使用 conda 和requirements.txt 设置 python 项目
在处理 python 项目时，创建隔离的环境来管理依赖关系并避免冲突至关重要。本指南将帮助您安装 anaconda、解决常见问题并为您的项目设置虚拟环境。
1.安装 anaconda（在根终端）
a) 按照本指南安装 anaconda。确保您已将 anaconda 添加到 shell 配置中（~/.zshrc 或 ~/.bashrc）。
b) 安装后，通过运行验证：
conda --version
2.修复 conda 激活错误
如果运行 conda activate venv 时遇到错误，例如权限问题，请按照以下步骤修复：
a) 删除任何损坏或部分创建的环境：
conda remove --name venv --all
3.创建项目文件夹和虚拟环境
a) 导航到您的项目目录：
mkdir my_project && cd my_project
b) 使用 python 3.10（或不同的 python x.xx）创建名为 venv 的 conda 虚拟环境：
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您可以使用 python --version 检查 python 版本
conda create -p venv python==3.10 -y
c) 激活虚拟环境：
hdhcms网站支持PC、手机版，同时后台支持公众号的接入，包括微信服务号订阅号，可以设置自动回复及服务号菜单及认证订阅号菜单。 1、网站上线方法： 1.1本网站运行环境为：IIS6.5+SQLITE 1.2将网站解压到网站目录 1.3数据库默认为SQLITE，包括在解压目录内，无须修改 1.4 完成上面的配置后通过所绑定的域名即可运行2网址访问及后台访问配置
conda activate venv
d) 停用环境：
conda deactivate
4.安装库（确保虚拟环境处于活动状态）或跳至下一步(5)
在虚拟环境中安装库以保持它们的隔离：
pip install langchain openai python-dotenv streamlit
这种方法优于全局安装，因为它避免了与其他项目的冲突。
为什么使用虚拟环境？
- 隔离： 将项目特定的依赖项与全局安装分开。
- 一致性：确保您的项目在不同系统的相同环境中运行。
- 可重复性：可以轻松共享和复制项目设置。
5.使用requirements.txt管理依赖关系
跟踪项目的依赖关系对于轻松协作和部署至关重要。操作方法如下：
a) 将依赖项保存到requirements.txt
您可以：
- 手动创建requirements.txt文件并列出您的项目所需的库：
langchain_openai langchain_core python-dotenv streamlit
- 或者使用 pip freeze 自动生成包含所有已安装依赖项的文件（如果使用步骤 4 进行库安装）：
pip freeze > requirements.txt
此命令捕获虚拟环境中安装的所有软件包的确切版本。
由 pip freeze 生成的示例
langchain==0.0.150 openai==0.27.2 python-dotenv==1.0.0 streamlit==1.25.0
b) 从requirements.txt 安装依赖项
要在另一个系统或环境中重新创建相同的环境：
pip install -r requirements.txt
这可确保所有必需的库都按照文件中指定的确切版本进行安装。
为什么使用requirements.txt？
- 可重复性： 确保参与该项目的任何人都安装正确版本的依赖项。
- 可移植性：可以轻松地与团队成员共享环境设置或将其部署到生产环境。
- 版本控制：避免软件包版本更新或更改带来的意外。
通过此设置，您可以使用 conda 虚拟环境高效地处理 python 项目。快乐编码！
