很多Python开源项目在环境搭建教程中都会提供requirements.txt，所以有必要搞清楚这到底有什么作用以及一些细节须知，花几分钟一起看看吧！
requirements.txt中包含项目所需依赖的所有库，如：
library-one==1.0.1library-two==3.1.4library-three==100.1.0要一键安装txt中所指定的3个库，我们可以运行以下命令：
pip install -r requirements.txt这将自动安装 requirements.txt 中指定的每行库及相应版本。
假设现在其他人需要运行自己的代码，那么需要确保两者运行环境一致，首先在项目Python环境的终端中运行如下命令：
pip freeze该命令将在终端中打印出每个安装的每个第三方库以及相应版本，如：
absl-py==1.4.0altair==5.0.1anyio==3.6.2appdirs==1.4.4appnope==0.1.3argon2-cffi==21.3.0是不是感觉这就是requirements.txt文件中的内容。
现在希望将这些内容写入文本文件中，但又不想手动复制粘贴它，可以使用以下命令将其写入：
pip freeze > requirements.txt该语句的作用是将pip freeze输出的所有内容写入名为requirements.txt的文本文件中，
这样，requirements.txt文件制作完毕，接下来是一些须知。
当我们使用pip freeze时，每个安装的库都会出现在你的requirements.txt中。
这可能会很输出肥肠多的内容，如果项目只需要几个主要库，但requirements.txt会安装另外100个不必要的库，该怎么办？
使用 Python 虚拟环境！
python -m venv env # create a virtual environment called 'env'# activating our Python virtual environmentenv/Scripts/activate.bat # Windowssource env/bin/activate # MacOS/Linux创建新的虚拟环境后，干净又卫生，没有安装任何内容。因此，安装项目所需的主要库后使用pip freeze，最终出现在requirements.txt中的内容将仅包含这些主要内容。
这是一个规范的 requirements.txt：
numpy==1.23.5pandas==1.5.2将安装具有特定版本的numpy与pandas。
如下是一个没有版本的requirements.txt：
numpypandas将安装最新版本的numpy与pandas，如果项目中的某些库是没有版本依赖的可以这样做。
pip install -r requirements.txt实际上，可以将其命名为任何名称，只要它是有效的文本文件名即可，如：
pip install -r a.txt但不建议这样做。
假设我们有2个requirements.txt文件：
requirements.txtrequirements_windows.txt我们希望requirements_windows.txt也包含requirements.txt内的内容，可以在requirements_windows.txt中这样写：
library-onelibrary-two-r requirements.txt本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-20051-0.htmlRequirements.txt你真的清楚吗
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