Python项目中经常会带requirements.txt文件,里面是项目所依赖的包的列表,也就是依赖关系清单,这个清单也可以使用pip命令自动生成. pip命令: 1 pip freeze > requirements.txt 这样就自动生成requirements.txt了.如果需要生成在虚拟环境下的依赖关系,需要先进入虚拟环境. 在很多Python项目中都包含一个requirements.pip文件,里面写的是一些包的名称和版本之类的信息,这是做什么用的呢? 比如一个requirement

前言: 本文实操笔记参照菠萝笔记,安装过程中的坑大家可以参考下 创建Jenkins容器 # 下载Jenkins镜像 [root@localhost ~]# docker pull jenkins/jenkins # 创建Jenkins挂载到宿主机目录 [root@localhost ~]# mkdir -p /var/jenkins_node # 宿主机挂载目录赋予读写执行权限 [root@localhost ~]# chmod -R 777 /var/jenkins_node # 启动镜像,后

问题描述: npm install 安装项目依赖的时候,有时会出现: ERR! Unexpected end of JSON input while parsing near 错误 原因: npm 的包的缓存问题导致 解决: npm cache clean --force //清除缓存 原因:package-lock.json文件版本号问题 解决:删除package-lock.json文件

安装项目依赖:sudo pip3 install pipreqs 生成依赖文件(requirements.txt):pipreqs ./   # 进入项目目录,在项目文件夹里生成安装依赖文件里的环境:pip3 install -r requirements.txt

使用npm install安装项目依赖的时候报错: npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 1 npm ERR! node-sass@4.14.1 postinstall: `node scripts/build.js` npm ERR! Exit status 1 npm ERR! npm ERR! Failed at the node-sass@4.14.1 postinstall script. npm ERR! This is probably n

Composer 是 PHP 的一个依赖管理工具.它允许你申明项目所依赖的代码库,它会在你的项目中为你安装他们 下载并安装composer composer官方文档有好几种安装方法,此处只介绍我实验过可行的方法: 在命令行模式下,到你的工程所在目录,执行以下命令: php -r "readfile('https://getcomposer.org/installer');" | php 此命令会在你的工程下生成一个composer.phar文件,执行php composer.phar可

A导出依赖 pip freeze >requirements.txt B导入安装依赖 pip install -r requirements.txt 使用下面的命令安装依赖能自动跳过安装错误的依赖包,继续安装! while read requirements; do pip install $requirements; done < requirements.txt

将包依赖信息保存在requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt 根据依赖文件安装依赖 pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 根据依赖文件下载依赖包 pip install -d /path/to/save/package -r requirements.txt

npm下载安装的第三方模块包官网(提供包名和使用方法):https://www.npmjs.com/ 淘宝镜像(国内,比较快):https://npm.taobao.org/ commonjs01.js: //通过npm下载安装第三方模块; cmd----cd 要使用第三方模块的项目目录----npm install 第三方模块包名 --save install可以简写成i,--save表示把安装的模块(依赖模块)写入package.json的配置文件中. var sd = require('s

一.yarn的简介: Yarn是facebook发布的一款取代npm的包管理工具. 二.yarn的特点: 1.速度超快. Yarn 缓存了每个下载过的包,所以再次使用时无需重复下载. 同时利用并行下载以最大化资源利用率,因此安装速度更快. 2.超级安全. 在执行代码之前,Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性. 3.超级可靠. 使用详细.简洁的锁文件格式和明确的安装算法,Yarn 能够保证在不同系统上无差异的工作. 三.yarn的安装: 下载node.js,使用npm安装 npm insta

今日内容概要 二次封装Response 后台数据库配置 user模块user表设计 前台创建及配置 内容详细 补充--项目依赖模块 # 导出项目依赖模块和安装项目依赖模块 第三方模块--->导出来--->项目路径下-->requirements.txt 第三方模块名字和版本 pip freeze >requirements.txt # 会生成一个文本 内容都是模块与版本号 pip3 install -r requirements.txt # 执行后 会将文件中所有模块及指定版本装上

在Python中我们在项目中会用到各种库,自带的自然不必再说,然而如果是三方库,则在进行项目移植时通常需要在新的环境下安装需要的三方库文件,面对较大项目中众多的三方库,可以先将项目依赖库导出到txt文件中. 导出命令为:pip freeze > requriements.txt,其中requriements可以自己定义. 在新环境下安装移植项目依赖的三方库方法为:pip install -r requriements.txt 在共享服务器上无root权限,而管理员安装的python包之间版本不匹

PS C:\Users\myjac\Desktop\simple-chinese-ocr> pip install keras Collecting keras Downloading http://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/68/89/58ee5f56a9c26957d97217db41780ebedca3154392cb903c3f8a08a52208/Keras-2.1.2-py2.py3-none-any.whl (304kB) 100% |███

1.安装pipreqs pip install pipreqs 2.导出requriements.txt文件 在windows中,终端切换到项目所在的文件夹下: 运行: pipreqs ./ 如果遇到如下错误: UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 776: illegal multibyte sequence 解决方法: pipreqs ./ --encoding=utf8 3.安装依赖模块 pip

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的pip命令就能完成. pip freeze >requirements.txt 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装requirements.txt里面所有的依赖包,真是非常方便. 发现了一个全新的Python包管理器,叫做pipenv,集合了所有编程语言的包管理器的优点,是kennethreitz大神的一个周末项目.它的工作方式就像Node.js里的npm或者

在ubuntu服务器下安装包的时候,经常会用到sudo apt-get install 包名 或 sudo pip install 包名,那么两者有什么区别呢? 1.区别pip用来安装来自PyPI(https://www.python.org/)的python所有的依赖包,并且可以选择安装任何在PyPI上已上传的先前版本的依赖包,个人认为是python相关的包和第三方包以及各种版本: apt-get可以用来安装软件.更新源.也可以用来更新自Ubuntu(https://launchpad.net

两种方法: 虚拟环境: 使用 pip freeze pip freeze > requirements.txt # 这种方式推荐配合 virtualenv ,否则会把整个环境中的包都列出来. 只扫描项目目录 使用 pipreqs 这个工具的好处是可以通过对项目目录的扫描,自动发现使用了那些类库,自动生成依赖清单.缺点是可能会有些偏差,需要检查并自己调整下. # 首先安装 pipreqs# pip install pipreqs # 安装位置在pip所在的目录下 # 使用方式也比较简单 pipre

虚拟环境下: 1.导出项目依赖库: pip freeze > requirements.txt 2.使用 pip 一次性安装项目的所有依赖项,方法是在命令行中输入:  pip install -r requirements.txt

使用pip freeze $ pip freeze > requirements.txt 这种方式是把整个环境中的包都列出来了,如果是虚拟环境可以使用. 通常情况下我们只需要导出当前项目的requirements.txt,这时候就推荐pipreqs了 参照:Python项目自动生成当前项目的requirements文件

使用 pip requirements.txt 用来记录项目所有的依赖包和版本号,只需要一个简单的 pip 命令就能完成. pip freeze > requirements.txt 生成的文件会像这个样子 alembic==1.0.10 blinker==1.4 Click==7.0 dominate==2.3.5 Flask==1.0.3 然后就可以用 pip install -r requirements.txt 来一次性安装 requirements.txt 里面所有的依赖包,真是非常方