yang dipasang secara automatik sebagai kebergantungan pakej lain. Ini mengakibatkan requirement.txt kembung yang mungkin termasuk pakej yang projek anda tidak bergantung secara langsung.
Konflik Versi: Kemasukan kebergantungan yang dipasang secara automatik kadangkala boleh memperkenalkan konflik versi, terutamanya apabila kebergantungan ini tidak diperlukan untuk projek anda tetapi diperlukan oleh pakej lain.
Isu Khusus Alam Sekitar: pembekuan pip mencerminkan keadaan semasa persekitaran anda, yang mungkin termasuk pakej yang dipasang untuk keperluan setempat tertentu, yang membawa kepada isu apabila mereplikasi persekitaran pada mesin lain.
Menghadapi Sekatan Jalan Raya:
Saya menghadapi isu ini secara langsung apabila cuba meniru persekitaran projek saya. Saya menggunakan pembekuan pip untuk menjana requirements.txt, tetapi apabila saya cuba memasang kebergantungan ini dalam persekitaran maya baharu, saya mengalami ralat berikut:
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cloud-init==23.1.2 (from -r requirements.txt (line 13)) (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for cloud-init==23.1.2 (from -r requirements.txt (line 13))
Ralat ini mengecewakan kerana cloud-init ialah pakej yang tidak pernah saya pasang secara langsung. Ia ditarik masuk sebagai pergantungan, tetapi pembekuan pip menangkapnya seolah-olah ia adalah warga kelas pertama projek saya.
Mencari Penyelesaian:
Untuk menangani isu ini, saya beralih kepada pendekatan yang lebih halus menggunakan pipreqs dan pip-tools. Berikut ialah proses langkah demi langkah yang menyelesaikan masalah pengurusan pergantungan saya:
1. Memasang Alat yang Diperlukan
Mula-mula, saya memasang pipreqs dan pip-tools, yang menyediakan pendekatan yang lebih terperinci kepada pengurusan pergantungan:
pip install pipreqs pip-tools
2. Menggunakan pipreqs untuk Menjana keperluan.dalam
Daripada menggunakan pembekuan pip, saya menggunakan pipreqs untuk menjana fail requirements.in, yang hanya merangkumi pakej yang digunakan secara langsung dalam projek saya. Ini menghalang kebergantungan yang tidak perlu daripada disertakan:
pipreqs ./ --savepath requirements.in --force --ignore ./venv/,./test_venv/ --mode no-pin
Inilah yang dilakukan oleh setiap bendera:
- --savepath requirements.in: Menentukan fail output.
- --force: Memaksa menimpa mana-mana fail sedia ada.
- --ignore ./venv/,./test_venv/: Mengabaikan direktori persekitaran maya untuk mengelakkan mengimbas fail yang tidak berkaitan.
- --mode no-pin: Menghalang penyematan versi, membolehkan lebih fleksibiliti.
3. Menyusun Fail keperluan.txt
Seterusnya, saya menggunakan pip-compile daripada pip-tools untuk menjana keperluan akhir.txt:
pip-compile
Langkah ini memastikan bahawa hanya versi pakej yang diperlukan disertakan, menyediakan keperluan yang bersih dan bebas konflik.txt.
4. Memasang Ketergantungan
Akhir sekali, saya memasang kebergantungan daripada keperluan yang baru dijana.txt:
pip install -r requirements.txt
Pendekatan ini menghasilkan fail requirements.txt yang lebih ramping dan terurus, bebas daripada pakej yang tidak perlu dan konflik versi.
Kesimpulan:
Beralih daripada pembekuan pip kepada proses pengurusan pergantungan yang lebih mantap menggunakan pipreqs dan pip-tools merupakan penukar permainan untuk aliran kerja saya. Ia bukan sahaja menyelesaikan isu segera tetapi juga memberi saya kawalan yang lebih baik ke atas kebergantungan projek saya.
Jika anda telah bergantung pada pembekuan pip dan menghadapi cabaran yang serupa, saya amat mengesyorkan mencuba pendekatan ini. Ini adalah anjakan kecil yang boleh membuat perbezaan besar dalam kestabilan dan mudah alih projek Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Paling Mudah untuk Mengekstrak Keperluan Anda.txt dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
