python依賴庫
㈠ python導出requirements.txt依賴文件
導出Python項目依賴文件requirements.txt，有多種方法。使用`pip freeze`命令能生成包含所有環境依賴的文件，但可能包含不必要的路徑信息。為了精簡並確保只包含項目實際使用的依賴，可以採用更精確的方法，避免安裝額外的包。
具體操作如下：
首先，通過命令行運行`pip freeze`，此命令將生成包含所有當前環境依賴的`requirements.txt`文件。這種方式導出的文件可能包含路徑信息，需要進一步處理。
為了生成更精確的依賴列表，可以使用`pipreqs`工具。此工具能夠自動檢測項目中實際引用的庫，並生成相應的`requirements.txt`文件。
安裝`pipreqs`包後，使用以下命令運行：
將`/path/to/project`替換為項目根目錄路徑
- 或直接CD至項目根目錄
- 執行命令：`pipreqs . --encoding=utf-8 --force`
這里的`--encoding=utf-8`參數用於指定文件編碼方式為UTF-8，確保兼容性；`--force`參數表示強制執行，即使文件已存在也不停止操作。
執行完畢後，在項目根目錄下將生成`requirements.txt`文件，該文件只包含項目實際使用的依賴包，無需安裝額外未被引用的庫。
通過上述方法，可以有效管理Python項目的依賴，確保僅安裝項目所需包，避免資源浪費和潛在的兼容性問題。
㈡ python怎麼導入依賴包
python導入依賴包的方法：1、點擊pycharm頂部的file標簽，點擊【setting】按鈕；2、點擊【Project：**】在右側面板選中出現的【Project Interpreter】按鈕，點擊右方的【+】輸入要安裝庫，安裝即可。
第一步：打開pycharm：File-->Settings
第二步：Project：（你的項目名）-->Project InterPreter-->點擊右邊的加號
第三步：在窗口中搜索要下載的依賴-->選中並點擊左下角的install package即可導入依賴包
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㈢ 常用Python機器學習庫有哪些
Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。
㈣ 再見 Pip 和 Conda！Poetry 才是 Python 依賴管理的最好選擇！
歡迎探索@Python與數據挖掘，專注於Python、數據分析等領域！
在項目初期，pip和conda可能能滿足依賴管理需求，但隨著項目擴展，依賴復雜性增加，它們的局限性可能顯現。這時，Poetry作為新興的選擇嶄露頭角，尤其適合高效管理復雜環境下的Python項目。
1. 安裝便利性
Poetry提供了一鍵安裝的簡潔流程，例如，只需用poetry add package-name安裝軟體包，無需擔心不同包的安裝差異。
2. 軟體包選擇
Poetry擁有豐富的軟體包庫，確保找到適合的版本。同時，它避免了Conda中可能存在的特定軟體包限制和版本問題。
3. 依賴管理
Poetry只安裝項目所需的最少依賴，簡化開發過程，避免磁碟空間佔用過多。無論是Conda的完整環境隔離還是Pip的精細化管理，Poetry都更勝一籌。
4. 卸載與依賴文件
Poetry能夠徹底卸載軟體包及其依賴，確保磁碟空間的有效利用。與pip和conda相比，它的依賴文件（如pyproject.toml）通過精確版本控制，確保環境一致性。
5. 環境獨立性
Poetry支持開發和生產環境的獨立依賴，有助於減少沖突，提高項目穩定性。相比之下，Conda和Pip需要額外步驟來實現這一點。
6. 更新與依賴解析
在依賴更新和沖突解決上，Poetry的確定性解析器更高效，能夠即時反饋並幫助開發者避免潛在問題。
總結來說，Poetry憑借其易用性、靈活的依賴管理及對開發環境的優化，成為Python依賴管理的優選工具。想深入學習和交流技術細節，不妨關注我們的社區！
㈤ 編譯安裝python需要哪些依賴
依賴庫：
//使用apt 安裝即可
1.gcc, make, zlib1g-dev（壓縮／解壓縮庫）
安裝過程需要的庫。
2.libbz2-dev
bz2支持庫，若在編譯安裝python前沒有安裝，將無法通過pip install 安裝提供bz2格式的第三方庫，會出現unsupported archive format: .tar.bz2的錯誤，例如爬蟲庫Scrapy依賴的Twisted。
3.libsqlite3-dev
sqlite3支持庫，若在編譯安裝python前沒有安裝，則python中會缺失sqlite3模塊，當引入sqlite3或使用依賴sqllite3的第三方庫(例如Scrapy)時，會出現ImportError: No mol named _sqllite3的錯誤。
//以上為編譯安裝前需要安裝的庫，可能不夠全面，會不斷補充。
4.其他：安裝第三方庫需要的庫
python3-dev, libxml2-dev, libxslt1, libffi-dev, libssl-dev等，在安裝第三方庫會有具體說明，不做過多解釋。
安裝：
//通過wget獲取壓縮包，這里選擇3.6.1版
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz
//解壓
tar xJf Python-3.6.1.tar.xz
cd Python-3.6.1
./configure
make
/*這步如果需要sudo，請使用sudo -H命令，即sudo -H make install，避免pip等模塊安裝失敗。
錯誤示例(pip安裝失敗)：The directory '/home/ls/.cache/pip' or its parent directory is not owned by the current user and caching wheels has been disabled. check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
*/
make install