


Wie kann ich automatisch eine „requirements.txt'-Datei aus Python-Code generieren?
Anforderungen.txt aus Python-Quellcode generieren
Eine Anforderungs.txt-Datei zu erstellen kann eine mühsame Aufgabe sein, insbesondere wenn Sie dies manuell tun müssen Geben Sie alle Abhängigkeiten für ein bestimmtes Projekt ein. Glücklicherweise gibt es eine automatisierte Lösung für dieses Problem.
Pipreqs zur Rettung
Pipreqs ist ein Paketmanager, mit dem Sie direkt daraus eine Anforderungs.txt-Datei erstellen können den Importabschnitt Ihres Python-Quellcodes. Um pipreqs zu verwenden, führen Sie einfach den folgenden Befehl aus:
pip install pipreqs pipreqs --encoding=utf8 --force /path/to/project
Vorteile der Verwendung von pipreqs
Pipreqs bietet mehrere Vorteile gegenüber dem herkömmlichen Pip-Freeze-Befehl:
- Behält die Kodierung bei: Es stellt sicher, dass die Datei „requirements.txt“ mit der richtigen Kodierung erstellt wird.
- Schließt nicht verwendete Pakete aus: Pipreqs schließt nur die Pakete ein die tatsächlich in Ihrem Projekt verwendet werden.
- Erstellt „requirements.txt“ ohne Installation:Sie können die Datei auch dann generieren, wenn Sie die Abhängigkeiten des Projekts noch nicht installiert haben.
Pipreqs kann den Prozess der Erstellung einer „requirements.txt“-Datei für Ihre Python-Projekte erheblich rationalisieren. Durch die Automatisierung dieser Aufgabe können Sie Zeit sparen und sicherstellen, dass Ihre Abhängigkeiten in der Datei genau dargestellt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich automatisch eine „requirements.txt'-Datei aus Python-Code generieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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