pip install r requirements txt что это
Менеджер пакетов PIP. Гайд по использованию
P IP — это менеджер пакетов. Он позволяет устанавливать и управлять пакетами на Python.
Представьте себе ситуацию: вы собираете проект и подключаете множество сторонних библиотек для реализации своей задачи. Если это делать вручную, процесс выглядит примерно так:
Вполне вероятно, что эта версия библиотеки вообще не подходит, и весь процесс повторяется заново. А если таких библиотек 10? Устанавливать их вручную?
Если вы работали с другими языками программирования, концепция pip может показаться вам знакомой. Pip похож на npm (в Javascript), composer (в PHP) или gem (в Ruby).
Pip является стандартным менеджером пакетов в Python
Pip или pip3?
В зависимости от того, какая версия Python установлена в системе, может потребоваться использовать pip3 вместо pip.
Если вы не знаете какая версия Python установлена на вашей системе, выполните следующие команды:
Советуем использовать версию Python 3.6 и выше
Если команда «python» не найдена, установите Python по инструкции из предыдущей статьи.
Далее нужно убедиться, что сам PIP установлен и работает корректно. Узнать это поможет команда:
Команда отобразит в консоли версию pip, путь до pip и версию python, для которой в дальнейшем будут устанавливаться пакеты:
pip 19.2.3 from /usr/local/lib/python3.8/site-packages/pip (python 3.8)
Альтернативный вариант вызова pip:
Если pip не установлен
Pip поставляется вместе с Python, и доступен после его установки. Если по какой-то причине pip не установлен на вашей системе, установить его будет не сложно.
Windows:
Linux (Ubuntu и Debian)
Для Питона 2-й версии, выполните команду:
apt-get install python-pip
Для Питона 3-ей версии:
apt-get install python3-pip
MacOS
Должна появиться запись Successfully Installed. Процесс закончен, можно приступать к работе с PIP на MacOS!
Как обновить PIP
Иногда, при установке очередного пакета, можно видеть сообщение о том, что доступна новая версия pip.
WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 19.3.1 is available.
А в следующей за ней строке
указана команда для обновления pip:
Команды PIP
Синтаксис pip выглядит следующим образом: pip + команда + доп. опции
Рассмотрим команды pip:
Пример работы с пакетами
PIP позволяет устанавливать, обновлять и удалять пакеты на компьютере. Ниже попробуем разобраться с работой менеджера pip на примере парсинга названий свежих статей на сайте habr.com.
Для начала, нам необходимо установить beautifulsoup4 — библиотеку для парсинга информации с веб-сайтов.
pip3 install beautifulsoup4
pip3 install beautifulsoup4==4.8.2
Данная команда способна даже перезаписать текущую версию на ту, что вы укажите.
Также для работы beautifulsoup нам понадобится пакет lxml :
☝️ Важный момент : по умолчанию pip устанавливает пакеты глобально. Это может привести к конфликтам между версиями пакетов. На практике, чтобы изолировать пакеты текущего проекта, создают виртуальное окружение (virtualenv).
Шаг #2 Импортирование в скрипте.
Для того чтобы воспользоваться функционалом установленного пакета, подключим его в наш скрипт, и напишем простой парсер:
from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup # скачиваем html page = urlopen(«https://habr.com/ru/top/») content = page.read() # сохраняем html в виде объекта BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(content, «lxml») # Находим все теги «a» с классом «post__title_link» all_a_titles = soup.findAll(«a», < "class" : "post__title_link" >) # Проходим по каждому найденному тегу и выводим на экран название статьи for a_title in all_a_titles: print(a_title.text)
Шаг #3 requirements.txt.
Файл requirements.txt создается командой:
pip freeze > requirements.txt
и выглядит следующим образом:
beautifulsoup4==4.8.2 lxml==4.4.2 soupsieve==1.9.5
Теперь ваш скрипт вместе с файлом requirements.txt можно сохранить в системе контроля версий (например git).
Для работы парсера в новом месте (например на компьютере другого разработчика или на удаленном сервере) необходимо затянуть файлы из системы контроля версий и выполнить команду:
Шаг #4 Обновление/удаление установленных пакетов.
