python 获取当前项目引用的第三包(不是当前环境里面安装的所有安装包)

简介: python 获取当前项目引用的第三包(不是当前环境里面安装的所有安装包)

pipreqs ./ --encoding=utf-8 在当前项目下运行,生成Requirements.txt配置文件,包含当前项目引用的第三方包和对应版本

使用requirements.txt安装类库

这个要在requirements.txt文件的所在文件路径运行

pip install -r requirements.txt

相关文章
|
2天前
|
Ubuntu Python
Ubuntu 安装Python3.8
Ubuntu 安装Python3.8
13 0
|
1天前
|
人工智能 IDE 开发工具
python环境安装教程
python环境安装教程
15 0
|
1天前
|
数据采集 iOS开发 MacOS
Python及Pycharm安装教程
Python及Pycharm安装教程
10 0
|
2天前
|
Python
【python】在pycharm创建一个新的项目
【python】在pycharm创建一个新的项目
316 0
|
3天前
|
Python
在Python中快捷引入缺失包的技巧和实践
在Python中快捷引入缺失包的技巧和实践
10 0
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python众筹项目结果预测:优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享
Python众筹项目结果预测:优化后的随机森林分类器可视化|数据代码分享
|
8天前
|
域名解析 JSON API
Python小工具包
【5月更文挑战第2天】构建了一个Python小工具包,包含获取IP、域名解析、JSON格式化和时间戳转换的函数。通过`get_ip_address`和`resolve_domain`实现网络任务,`format_json`用于美化JSON数据,`timestamp_to_datetime`转换时间戳。这些函数可提高开发效率,易于整合到项目中,展现Python的简洁和灵活性。
19 1
Python小工具包
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
【Python 机器学习专栏】A/B 测试在机器学习项目中的应用
【4月更文挑战第30天】A/B测试在数据驱动的机器学习项目中扮演关键角色,用于评估模型性能、算法改进和特征选择。通过定义目标、划分群组、实施处理、收集数据和分析结果,A/B测试能帮助优化模型和用户体验。Python提供工具如pandas和scipy.stats支持实验实施与分析。注意样本量、随机性、时间因素和多变量分析,确保测试有效性。A/B测试助力于持续改进机器学习项目,实现更好的成果。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在机器学习中的重要性及几个主流库:NumPy用于数值计算,支持高效的数组操作;Pandas提供数据帧和序列,便利数据处理与分析;Matplotlib是数据可视化的有力工具;Scikit-learn包含多种机器学习算法,易于使用;TensorFlow和Keras是深度学习框架,Keras适合初学者;PyTorch则以其动态计算图和调试工具受到青睐。这些库助力机器学习研究与实践。
|
11天前
|
网络协议 算法 网络架构
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver
Python网络编程之udp编程、黏包以及解决方案、tcpserver