Python
Python 依赖管理：requirements.txt 从安装到实战
Python 依赖管理工具 requirements.txt 用于记录项目依赖及版本。本文涵盖 pip 安装检查、requirements.txt 生成方式（手动创建、pip freeze、pipreqs）、虚拟环境隔离、依赖安装命令及多环境管理策略，解决开发部署环境不一致问题，提升协作效率。
Python 依赖管理工具 requirements.txt 用于记录项目依赖及版本。本文涵盖 pip 安装检查、requirements.txt 生成方式（手动创建、pip freeze、pipreqs）、虚拟环境隔离、依赖安装命令及多环境管理策略，解决开发部署环境不一致问题，提升协作效率。
在 Python 开发中，你是否遇到过这样的窘境：本地跑通的项目，部署到服务器就报错？同事传的代码，在你电脑上却因'缺少模块'无法运行？这些问题的根源，大多是依赖环境不一致。而 requirements.txt，就是 Python 生态中解决依赖管理的'标准配置'。今天这篇文章，从基础概念到实战操作，带你彻底掌握它的使用。
requirements.txt 是一个纯文本文件，用于记录 Python 项目所依赖的所有第三方包及其精确版本号。它的核心作用是：
简单来说，它就像项目的'依赖清单'——有了这份清单，无论在哪个环境，都能快速复刻出项目需要的'运行土壤'。
requirements.txt 的使用完全依赖 Python 的包管理工具 pip（Python Package Installer），所以第一步要确保 pip 已正确安装并升级到最新版。
打开终端（Windows 用'命令提示符'或 PowerShell，macOS/Linux 用'终端'），输入以下命令：
pip --version # 或 pip3 --version（区分 Python2 和 Python3）
如果输出类似 pip 24.0 from /usr/local/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)，说明 pip 已安装；若提示'命令不存在'，则需要先安装 pip。
pip 通常随 Python 3.4 + 版本默认安装，若未安装或版本过旧，按以下步骤操作：
Windows/macOS/Linux 通用升级命令：
# 升级 pip 到最新版
python -m pip install --upgrade pip
# 若系统同时有 Python2 和 Python3，用 python3 指定 Python3
python3 -m pip install --upgrade pip
根据项目状态，生成 requirements.txt 有两种常见场景：新项目手动创建、已有项目自动生成。
如果项目刚起步，依赖较少，可直接手动创建 requirements.txt 文件：
requirements.txt 的文本文件（无后缀，纯文本）。按'包名==版本号'的格式，逐行写入依赖。例如：
# 注释：项目基础依赖
flask==2.3.3 # Web 框架，指定 2.3.3 版本
requests>=2.31.0 # HTTP 请求库，最低 2.31.0 版本
pandas~=2.1.0 # 数据分析库，兼容 2.1.x 系列版本
版本号写法说明（关键！）
版本号的指定决定了依赖的兼容性，常见写法有 3 种：
==x.y.z：精确版本（推荐），强制安装指定版本，避免版本兼容问题。>=x.y.z：最低版本，安装不低于该版本的最新版，适合对版本不敏感的依赖。~=x.y.z：兼容版本，允许升级到同系列的小版本（如 ~=2.1.0 可安装 2.1.1、2.1.9，但不支持 2.2.0）。如果项目已开发一段时间，手动记录依赖太麻烦，可借助 pip freeze 命令自动生成 requirements.txt，但有个重要前提：先激活项目的虚拟环境（否则会把全局所有 Python 包都列出来，导致文件冗余）。
步骤 1：创建并激活虚拟环境（关键！）
虚拟环境能隔离不同项目的依赖，避免全局包污染。以 Python 自带的 venv 为例：
# 1. 在项目根目录创建虚拟环境（venv 是环境目录名，可自定义）
python -m venv venv
# 或 python3 -m venv venv
# 2. 激活虚拟环境
# Windows（命令提示符）：
venv\Scripts\activate
# Windows（PowerShell）：
.\\venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS/Linux：
source venv/bin/activate
激活成功后，终端前缀会出现 (venv)，表示当前处于虚拟环境中。
步骤 2：安装项目依赖（若未安装）
在虚拟环境中，安装项目所需的所有依赖（比如 pip install flask requests），确保项目能正常运行。