Однако бывают ситуации, когда нужно обновить сразу все пакеты из requirements.txt. Достаточно выполнить команду:
Для удаления пакета выполните:
pip uninstall package-name
Для удаления всех пакетов из requirements.txt:
Мы разобрали основы по работе с PIP. Как правило, этого достаточно для работы с большей частью проектов.
User Guide¶
Running pip¶
pip is a command line program. When you install pip, a pip command is added to your system, which can be run from the command prompt as follows:
Installing Packages¶
pip supports installing from PyPI, version control, local projects, and directly from distribution files.
The most common scenario is to install from PyPI using Requirement Specifiers
For more information and examples, see the pip install reference.
Basic Authentication Credentials¶
netrc Support¶
Keyring Support¶
Using a Proxy Server¶
When installing packages from PyPI, pip requires internet access, which in many corporate environments requires an outbound HTTP proxy server.
pip can be configured to connect through a proxy server in various ways:
using the environment variable PIP_USER_AGENT_USER_DATA to include a JSON-encoded string in the user-agent variable used in pip’s requests.
Requirements Files¶
“Requirements files” are files containing a list of items to be installed using pip install like so:
Logically, a Requirements file is just a list of pip install arguments placed in a file. Note that you should not rely on the items in the file being installed by pip in any particular order.
In practice, there are 4 common uses of Requirements files:
If SomeDependency was previously a top-level requirement in your requirements file, then replace that line with the new line. If SomeDependency is a sub-dependency, then add the new line.
It’s important to be clear that pip determines package dependencies using install_requires metadata, not by discovering requirements.txt files embedded in projects.
Constraints Files¶
Use a constraints file like so:
Constraints files are used for exactly the same reason as requirements files when you don’t know exactly what things you want to install. For instance, say that the “helloworld” package doesn’t work in your environment, so you have a local patched version. Some things you install depend on “helloworld”, and some don’t.
One way to ensure that the patched version is used consistently is to manually audit the dependencies of everything you install, and if “helloworld” is present, write a requirements file to use when installing that thing.
Constraints files offer a better way: write a single constraints file for your organisation and use that everywhere. If the thing being installed requires “helloworld” to be installed, your fixed version specified in your constraints file will be used.
Constraints file support was added in pip 7.1. In Changes to the pip dependency resolver in 20.3 (2020) we did a fairly comprehensive overhaul, removing several undocumented and unsupported quirks from the previous implementation, and stripped constraints files down to being purely a way to specify global (version) limits for packages.
Installing from Wheels¶
If no satisfactory wheels are found, pip will default to finding source archives.
To install directly from a wheel archive:
To include optional dependencies provided in the provides_extras metadata in the wheel, you must add quotes around the install target name:
In the future, the path[extras] syntax may become deprecated. It is recommended to use PEP 508 syntax wherever possible.
For the cases where wheels are not available, pip offers pip wheel as a convenience, to build wheels for all your requirements and dependencies.
pip wheel requires the wheel package to be installed, which provides the “bdist_wheel” setuptools extension that it uses.
To build wheels for your requirements and all their dependencies to a local directory:
And then to install those requirements just using your local directory of wheels (and not from PyPI):
Uninstalling Packages¶
pip is able to uninstall most packages like so:
pip also performs an automatic uninstall of an old version of a package before upgrading to a newer version.
For more information and examples, see the pip uninstall reference.
Listing Packages¶
To list installed packages:
To list outdated packages, and show the latest version available:
To show details about an installed package:
For more information and examples, see the pip list and pip show reference pages.
Searching for Packages¶
pip can search PyPI for packages using the pip search command:
The query will be used to search the names and summaries of all packages.
For more information and examples, see the pip search reference.
Configuration¶
Config file¶
Environment Variables¶
Config Precedence¶
Command Completion¶
pip comes with support for command line completion in bash, zsh and fish.
Alternatively, you can use the result of the completion command directly with the eval function of your shell, e.g. by adding the following to your startup file:
Installing from local packages¶
In some cases, you may want to install from local packages only, with no traffic to PyPI.
