Generar requirements.txt python

Python requirements.txt ejemplo

Cuando se trabaja en cualquier proyecto python o proyecto de ciencia de datos es esencial trabajar siempre en un entorno que haga tu proyecto reutilizable y repetible sin problemas para cualquiera que retome tu proyecto en el futuro.

Esto incluso te ayudará a ti mismo cuando revises tu proyecto en el futuro. Una de las formas de resolver este problema es utilizar un entorno virtual. La razón es que hay dos tipos principales de paquetes y ubicaciones donde residen tus librerías python y no necesitas todos estos paquetes cuando trabajas en un determinado proyecto, por lo que es necesario saber cuál se requiere por proyecto para hacer más fácil la reproducibilidad. Estos incluyen

Un entorno virtual es un espacio de trabajo aislado que mantiene los paquetes separados de la instalación local (principal) del sistema. Te permite crear un entorno “virtual” aislado para cada proyecto python. Esto facilita que cada proyecto sea independiente del otro, especialmente cuando comparten las mismas dependencias. Hay varios paquetes que se pueden utilizar para crear un entorno virtual. Entre ellos se incluyen

Pipreqs

Si compartes un proyecto con otros, utilizas un sistema de compilación, o planeas copiar el proyecto a cualquier otra ubicación donde necesites restaurar un entorno, necesitas especificar los paquetes externos que el proyecto requiere. El enfoque recomendado es utilizar un archivo requirements.txt (readthedocs.org) que contiene una lista de comandos para pip que instala las versiones requeridas de los paquetes dependientes. El comando más común es pip freeze > requirements.txt, que registra la lista actual de paquetes de un entorno en requirements.txt.

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Los archivos requirements.txt contienen versiones precisas de todos los paquetes instalados, y puede utilizar estos archivos para congelar los requisitos de un entorno. Utilizando versiones precisas, puede reproducir fácilmente su entorno en otro ordenador. Los ficheros de requisitos incluyen paquetes incluso si fueron instalados con un rango de versiones, como dependencia de otro paquete, o con un instalador distinto de pip.

Si pip no instala un paquete, y el paquete aparece en un archivo requirements.txt, la instalación completa falla. En este caso, edite manualmente el archivo para excluir este paquete o para usar las opciones de pip para referirse a una versión instalable del paquete. Por ejemplo, puede que prefiera utilizar pip wheel para compilar una dependencia y añadir la opción –find-links <ruta> a su requirements.txt:

Requisitos.txt versión python

Si echamos un vistazo a algunos proyectos Python online en GitHub, lo más probable es que tengan un archivo de texto requirements.txt en el proyecto. Este requirements.txt contiene las librerías Python y sus versiones específicas que necesitamos instalar antes de poder ejecutar el proyecto. En este artículo, vamos a repasar los pasos que debemos seguir para generar un requirements.txt para nuestro proyecto Python.

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Estos paquetes serán escritos en un archivo de texto requirements.txt en lugar de ser impresos en la terminal. Lo que se imprime es esencialmente cada paquete que has instalado usando pip en tu computadora, junto con sus versiones. Esta lista probablemente contendrá los paquetes que necesitas para tu proyecto, pero probablemente contendrá un montón de otras cosas que no necesitas.

Como probablemente no queremos decirle a nuestros usuarios que instalen todas estas cosas irrelevantes, necesitamos una forma de hacer que pip freeze > requirements.txt escriba sólo los paquetes relevantes en requirements.txt. De lo contrario, nuestros usuarios podrían enfadarse con nosotros por pedirles que instalen un montón de cosas innecesarias. Podemos lograr esto usando un entorno virtual Python.

Crear requirements.txt desde el entorno conda

Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos Git aceptan tanto nombres de etiqueta como de rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?

pigar no utiliza expresiones regulares de forma tan violenta. En su lugar, utiliza AST, que es un método mejor para extraer nombres importados de argumentos de exec/eval/importlib, doctest de docstring, etc. Sin embargo, pigar no puede resolver todos los problemas complicados, ver FAQ.

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Además, pigar puede detectar la diferencia entre diferentes versiones de Python. Por ejemplo, puede encontrar concurrent.futures en la librería estándar de Python 3.2, pero necesitará instalar futures en versiones anteriores de Python para obtener concurrent.futures, esto no es un hardcode.