从 conda 环境导出顶级依赖项，包括 pip 安装答案

【问题标题】：Exporting top level dependencies from conda environment including pip installations从 conda 环境导出顶级依赖项，包括 pip 安装
【发布时间】：2021-11-22 20:02:44
【问题描述】：

如果我执行conda env export --from-history -f environment.yml，我将获得我安装的所有顶级依赖项，但我没有获得通过pip 安装的软件包。另一方面，如果我使用conda env export -f environment.yml，我会得到pip 包以及所有依赖项（而不仅仅是顶级依赖项）。有没有办法导出以便我获得顶级依赖项，包括 pip 包？

【问题讨论】：

手动将它们添加到你的 yml 怎么样？如果你总是更喜欢 conda 而不是 pip 安装，那么就不应该有很多。

标签： python pip anaconda

【解决方案1】：

当前 CLI 中没有任何东西可以做到这一点。

正如@Peter 所提到的，将两者都导出并手动复制- pip: 部分可能是最简单的。另一种选择是先导出--from-history，然后再导出pip freeze > requirements.txt。然后可以添加requirements.txt as in this answer。

【讨论】：

【解决方案2】：

来自@gwerbin的解决方案

我最近发现了一个用于此目的的脚本，这里是代码的链接。 conda_env_export.py

由于代码很短，我可以粘贴下面的代码。请注意，我修改了一些地方供我个人使用。

import re
import subprocess
import sys
import yaml
import fire


CONDA_PATH = '/home/ubuntu/miniconda3/condabin/conda'


def export_env(history_only=False):
    cmd = [CONDA_PATH, 'env', 'export']
    if history_only:
        cmd.append('--from-history')

    cp = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE)
    try:
        cp.check_returncode()
    except:
        raise
    else:
        return yaml.safe_load(cp.stdout)


def _is_history_dep(d, history_deps):
    if not isinstance(d, str):
        return False
    d_prefix = re.sub(r'=.*', '', d)
    return d_prefix in history_deps


def _get_pip_deps(full_deps):
    for dep in full_deps:
        if isinstance(dep, dict) and 'pip' in dep:
            return dep


def _combine_env_data(env_data_full, env_data_hist):
    deps_full = env_data_full['dependencies']
    deps_hist = env_data_hist['dependencies']
    deps = [dep for dep in deps_full if _is_history_dep(dep, deps_hist)]

    pip_deps = _get_pip_deps(deps_full)

    env_data = {}
    env_data['channels'] = env_data_full['channels']
    env_data['dependencies'] = deps
    env_data['dependencies'].append(pip_deps)

    return env_data


def main(s_save=None):
    env_data_full = export_env()
    env_data_hist = export_env(history_only=True)
    env_data = _combine_env_data(env_data_full, env_data_hist)
    if s_save:
        with open(s_save, 'w') as y:
            yaml.dump(env_data, y)
    else:
        yaml.dump(env_data, sys.stdout)


if __name__ == '__main__':
    fire.Fire(main)

教程

将以上代码另存为conda_export_minimal.py。

用你的 conda 路径指定CONDA_PATH（可以通过运行命令whereis conda 找到）。

然后运行如下：

python conda_export_minimal.py --s_save=env.yml

一个新文件env.yml 将出现在您的当前目录中，其中包含关于 conda 和 pip 的最小依赖项。

【讨论】：