First, download the archives that fulfill your requirements:
Note that pip download will look in your wheel cache first, before trying to download from PyPI. If you’ve never installed your requirements before, you won’t have a wheel cache for those items. In that case, if some of your requirements don’t come as wheels from PyPI, and you want wheels, then run this instead:
“Only if needed” Recursive Upgrade¶
eager : upgrades all dependencies regardless of whether they still satisfy the new parent requirements
only-if-needed : upgrades a dependency only if it does not satisfy the new parent requirements
As an historic note, an earlier “fix” for getting the only-if-needed behaviour was:
A proposal for an upgrade-all command is being considered as a safer alternative to the behaviour of eager upgrading.
User Installs¶
To install “SomePackage” into an environment with site.USER_BASE customized to ‘/myappenv’, do the following:
When globally installed packages are on the python path, and they conflict with the installation requirements, they are ignored, and not uninstalled.
To make the rules clearer, here are some examples:
From within a real python, where SomePackage is not installed globally:
From within a real python, where SomePackage is installed globally, but is not the latest version:
From within a real python, where SomePackage is installed globally, and is the latest version:
Ensuring Repeatability¶
Fixing conflicting dependencies¶
Using pip from your program¶
The pip code assumes that is in sole control of the global state of the program. pip manages things like the logging system configuration, or the values of the standard IO streams, without considering the possibility that user code might be affected.
pip’s code is not thread safe. If you were to run pip in a thread, there is no guarantee that either your code or pip’s would work as you expect.
pip assumes that once it has finished its work, the process will terminate. It doesn’t need to handle the possibility that other code will continue to run after that point, so (for example) calling pip twice in the same process is likely to have issues.
What this means in practice is that everything inside of pip is considered an implementation detail. Even the fact that the import name is pip is subject to change without notice. While we do try not to break things as much as possible, all the internal APIs can change at any time, for any reason. It also means that we generally won’t fix issues that are a result of using pip in an unsupported way.
It should also be noted that installing packages into sys.path in a running Python process is something that should only be done with care. The import system caches certain data, and installing new packages while a program is running may not always behave as expected. In practice, there is rarely an issue, but it is something to be aware of.
Having said all of the above, it is worth covering the options available if you decide that you do want to run pip from within your program. The most reliable approach, and the one that is fully supported, is to run pip in a subprocess. This is easily done using the standard subprocess module:
If you want to process the output further, use one of the other APIs in the module. We are using freeze here which outputs installed packages in requirements format.:
If you don’t want to use pip’s command line functionality, but are rather trying to implement code that works with Python packages, their metadata, or PyPI, then you should consider other, supported, packages that offer this type of ability. Some examples that you could consider include:
Changes to the pip dependency resolver in 20.3 (2020)¶
pip 20.3 has a new dependency resolver, on by default for Python 3 users. (pip 20.1 and 20.2 included pre-release versions of the new dependency resolver, hidden behind optional user flags.) Read below for a migration guide, how to invoke the legacy resolver, and the deprecation timeline. We also made a two-minute video explanation you can watch.
We will continue to improve the pip dependency resolver in response to testers’ feedback. Please give us feedback through the resolver testing survey.
Watch out for¶
The big change in this release is to the pip dependency resolver within pip.
The most significant changes to the resolver are:
So, if you have been using workarounds to force pip to deal with incompatible or inconsistent requirements combinations, now’s a good time to fix the underlying problem in the packages, because pip will be stricter from here on out.
Constraints don’t override the existing requirements; they simply constrain what versions are visible as input to the resolver (see #9020)
Hash-checking mode requires that all requirements are specified as a == match on a version and may not work well in combination with constraints (see #9020 and #8792)
If necessary to satisfy constraints, pip will happily reinstall packages, upgrading or downgrading, without needing any additional command-line options (see #8115 and Options that control the installation process )
Unnamed requirements are not allowed as constraints (see #6628 and #8210)
Links are not allowed as constraints (see #8253)
Constraints cannot have extras (see #6628)
Per our Python 2 Support policy, pip 20.3 users who are using Python 2 will use the legacy resolver by default. Python 2 users should upgrade to Python 3 as soon as possible, since in pip 21.0 in January 2021, pip dropped support for Python 2 altogether.
