一、poetry

Poetry 是一个用于管理 Python 项目依赖关系和构建工具的工具。它提供了一个简单的命令行界面，可以帮助您创建、管理和发布 Python 项目，使用方法：command [options] [arguments]
官网：https://python-poetry.org/docs/

1. 主要功能和用途

• 创建新的 Python 项目：Poetry 提供了 new 命令，可以创建一个新的 Python 项目，并设置项目的基本配置。
• 管理依赖项：Poetry 使用 pyproject.toml 文件来管理项目的依赖项。您可以通过运行 add 命令添加依赖项，指定版本要求，并自动解析依赖关系。Poetry 还支持锁定依赖项的版本，以确保项目在不同环境中的一致性。
• 构建和发布项目：Poetry 提供了 build 命令，用于构建项目。您可以选择将项目打包为源码分发包或二进制分发包。此外，Poetry 还支持将项目发布到 PyPI 或私有仓库。
• 虚拟环境管理：Poetry 可以为每个项目创建和管理独立的虚拟环境。这使得项目的依赖项与其他项目隔离开来，确保项目的环境独立性和可重现性。
• 运行命令和脚本：Poetry 允许您在项目的虚拟环境中运行命令和脚本。这样可以确保命令和脚本在正确的环境中执行，并且可以访问项目的依赖项。

2. 主要命令

• new：在指定路径下创建一个新的 Python 项目。
• init：在当前目录创建一个基本的 pyproject.toml 文件。
• add：向 pyproject.toml 文件添加新的依赖项。
• install：安装项目的依赖项，pyproject.toml问价中全部的依赖项。
• check：验证 pyproject.toml 文件的内容以及与 poetry.lock 文件的一致性。
• config：管理配置设置。
• list：列出可用的命令。
• about：显示有关 Poetry 的信息。
• build：默认情况下，构建项目为一个源码分发包（tarball）和一个二进制分发包（wheel）。
• export：将锁定文件以其他格式导出。
• help：显示命令的帮助信息。
• lock：锁定项目的依赖项。
• publish：将包发布到远程仓库。
• remove：从项目的依赖项中移除一个包。
• run：在适当的环境中运行命令。
• search：在远程仓库上搜索包。
• shell：在虚拟环境内启动一个shell。
• show：显示有关包的信息。
• update：根据 pyproject.toml 文件更新依赖项。
• version：显示项目的版本信息，或根据提供的有效版本规则进行版本升级。
• cache clear：按名称清除 Poetry 的缓存。您可以指定要清除的特定缓存名称。例如，要清除名为 http 的缓存，可以运行以下命令：
• cache list：列出 Poetry 的缓存列表。这将显示已存在的缓存名称和路径
• env info：显示有关当前环境的信息。这将显示有关 Poetry 正在使用的 Python 解释器、虚拟环境路径和其他相关信息的详细信息。
• env list：列出与当前项目关联的所有虚拟环境。这将显示项目中创建的所有虚拟环境的名称和路径。
• env remove：删除与项目关联的虚拟环境。您可以指定要删除的特定虚拟环境名称。
• self add：将额外的包添加到 Poetry 的运行环境中。这可以让您在 Poetry 运行时环境中安装和使用额外的包，而不会影响全局 Python 环境。
• self install：安装 Poetry 安装的锁定包，包括附加组件。这将安装 Poetry 安装所需的所有包，以及附加组件，以确保 Poetry 的正常运行。
• self lock：锁定 Poetry 安装的系统要求。这将生成一个锁定文件，其中包含 Poetry 安装所需的所有系统要求的确切版本。这有助于确保在不同环境中使用相同的系统要求。
• self remove：从 Poetry 的运行环境中删除额外的包。这可以用于卸载不再需要的包，以减少 Poetry 运行时环境的大小。
• self show：显示 Poetry 运行环境中的包。这将列出 Poetry 运行时环境中安装的所有包，包括其版本号和其他相关信息。
• self show plugins：显示当前安装的插件的信息。这将列出当前已安装的 Poetry 插件，并显示有关插件的详细信息。
• self update：将 Poetry 更新到最新版本。这将自动下载并安装最新版本的 Poetry，以确保您使用的是最新的功能和改进。
• source add：为项目添加源配置。您可以使用此命令将其他源添加到项目中，以便在解析和安装依赖项时使用这些源。源可以是 PyPI、私有仓库或其他支持的源。
• source remove：移除项目配置的源。使用此命令可以从项目中删除先前添加的源配置。
• source show：显示项目配置的源信息。这将列出项目中配置的所有源，并显示与每个源相关的详细信息，例如源的名称、URL 和优先级等。