步骤 3：自动生成 requirements.txt
执行以下命令，将当前虚拟环境中的所有依赖（及其版本）写入 requirements.txt：
pip freeze > requirements.txt
此时打开项目根目录，会发现已生成 requirements.txt，内容类似：
进阶：用 pipreqs 生成更精简的依赖（推荐）
pip freeze 会列出虚拟环境中的所有依赖（包括项目间接依赖的包，比如安装 flask 时自动安装的 werkzeug），导致 requirements.txt 冗余。而 pipreqs 工具能只识别项目代码中实际导入的包，生成更精简的依赖清单。
使用 pipreqs 的步骤：
进入项目根目录，执行命令生成 requirements.txt：
# --encoding=utf8 解决中文注释编码问题
pipreqs . --encoding=utf8
安装 pipreqs：
pip install pipreqs
例如，若项目代码中只导入了 flask 和 requests，pipreqs 生成的文件会只有这两个包，比 pip freeze 更简洁。
使用 requests 生成：
使用 pipreqs 生成：
当你拿到一个带有 requirements.txt 的项目（比如从 GitHub 下载），只需一条命令即可安装所有依赖。
和生成时一样，先在项目根目录创建并激活虚拟环境（避免污染全局依赖）。
执行以下命令，pip 会自动读取 requirements.txt 中的内容，安装所有指定包和版本：
pip install -r requirements.txt
常用扩展参数
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt --no-cache-dir
requirements.txt 指定版本范围内的最新版（需配合 >= 或 ~= 写法）：pip install --upgrade -r requirements.txt
执行命令安装之后，原有的依赖报错就被解决了。
实际开发中，项目可能需要区分开发环境和生产环境的依赖（比如开发时需要 pytest 做测试，生产环境不需要）。这时可以创建多个 requirements 文件。
示例：多环境依赖文件结构
your_project/
├── requirements.txt # 生产环境依赖（核心依赖，如 flask、requests）
└── requirements-dev.txt # 开发环境依赖（额外依赖，如 pytest、flake8）
1. requirements.txt（生产环境）
flask==2.3.3
requests==2.31.0
pandas==2.1.0
2. requirements-dev.txt（开发环境）
# 先包含生产环境依赖
-r requirements.txt
# 再添加开发专属依赖
pytest==7.4.3 # 测试框架
flake8==6.1.0 # 代码规范检查
black==23.10.1 # 代码格式化工具
3. 安装对应环境的依赖
pip install -r requirements.txtpip install -r requirements-dev.txt问题 1：执行 pip install -r 时报'版本冲突'
原因：不同依赖包对同一个子依赖的版本要求不一致（比如 A 包需要 requests<2.30，B 包需要 requests>=2.31）。解决方案：
pipdeptree 查看依赖树，定位冲突来源：pip install pipdeptree && pipdeptree。requests>=2.31 的版本）。问题 2：pip freeze 生成的依赖太多，包含无用包
原因：未激活虚拟环境，导致全局依赖被写入。解决方案：
requirements.txt。pip freeze 生成。pipreqs 生成精简版依赖。问题 3：Windows 下激活虚拟环境提示'权限不足'
原因：PowerShell 默认禁止执行脚本。解决方案：
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned，输入 Y 确认。.\venv\Scripts\Activate.ps1。requirements.txt 看似简单，却是 Python 项目规范化、可移植的关键。掌握它的核心流程：
pip 最新，用虚拟环境隔离依赖。pip freeze 或 pipreqs 自动生成。pip install -r requirements.txt 一键还原环境。养成在 Python 项目中使用 requirements.txt 的习惯，能极大减少环境不一致带来的麻烦，让协作和部署更高效。
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