How to upgrade and migrate¶
Test the new version of pip.
While we have tried to make sure that pip’s test suite covers as many cases as we can, we are very aware that there are people using pip with many different workflows and build processes, and we will not be able to cover all of those without your help.
installing several packages simultaneously
re-creating an environment using a requirements.txt file
using constraints files
the “Setups to test with special attention” and “Examples to try” below
If you have a build pipeline that depends on pip installing your dependencies for you, check that the new resolver does what you need.
Run your project’s CI (test suite, build process, etc.) using the new resolver, and let us know of any issues.
If you develop or support a tool that wraps pip or uses it to deliver part of your functionality, please test your integration with pip 20.3.
Troubleshoot and try these workarounds if necessary.
If pip is taking longer to install packages, read Dependency resolution backtracking for ways to reduce the time pip spends backtracking due to dependency conflicts.
Please report bugs through the resolver testing survey.
Setups to test with special attention¶
Requirements files with 100+ packages
Installation workflows that involve multiple requirements files
Requirements files that include hashes ( Hash-Checking Mode ) or pinned dependencies (perhaps as output from pip-compile within pip-tools )
Continuous integration/continuous deployment setups
Installing from any kind of version control systems (i.e., Git, Subversion, Mercurial, or CVS), per VCS Support
Installing from source code held in local directories
Как создать и сделать Requirements txt файл в Python
Если вы разработчик, вы можете знать, что при работе над любым проектом Python важно всегда работать в среде, которая делает ваш проект многоразовым и повторяемым, не создавая проблем для всех, кто берет ваш проект. Поэтому, прежде чем обсуждать, как создать и применить Requirements.txt файл в Python, узнаем, что такое файл require.txt и зачем он нам нужен.
Что такое файл require.txt в Python?
В Python файл require.txt – это тип файла, который обычно хранит информацию обо всех библиотеках, модулях и пакетах, которые используются при разработке конкретного проекта. В нем также хранятся все файлы и пакеты, от которых зависит этот проект или которых требуется его запуск. Обычно файл «require.txt» хранится (или находится) в корневом каталоге ваших проектов. Здесь возникает еще один существенный вопрос, зачем нам нужен этот тип файла в наших проектах.
Зачем нужен файл require.txt?
Он помогает нам по-разному, даже когда мы пересматриваем наш проект в будущем, поскольку он решает почти все проблемы совместимости. Если вы когда-либо работали над каким-либо проектом Python, вы наверняка знаете, что обычно требуется несколько пакетов.
Однако при разработке проекта мы использовали определенную версию пакетов. Позже менеджер пакетов или сопровождающий могут внести некоторые изменения, и эти изменения могут легко сломать все ваше приложение.
Поэтому отслеживать каждую модификацию пакетов – это слишком большая работа. В частности, если проект слишком велик, важно отслеживать каждый используемый нами пакет, чтобы избежать неожиданных сюрпризов.
Один из стандартных способов решения подобных проблем – использование виртуальной среды. Причина в том, что существует два основных типа пакетов и мест, где обычно хранятся библиотеки Python, и нам не нужны все типы этих пакетов при работе над конкретным проектом; следовательно, необходимо знать, какой из них требуется для каждого проекта, чтобы облегчить воспроизводимость.
Обычно это следующие файлы:
Что такое виртуальная среда в Python?
Виртуальная среда в Python – это тип изолированного или искусственного рабочего пространства, в котором пакеты пользователя хранятся отдельно от локальной (или основной) установки системы. Это позволяет нам создавать «виртуальную» среду для каждого проекта Python. Это упрощает независимость каждого проекта от другого, особенно если у них одни и те же зависимости. Существуют различные доступные пакеты, которые можно использовать для создания виртуальной среды. Вот некоторые из основных пакетов:
Итак, как только виртуальная среда будет создана для нашего проекта, давайте посмотрим, как установить пакеты и библиотеки. Очень легко получить все необходимые пакеты, которые нам нужны для использования в нашем проекте с виртуальной средой. Давайте сначала посмотрим, как использовать «virtualenv».