3. poetry优点

• 简化依赖项管理：Poetry 提供了一个统一的方式来管理项目的依赖项。您可以在 pyproject.toml 文件中指定项目的依赖项，并且可以使用 Poetry 的命令来安装、更新和删除依赖项。这简化了依赖项的管理过程，使得项目的环境配置更加简单和可靠。
• 虚拟环境和依赖项隔离：Poetry 支持创建和管理虚拟环境，这使得每个项目都可以拥有独立的 Python 环境。这样可以避免不同项目之间的依赖项冲突，并且可以确保每个项目都使用正确的依赖项版本。
• 自动生成和维护 pyproject.toml 文件：Poetry 可以自动为您的项目生成和维护 pyproject.toml 文件。这个文件包含了项目的元数据、依赖项和构建配置等信息。通过自动生成和维护这个文件，Poetry 简化了项目配置的过程，使得项目的管理更加方便。
• 构建和发布支持：Poetry 提供了一些命令来构建和发布项目。您可以使用 Poetry 构建项目的分发包，并且可以轻松地发布到 PyPI 或其他包管理平台。这使得项目的构建和发布过程更加简单和一致。

4. poetry缺点

• 学习曲线：Poetry 的功能非常丰富，但这也意味着它有一个相对陡峭的学习曲线。对于新用户来说，可能需要一些时间来熟悉 Poetry 的命令和工作流程。然而，一旦掌握了基本的概念和操作，Poetry 可以提供强大的依赖项管理能力。
• 社区支持：尽管 Poetry 的用户群体在不断增长，但与其他一些依赖项管理工具相比，Poetry 的社区支持可能相对较小。这意味着在遇到问题时，可能需要花费一些时间来寻找解决方案或寻求帮助。

二、pipdeptree

pipdeptree 是一个用于查看 Python 项目依赖关系的工具。它可以显示项目所依赖的库以及它们之间的依赖关系树。
使用 pipdeptree，可以轻松地了解项目中使用的所有库及其版本，并查看它们之间的依赖关系。这对于管理项目的依赖项、解决依赖冲突以及确保项目的稳定性非常有用。
通过运行 pipdeptree 命令，它会分析当前环境中已安装的库，并以树状结构的形式显示它们之间的依赖关系。每个库都会显示其名称、版本号以及它所依赖的其他库。
git：https://github.com/tox-dev/pipdeptree

1. 主要功能和用途

• 查看项目的依赖关系树。
• 检查依赖项的版本，以确保项目所需的库版本符合要求。
• 检测潜在的依赖冲突。
• 导出依赖关系到文件，以便与他人共享或备份。

2. 主要命令配置

• -h、–help：显示帮助信息，包括所有可用的配置选项和用法示例。
• -v，–version：显示程序的版本号
• -p、–packages：指定要显示依赖关系的包或模块，如：pipdeptree -p requests,beautifulsoup4，可与-f、-j一起使用：pipdeptree -p requests,beautifulsoup4 -f > requirements.txt
• -w、–warn：显示警告消息，例如循环依赖或不明确的依赖关系，如：pipdeptree -w silence，silence在输出中不显示警告信息；suppress仅显示警告摘要，而不显示详细的警告信息；fail将警告视为错误，并以非零退出代码退出。
• -f、–freeze：依赖项导文件requirements.txt，如：pipdeptree -f > requirements.txt
• -j、–json：导出到 JSON 文件，如：pipdeptree -j > dependencies.json
• -e、–exclude：指定要排除的包或模块，如：pipdeptree -e requests,beautifulsoup4，不会显示 requests,beautifulsoup4 依赖关系树，可与-f、-j一起使用：pipdeptree -e requests,beautifulsoup4 -f > requirements.txt
• -d、–depth：限制树的深度，默认为无限深度，如：pipdeptree -d 0，可与-f、-j一起使用：pipdeptree -d 0 -f > requirements.txt
• -r、–reverse：以反向依赖关系的方式显示依赖树，如：pipdeptree -r
• -l、–local-only：显示当前 Python 环境中已安装的包列表，如：pipdeptree -l
• -u、–user-only：显示当前 Python 环境中已安装的包的可升级版本，如：pipdeptree -l
• –encoding：用于指定输出时使用的编码，默认为 UTF-8，如：pipdeptree --encoding
• –json-tree：输出嵌套的 JSON 格式，模仿文本格式的布局，如：pipdeptree --json-tree > dependencies.json
• -mermaid：生成 Mermaid.js 格式的流程图，如：pipdeptree --mermaid > dependencies.mmd
• –graph-output：使用 Graphviz 渲染依赖关系图，值可以是 dot、jpeg、pdf、png、svg 等格式，如：pipdeptree --graph-output png > dependencies.png

