pip freeze 不支持 exclude 或 replace 语法，requirements.txt 中唯一有效锁定方式是使用 == 指定精确版本，如 requests==2.31.0；其他版本约束或配置文件关键字均无效，需靠命令行过滤或手动重装实现跳过升级。
pip freeze 本身不支持 exclude 或 replace 语法，所谓“在配置文件中使用 replace 属性防止更新”是常见误解——pip 的 requirements.txt 格式里根本不存在 replace 这个关键字，也不会识别它。
requirements.txt 里写 == 就是唯一有效的锁定方式
想固定某个包不被 pip install -U 或 pip install -r requirements.txt 升级，唯一可靠做法是显式声明精确版本：
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requests==2.31.0：强制安装且仅接受该版本，任何升级操作都会跳过它（除非手动改写） -
torch==2.3.0+cu121：带构建标识的完整版本号也受支持，pip能正确解析 - 避免写
requests>=2.31.0或requests~=2.31.0：这些允许升级，起不到锁定作用
想跳过某些包升级？得靠命令行过滤，不是靠配置文件
当你执行批量升级（比如 pip list --outdated | xargs pip install -U），pip 不会读取 requirements.txt 做排除。真正可行的绕过方式只有：
- 用
--exclude参数（但注意：pip install -U不支持该参数；需改用pip install -U $(pip list --outdated --format=freeze | grep -v 'torch\|tensorflow' | cut -d= -f1)这类 shell 过滤） - 升级前先
pip freeze > before.txt，升级后再pip install torch==2.3.0+cu121手动重装锁定包 - 把不想动的包单独拎出来，用
pip install --force-reinstall --no-deps torch==2.3.0+cu121确保版本回填
为什么有人误信 “replace 属性”？
这个说法大概率混淆了其他工具的行为：
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poetry的pyproject.toml支持replace字段，但那是 Poetry 内部解析逻辑，导出的requirements.txt仍只含==行 -
pip-tools的requirements.in可用-r引用或注释控制，也没有replace - 某些 IDE 插件或自研脚本可能伪造了类似语法，但原生
pip完全无视
真正需要长期锁定 CUDA 版本绑定的 PyTorch、特定 ABI 的 OpenCV，或者测试阶段必须卡死的旧版 Flask，唯一不翻车的做法就是：导出时确保 pip freeze 运行在干净虚拟环境里，且所有关键包都以 == 形式落在 requirements.txt 中——别指望配置文件里加个单词就能让 pip “理解你的意图”。
