从 conda 为 pip3 创建 requirements.txt答案

【问题标题】：From conda create requirements.txt for pip3从 conda 为 pip3 创建 requirements.txt
【发布时间】：2018-11-19 12:43:58
【问题描述】：

您好，我通常使用 conda 来管理我的环境，但现在我的项目需要比我的笔记本电脑更多的功能。所以我正在尝试使用我大学的工作站，这些工作站配备了新的英特尔至强。但我没有管理员权限，工作站也没有 conda，所以我不得不使用 virtualenv 和 pip3。

如何从 conda 生成一个可以与 pip3 和 venv 一起使用的 requirements.txt？

conda list -e > requirements.txt

不生成兼容文件：

= is not a valid operator. Did you mean == ?

conda 输出为：

# This file may be used to create an environment using:
# $ conda create --name <env> --file <this file>
# platform: osx-64
certifi=2016.2.28=py36_0
cycler=0.10.0=py36_0
freetype=2.5.5=2
icu=54.1=0
libpng=1.6.30=1
matplotlib=2.0.2=np113py36_0
mkl=2017.0.3=0
numpy=1.13.1=py36_0
openssl=1.0.2l=0
pip=9.0.1=py36_1
pyparsing=2.2.0=py36_0
pyqt=5.6.0=py36_2
python=3.6.2=0
python-dateutil=2.6.1=py36_0
pytz=2017.2=py36_0
qt=5.6.2=2
readline=6.2=2
scikit-learn=0.19.0=np113py36_0
scipy=0.19.1=np113py36_0
setuptools=36.4.0=py36_1
sip=4.18=py36_0
six=1.10.0=py36_0
sqlite=3.13.0=0
tk=8.5.18=0
wheel=0.29.0=py36_0
xz=5.2.3=0
zlib=1.2.11=0

我以为我会手动将所有 = 更改为 == 但 conda 输出中有两个 =。改哪一个？肯定有更简单的方法吗？

编辑：pip freeze > requirements.txt 给出：

certifi==2016.2.28
cycler==0.10.0
matplotlib==2.0.2
matplotlib-venn==0.11.5
numpy==1.13.1
pyparsing==2.2.0
python-dateutil==2.6.1
pytz==2017.2
scikit-learn==0.19.0
scipy==0.19.1
six==1.10.0

【问题讨论】：

你可以在你的电脑上使用'pip freeze'
但是输出不同，我的意思是 conda 命令的包比pip freeze 的输出多。
这看起来有点奇怪，但通常你可以手动编辑 rewuiremrnts.txt 作为最后的手段。 pipenv 中的另一个选项，pip 和 virtualenv 的包装器
不，如果它正在工作，则没有。我觉得很奇怪，这不能做。是的，人们在环境管理器之间切换可能并不常见，但仍然......需要是可以想象的。
我不确定，我没有看到完整的答案；从某种意义上说，您已经解释了这些工具的作用，但就我在 how 中看到的如何使用 pipenv 的 virtualenv 成功复制 conda 环境而言，没有解决方案。

标签： python-3.x pip conda

【解决方案1】：

正如顶部的注释所示，

conda list -e > requirements.txt

可用于创建conda虚拟环境

conda create --name <env> --file requirements.txt

但此输出的格式不适合 pip。

如果您想要一个可用于创建pip 虚拟环境的文件（即格式正确的requirements.txt）你可以在conda环境中安装pip，使用pip创建requirements.txt。

conda activate <env>
conda install pip
pip freeze > requirements.txt

然后使用生成的requirements.txt 创建pip 虚拟环境：

python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt

当我对此进行测试时，输出中的包并不相同（pip 包含的包较少）但足以设置功能环境。

对于那些在 requirements.txt 中获得奇怪路径引用的人，请使用：

pip list --format=freeze > requirements.txt

【讨论】：

这是最好的答案，应该是公认的答案，因为它提供了用于完成/回答原始 SO 问题的特定命令。
对于那些关注此线程并在requirements.txt 中获得奇怪路径引用的人，请改用pip list --format=freeze > requirements.txt。参考：stackoverflow.com/a/62886215/13095028
@JohnnyUtah 小心。创建一个完全空的环境将不包括pip，因此您的建议最终将安装所有这些包在预期的目标环境之外。此外，OP 显然是在询问是否要迁移到首先没有 Conda 的系统，因此转向 pip 和 venv。
啊，好点@merv。您能否在创建和激活 Conda 环境之后以及运行pip install -r requirements.txt 之前显式安装pip？
@JohnnyUtah 当然，或者只使用 create 指定它：condo create -n foo python=3.8 pip 或 use a YAML like this（没有 anaconda）。

【解决方案2】：

在讨论之后，我想提一下，您实际上可以看到pip 和conda 角色的一些分离。

pip 是一个标准的包管理器，它只做一件事并且做得很好。 requirements.txt 可以在一个环境中生成并由pip 在新环境中安装。

现在有conda 输出：您正确地捕捉到了他们的评论，即“我们生成了这个与 conda 一起使用的库列表”。请注意，python 本身在 conda 列表中，并且（正确地）不在 requirements.txt 中。 conda 复制自己的安装，这就是为什么它的库列表更长，并且有 python 本身。

pip 生成安装在标准库之上的软件包列表，以使您编写的软件包工作。希望对区分两者有帮助。

另外pipenv 是一个更新的工具，它可以为你做虚拟环境和包管理。

【讨论】：

pipenv 仍然是 Python 基础之上的工具，就像 pip 一样。它不会处理 Python 外部的需求。这就是 conda 的用途，要处理更大的画面，请参阅 What is the difference between pip and conda?
虽然这个答案提供了一些额外的有用信息，但它没有提供与 conda 和 pip 一起使用的实际命令。

【解决方案3】：

在 conda 环境中只需调用

pip freeze

我明白了：

ipykernel @ file:///C:/ci/ipykernel_1607454116140/work/dist/ipykernel-5.3.4-py3-none-any.whl
ipython @ file:///D:/bld/ipython_1612487184680/work
...

想要的格式：

ipykernel==5.3.4
ipython==7.20.0
...

在激活的 conda 环境中我不得不使用

pip list --format=freeze

为喜欢在虚拟环境中使用 pip 的人获取生成需求文件的正确格式。

【讨论】：

完美运行！只需使用pip list --format=freeze > requirements.txt。将包列表作为requirements.txt文件存储在项目目录中。

【解决方案4】：

以防万一有人希望从 conda 中的现有项目生成 requirements.txt，请使用以下

转到你的项目环境conda activate <env_name>
conda list 为您提供用于环境的软件包列表
conda list -e > requirements.txt 将所有关于包的信息保存到您的文件夹中
conda env export > <env_name>.yml
pip freeze

【讨论】：

OP 想要一个可用的 requirements.txt 文件。这个程序如何帮助他们做到这一点？
这个答案非常有用，因为它提供了创建 yaml 文件以重新创建 conda 环境所需的确切包列表和命令，而不仅仅是 pip 包的列表。
艾西瓦特感谢分享。你能解释一下这种魔法是如何发生的吗？

【解决方案5】：

激活 conda 环境
conda activate flask-test

获取 conda env 的路径并复制它
conda list

使用lib\site-packages 附加复制的路径，并在带有--path 选项的pip 中使用它
pip freeze --path C:\Users\username\Miniconda3\envs\flask-test\lib\site-packages > requirements.txt 在 Linux 上，路径类似于 /home/username/miniconda3/envs/flask-app/lib/python3.8/site-packages/

【讨论】：