3. pipdeptree优点

• 展示依赖关系：pipdeptree能够清晰地展示项目的依赖关系，帮助用户理解各个库之间的联系和层级关系。
• 生成多种格式的文件：除了文本格式的文件，pipdeptree还能生成多种图形格式的文件，如JSON、Graph、PDF、PNG等，这使得依赖关系图更加直观和易于理解。
• 逆向查找依赖库：pipdeptree可以逆向查找某个依赖库是怎么引入进来的，这有助于用户理解和解决依赖冲突。
• 发现循环依赖：pipdeptree可以检测项目中的循环依赖，这是一个非常重要的功能，因为循环依赖可能会导致项目运行不稳定。

4. pipdeptree缺点

• 无法穿透虚拟环境：如果要在虚拟环境中工作，必须在该虚拟环境中安装pipdeptree。因为跨虚拟环境会出现重复或冲突等情况，因此需要限定虚拟环境。
• 每个虚拟环境需要单独安装：如果项目使用了多个虚拟环境，那么每个虚拟环境都需要单独安装pipdeptree，这可能会增加额外的复杂性。

三、pigar

pigar 是一个用于生成 Python 项目的依赖项清单的工具。它可以分析项目的源代码，并自动检测项目所使用的外部库和其对应的版本信息，然后生成一个包含这些依赖项的 requirements.txt 文件。
使用 pigar，可以避免手动维护和更新 requirements.txt 文件的繁琐工作。它可以自动检测项目中导入的模块，并根据需要安装适当的版本。这对于确保项目在不同环境中的一致性非常有用，例如在开发、测试和部署过程中。
pigar 还提供了一些额外的功能，例如生成依赖图、检查过期的依赖项以及支持自定义配置等。它是一个方便的工具，可以简化 Python 项目的依赖项管理过程，并帮助确保项目的依赖项保持最新和一致。

1. 命令参数

• –version：显示 pigar 的版本信息并
• -l、–log-level：设置日志级别，可以选择 ERROR、WARNING、INFO、DEBUG。默认为 WARNING。
• -h、–help：显示此帮助消息并退
• check：检查 requirements.txt 中列出的包或分发的最新版本。显示是否有可用的更新版本。
• generate：为给定的 Python 项目生成 requirements.txt 文件。它会分析项目的源代码，并生成一个包含项目所需依赖项及其版本的清单文件。
• gohome：前往项目的主页，用于报告错误或获取更多信息。这将打开 pigar 的 GitHub 主页，可以在那里提交 Bug 报告或浏览更多相关信息。
• indexdb：执行与索引数据库相关的操作。这些操作包括构建索引数据库、更新索引数据库等。
• search：通过顶级导入/模块名称搜索包或分发。可以提供一个或多个导入/模块名称，pigar 将搜索与这些名称相关的包或分发。

2. pigar generate，分析项目的源代码生成依赖文件

• -f、–requirement-file：指定要生成的 requirements.txt 文件，如：pigar generate -f requirements.txt
• –with-referenced-comments：在生成的 requirements.txt 文件中添加注释，列出导入该依赖项的所有文件，如：pigar generate -f requirements.txt --with-referenced-comments
• -c、–comparison-specifier [|~=|>=|>]：版本比较符号的一部分，例如 abc1.0。默认为 ==。更多信息可以参考 PEP 440。
• –show-differences / --dont-show-differences：是否在覆盖 requirements.txt 文件时显示差异。
• –visit-doc-string：在分析导入语句时考虑文档字符串中的 doctest。
• -e、–exclude-glob TEXT：排除匹配给定通配符的文件和目录进行搜索。默认为 **/.git, **/.hg, **/.svn, **/pycache, venv。
• –follow-symbolic-links / --dont-follow-symbolic-links：是否跟随所有符号链接到最终目标。默认为跟随符号链接。
• –dry-run：不实际写入 requirements.txt 文件，只打印文件内容。
• -i、–index-url TEXT：Python Package Index 的基本 URL，应指向符合 PEP 503（简单仓库 API）的存储库
• –include-prereleases：是否包括预发布和开发版本。
• –question-answer [ask|yes|no]：是否以 “yes” 或 “no” 回答所有可能的问题，否则需要手动确认。默认为 “ask”。
• –auto-select：当找到同一模块的多个包或分发时，是否自动选择最佳匹配的一个或全部。否则需要手动交互选择。
• –enable-feature [requirement-annotations]：是否启用实验性功能。“requirement-annotations” 功能允许通过添加注释来声明隐式的包/分发或顶级导入名称。
• -h、–help：显示此帮助消息并退出

3. pigar check，检查 requirements.txt 中列出的包或分发的最新版本。显示是否有可用的更新版本。

• -f, --requirement-file FILE：指定要检查的需求文件的路径。可以将此选项与要检查的 requirements.txt 文件的路径一起使用。
• -i, --index-url TEXT：指定 Python Package Index 的基本 URL。默认情况下，它是指向符合 PEP 503（简单存储库 API）的仓库的 URL。如果希望使用其他索引源，可以使用此选项指定不同的 URL。
• –include-prereleases：包括预发布和开发版本的依赖项。使用此选项将检查并包括预发布版本和开发版本的依赖项。
• –format [table|requirements|json]：指定输出的结构格式。可以选择 table、requirements 或 json。默认为 table，以表格形式输出依赖项信息。requirements 格式不能处理复杂的情况，例如 abc>=1.2.0,<1.3.0。如果需要更复杂的输出格式，可以选择 json。
• -h, --help：显示帮助信息并

4. pigar search，通过顶级导入/模块名称搜索包或分发。可以提供一个或多个导入/模块名称，pigar 将搜索与这些名称相关的包或分发。

• -i, --index-url TEXT：指定 Python 包索引的基本 URL。默认情况下，它是指向符合 PEP 503（简单存储库 API）的仓库的 URL。如果希望使用其他索引源，可以使用此选项指定不同的 URL。
• –include-prereleases：包括预发布和开发版本的包。使用此选项将搜索并包括预发布版本和开发版本的包。
• –format [table|json]：指定输出的结构格式。可以选择 table 或 json。默认为 table，以表格形式输出搜索结果。如果需要以 JSON 格式获取搜索结果，可以选择 json。
• -h, --help：显示帮助信息并退出。

5. piga优点

• 自动生成依赖项清单：Pigar 可以自动分析项目代码并生成一个包含所有依赖项的 requirements.txt 文件。这减少了手动维护依赖项清单的工作量，并确保清单的准确性。
• 简单易用：Pigar 的使用非常简单，只需在项目目录中运行命令即可生成依赖项清单。它不需要复杂的配置或额外的参数设置。
• 快速而轻量：Pigar 的分析过程通常很快，尤其是对于小型项目而言。它是一个轻量级工具，不会引入过多的额外依赖项或复杂的功能。
• 支持不同的输出格式：Pigar 不仅可以生成 requirements.txt 文件，还支持其他格式，如 pipenv、poetry 和 conda 的依赖项清单格式。这使得 Pigar 更加灵活，适用于不同的项目和依赖项管理工具。

6. piga缺点

• 仅基于静态分析：Pigar 是通过静态分析项目代码来确定依赖项的。这意味着它可能无法捕捉到动态导入或运行时依赖项。对于一些复杂的项目，可能需要手动添加一些缺失的依赖项。
• 依赖项版本控制：Pigar 生成的 requirements.txt 文件默认不包含依赖项的版本信息。这可能导致依赖项的版本冲突或不一致。您可能需要手动编辑生成的清单文件，添加适当的版本约束。

四、pip-tools

pip-tools 是一个用于管理 Python 项目依赖关系的工具。它提供了一组命令行工具，可以帮助创建和维护一个明确的依赖关系文件，以确保项目的依赖关系的一致性和可重现性。

1. 主要功能和用途

• 依赖关系管理：pip-tools 允许定义项目的依赖关系，并生成一个明确的依赖关系文件。可以使用简单的文本文件（通常称为 requirements.in）来列出项目的依赖项，包括要求的版本范围。然后，使用 pip-compile 命令将其转换为一个固定的依赖关系文件（通常称为 requirements.txt）。这样可以确保项目的依赖项不会随着时间的推移而意外更改。
• 版本控制：通过使用 pip-compile 命令生成固定的依赖关系文件，可以明确指定每个依赖项的版本范围。这有助于确保每个依赖项的版本在不同环境中保持一致，从而提高项目的可重现性。可以根据需要更新依赖项的版本，并使用 pip-compile 命令重新生成依赖关系文件。
• 快速安装：pip-tools 还提供了一个命令行工具 pip-sync，可以根据 requirements.txt 文件一次性安装所有依赖项。这样，可以轻松地在新环境中设置项目的依赖项，而无需逐个安装每个依赖项。
• 可选的环境隔离：尽管 pip-tools 本身不提供虚拟环境管理功能，但它与其他工具（如 pipenv 或 virtualenv）兼容，并可以与它们一起使用。可以在虚拟环境中安装和管理项目的依赖项，以确保项目与其他环境隔离。

2. pip-compile，用于生成一个固定的依赖关系文件

• –version：显示版本信息并退出，如：pip-compile --version
• -v、–verbose：显示更多的输出，如：pip-compile -v requirements.in
• -q、–quiet：输出较少的信息，如：pip-compile -q requirements.in
• -n、–dry-run：只显示将要发生的更改，不做任何实际改变，如：pip-compile -n requirements.in
• -p、–pre：允许解析预发布版本（默认为禁用）。
• -r、–rebuild：在开始之前清除任何缓存，从头开始重新构建。
• –extra TEXT：安装指定的 extras_require 组；可以多次使用。
• –all-extras：安装所有的 extras_require 组。
• -f、–find-links TEXT：在指定的目录或 HTML 页面中查找归档文件；可以多次使用。
• -i、–index-url TEXT：更改索引 URL。
• –no-index：忽略包索引（仅查看 --find-links 指定的 URL）。
• –extra-index-url TEXT：添加另一个索引 URL 进行搜索；可以多次使用。
• –cert TEXT：指定替代的 CA 证书束路径。
• –client-cert TEXT：指定 SSL 客户端证书路径，一个包含私钥和证书的单个文件（PEM 格式）。
• –trusted-host TEXT：将此主机标记为受信任，即使它没有有效或任何 HTTPS；可以多次使用。
• –header / --no-header：在生成的文件中添加头部注释。
• –emit-trusted-host / --no-emit-trusted-host：在生成的文件中添加受信任主机选项。
• –annotate / --no-annotate：在结果中添加注释，指示依赖项的来源。
• –annotation-style [line|split]：选择注释的格式样式。
• -U、–upgrade / --no-upgrade：尝试将所有依赖项升级到最新版本。
• -P、–upgrade-package TEXT：指定要升级的特定包；可以多次使用。
• -o、–output-file FILENAME：输出文件名。如果给出多个输入文件，则此选项是必需的。否则，将从输入文件中派生。
• –newline [LF|CRLF|native|preserve]：覆盖使用的换行符控制字符。
• –allow-unsafe / --no-allow-unsafe：允许固定被认为不安全的包：distribute、pip、setuptools。警告：未来版本的 pip-tools 将默认启用此行为。使用 --no-allow-unsafe 保留旧行为。建议现在传递 --allow-unsafe 以适应即将到来的更改。
• –strip-extras / --no-strip-extras：确保输出文件符合约束条件，避免使用 extras。
• –generate-hashes：在生成的要求文件中生成 pip 8 风格的哈希值。
• –reuse-hashes / --no-reuse-hashes：通过重用现有输出文件中的哈希值来提高 --generate-hashes 的速度。
• –max-rounds INTEGER：解析要求之前的最大循环次数。
• –build-isolation / --no-build-isolation：在构建现代源分发包时启用隔离。如果禁用构建隔离，则必须已经安装了 PEP 518 指定的构建依赖项。
• –emit-find-links / --no-emit-find-links：在生成的文件中添加 find-links 选项。
• –cache-dir DIRECTORY：将缓存数据存储在指定的目录中。
• –pip-args TEXT：直接传递给 pip 命令的参数。
• –resolver [legacy|backtracking]：选择依赖项解析器。
• –emit-index-url / --no-emit-index-url：在生成的文件中添加索引 URL。
• –emit-options / --no-emit-options：在生成的文件中添加选项。
• –unsafe-package TEXT：指定要考虑为不安全的包；可以多次使用。替代默认的不安全包：distribute、pip、setuptools。
• –config FILE：从 TOML 文件中读取配置。默认情况下，按照给定顺序查找以下文件：.pip-tools.toml、pyproject.toml。
• –no-config：不读取任何配置文件。
• -c、–constraint FILE：使用给定的约束文件限制版本；可以多次使用。
• -h、–help：显示帮助信息并退出

3. pip-sync，用于安装或升级项目的依赖项

• –version：显示 pip-tools 的版本信息并退出。
• -a, --ask：显示将要执行的操作，然后询问是否继续。
• -n, --dry-run：仅显示将要发生的更改，不做任何实际修改。
• –force：即使存在冲突，也继续进行操作。
• -f, --find-links TEXT：在指定目录或 HTML 页面中查找存档文件；可以多次使用。
• -i, --index-url TEXT：更改索引 URL（默认为 PyPI）。
• –extra-index-url TEXT：添加其他索引 URL 进行搜索；可以多次使用。
• –trusted-host TEXT：将此主机标记为可信任，即使它没有有效的或任何 HTTPS；可以多次使用。
• –no-index：忽略软件包索引（仅查看 --find-links 中的 URL）。
• –python-executable TEXT：如果要针对当前环境以外的环境，则使用自定义的 Python 可执行文件路径。
• -v, --verbose：显示更多输出。
• -q, --quiet：提供较少的输出。
• –user：限制操作范围为用户目录。
• –cert TEXT：替代 CA 证书束的路径。
• –client-cert TEXT：SSL 客户端证书的路径，一个包含私钥和 PEM 格式证书的单个文件。
• –pip-args TEXT：直接传递给 pip install 的参数。
• –config FILE：从 TOML 文件中读取配置。默认情况下，按照给定的顺序查找以下文件：.pip-tools.toml、pyproject.toml。
• –no-config：不读取任何配置文件。
• -h, --help：显示此帮助消息并退出。

4. pip-tools优点

• 精确的依赖项控制：pip-tools 允许您为项目的依赖项指定精确的版本约束。通过使用 requirements.in 文件来定义依赖项，然后使用 pip-compile 命令生成具有精确版本约束的 requirements.txt 文件，可以确保项目的依赖项版本一致性和稳定性。
• 支持多个依赖项文件：pip-tools 支持多个依赖项文件，这使得您可以根据需要组织和管理项目的依赖项。例如，您可以拆分依赖项为基础依赖项和开发依赖项，或者根据不同的环境（如测试环境和生产环境）创建不同的依赖项文件。
• 快速而灵活：pip-tools 的编译过程通常很快，尤其是对于小型项目而言。它还提供了一些选项来控制生成的 requirements.txt 文件的格式和行为，例如是否包含注释、是否生成 hashes 等。
• 支持更新和同步依赖项：pip-tools 的 pip-sync 命令可以帮助您将项目的虚拟环境与 requirements.txt 文件中的依赖项保持同步。这样可以确保项目的依赖项与清单文件中指定的版本保持一致，并且可以方便地更新和安装新的依赖项。

5. pip-tools缺点

• 学习曲线：对于新用户来说，pip-tools 可能有一定的学习曲线。它的工作流程和命令选项可能需要一些时间来理解和掌握。然而，一旦熟悉了基本概念和操作，pip-tools 可以提供强大的依赖项管理能力。
• 依赖项冲突解决：pip-tools 生成的 requirements.txt 文件中的精确版本约束可能导致依赖项之间的冲突。如果项目的依赖项之间存在不兼容或冲突的版本要求，您可能需要手动解决这些冲突。

五、pipreqs

pipreqs 是一个用于自动生成 Python 项目依赖项清单（requirements.txt）的工具。当您开发 Python 项目时，项目可能会依赖于其他的 Python 包或库。手动维护依赖项清单可能会很繁琐，而 pipreqs 可以帮助简化这个过程，使用方法：pipreqs [options] [ ]

1. 主要功能和用途

• 自动生成依赖项清单：pipreqs 可以自动分析项目的源代码文件，识别 import 语句，并根据这些语句生成一个包含项目所需依赖项的清单文件。
• 简单易用：只需在项目目录中运行 pipreqs 命令即可生成依赖项清单，无需手动列出每个依赖项。
• 快速和高效：pipreqs 的分析过程快速且高效，可以在短时间内生成准确的依赖项清单。
• 支持虚拟环境：pipreqs 可以与 Python 虚拟环境一起使用，以确保生成的依赖项清单与项目的环境相匹配。
• 支持黑名单和白名单：您可以使用黑名单和白名单机制来排除或包含特定的包或模块，以控制生成的依赖项清单的内容。
• 支持保存开发环境依赖项：除了项目依赖项，pipreqs 还可以生成包含开发环境依赖项的清单文件，以便在开发过程中使用。

2. 主要命令配置

• –use-local：仅使用本地包信息，而不查询 PyPI（Python Package Index）。
• –pypi-server ：使用自定义的 PyPI 服务器。
• –proxy ：使用代理服务器，参数将传递给 requests 库
• –debug：打印调试信息。
• –ignore …：忽略额外的目录，多个目录之间用逗号分隔。
• –no-follow-links：不要跟随项目中的符号链接。
• –encoding ：使用指定的字符编码打开文件。
• –savepath ：将依赖项列表保存到指定的文件中。
• –print：将依赖项列表输出到标准输出。
• –force：覆盖现有的 requirements.txt 文件。
• –diff ：将 requirements.txt 中的模块与项目中的导入进行比较。
• –clean ：通过删除在项目中未使用的模块来清理 requirements.txt 文件。
• –mode ：启用动态版本控制，支持 、 或 方案。
• ：例如，Flask~=1.1.2 表示兼容版本，允许 1.1.2 及其后续的修订版本，但不包括 1.2 及更高的主版本。
• ：例如，Flask>=1.1.2 表示大于等于 1.1.2 的版本。
• ：例如，Flask 表示没有指定版本限制。

3. pipreqs优点

• 自动生成依赖项清单：pipreqs 可以自动分析项目代码，并根据导入语句生成一个包含所有依赖项的 requirements.txt 文件。这减少了手动维护依赖项清单的工作量，并确保清单的准确性。
• 简单易用：pipreqs 的使用非常简单，只需在项目目录中运行命令即可生成依赖项清单。它不需要复杂的配置或额外的参数设置。
• 快速而轻量：pipreqs 的分析过程通常很快，尤其是对于小型项目而言。它是一个轻量级工具，不会引入过多的额外依赖项或复杂的功能。
• 支持自定义排除和包含：pipreqs 允许您在生成依赖项清单时排除特定的文件或文件夹，以及包含额外的依赖项。这使得您可以更灵活地控制生成的清单内容。

4. 缺点

• 仅基于静态分析：pipreqs 是通过静态分析项目代码来确定依赖项的。这意味着它可能无法捕捉到动态导入或运行时依赖项。对于一些复杂的项目，可能需要手动添加一些缺失的依赖项。
• 依赖项版本控制：pipreqs 生成的 requirements.txt 文件默认不包含依赖项的版本信息。这可能导致依赖项的版本冲突或不一致。您可能需要手动编辑生成的清单文件，添加适当的版本约束。