Это тип библиотеки, который позволяет нам создавать виртуальную среду и использовать ее. Чтобы установить virtualenv, вы можете следовать приведенной инструкции:
1. Откройте Cmd, введите следующую команду и нажмите кнопку ввода, как показано на изображении ниже:
2. Создание нового рабочего каталога для проекта.
Теперь создайте новую виртуальную среду внутри каталога этого проекта, чтобы избежать ненужных проблем.
3. Теперь, чтобы использовать эту вновь созданную виртуальную среду, нам просто нужно ее активировать. Чтобы активировать эту изолированную среду, введите следующую команду и нажмите кнопку ввода, как показано ниже:
Чтобы убедиться, что наша новая виртуальная среда создана, вы можете увидеть в приглашении, что префикс заменен именем вашей новой виртуальной среды, как в нашем случае, мы назвали нашу виртуальную среду как «name_of_envirnmnet».
Вы также можете проверить это, открыв каталог проекта или папку, в которой будет создан новый каталог с указанным именем.
4. Теперь давайте посмотрим, как создать файл require.txt.
Чтобы создать файл require.txt, было бы хорошо знать, что он содержит.
Файлы require.txt включают все типы стандартных пакетов и библиотек, которые используются в этом конкретном проекте. Таким образом, этот файл require.txt играет важную роль при разработке любых небольших или крупных проектов. Это также помогает нам сделать наши проекты более портативными.
С помощью файла “require.txt” можно легко избежать нескольких серьезных проблем. Чтобы понять это более подробно, вы можете рассмотреть следующий приведенный пример.
Предположим, вы создали новый проект, например приложение, совместимое с конкретной версией библиотеки и пакетов. Таким образом, по какой-то причине вы пересылаете это приложение своему другу.
Поскольку вы не использовали файл require.txt, возможно, ваше приложение не будет работать должным образом или даже не запустится в системе вашего друга. Основная причина этого в том, что все пользователи не используют одну и ту же версию библиотек и пакетов.
Однако, если вы использовали файл require.txt, любой может запустить и использовать ваш проект или приложение, потому что все необходимые или используемые пакеты и библиотеки также указаны в форме файла (require.txt) с вашим проектом.
Как получить файл Requirements.txt: с помощью Virtualenv
Здесь мы можем получить файл requirements.txt. Чтобы создать файл require.txt, мы можем использовать следующую команду:
Как получить файл Requirements.txt: с помощью Pipenv
Pipenv также является отличным инструментом для создания библиотеки виртуальных сред, который имеет несколько интересных функций. Вы можете использовать следующую инструкцию, чтобы получить файл require.txt.
1. Введите следующую команду, чтобы установить pipenv:
2. Теперь введите следующую команду и нажмите кнопку ввода.
Приведенная выше команда используется для установки пакетов, необходимых для проектов.
Эти команды можно использовать для активации вновь созданной виртуальной среды, как показано ниже.
Теперь введите следующую команду, чтобы запустить сценарий в виртуальной среде.
Эта команда используется для запуска указанного сценария в виртуальной среде, как показано ниже.
Поскольку это проще, он также автоматически отслеживает все библиотеки, используемые для проекта, в pipfile и pipfile. файл блокировки. Эти файлы играют ту же роль, что и файл requirements.txt, а также хранят дополнительную информацию о некоторых вещах, которые не включены в файл require.txt.
Таким образом, вы можете использовать этот pip-файл как альтернативу файлу requirements.txt. Однако, если вы все еще хотите использовать файл requirements.txt, вы можете использовать следующую команду:
Способ без Virtualenv, но с помощью Pipreqs
Pipreqs – один из самых эффективных и простых в использовании инструментов, который не требует создания какой-либо виртуальной среды. Поэтому это очень полезно, если пользователю требуются только пакеты и библиотеки, используемые в приложении или проекте.
Одна из наиболее важных вещей заключается в том, что он автоматически сканирует скрипты или файлы Python на предмет их импортированных библиотек и создает файл requirements.txt.
Давайте посмотрим, как это работает:
1. Прежде всего, вы должны установить «pipreqs», поэтому, чтобы загрузить его, введите следующую команду в cmd и нажмите кнопку ввода: