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在 Python 项目中，如何管理所使用的全部依赖库呢？

最主流的做法是维护一份 requirements.txt ，记录下所有依赖库的名字及其版本号。

常见的生成 requirements.txt 的方法是:

pip freeze > requirements.txt

这种方法用起来方便，但有几点不足：

• 它搜索依赖库的范围是全局环境，因此会把项目之外的库加入进来，造成冗余（一般是在虚拟环境 virtualenv 中使用，但还是可能包含无关的依赖库）
• 它只会记录以 pip install 方式安装的库
• 它对依赖库之间的依赖关系不做区分
• 它无法判断版本差异及循环依赖等情况
• …………

pigar

安装

conda install pigar

使用

pigar --without-referenced-comments

检查依赖库的最新版本

pigar -c ./requirements.txt