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Python离线安装库，依赖，依赖，还是TM的依赖

内网纯离线安装Python库，是件特别烦人的事。问题在于，当你信心满满地把一个库的.whl文件传进内网准备安装时，它会无情地告诉你缺少某个依赖。...比如我要安装openai、unsloth的库，它们每个依赖都打几十个，vllm的库，依赖100多个Python库。。。 那么，有没有一劳永逸的办法？ 当然有！...它能只下载不安装，并且把所有依赖项都给你扒下来。 第一步：在外网机器上准备 找一台可以上网的电脑，确保它的操作系统和Python版本和内网的生产环境尽量一致。...建议：用conda create 一个相同python版本的干净环境 这一点很重要，因为它决定了下载的whl文件是否兼容。 然后，创建一个文件夹，用来存放我们即将下载的所有库文件。...接着，它会用同样的方式，在本地文件夹里找到并安装所有其他的依赖。 整个过程行云流水，一步到位，再也没有烦人的“缺少依赖”提示了。 总结 面对Python的离线安装，不要再一个一个手动去下载依赖了。

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    Python - poetry（5）依赖规范

    啥是依赖规范 可以以各种形式指定项目的依赖项，取决于依赖项的类型以及安装项目可能需要的可选约束 版本约束 ^ 约束 编写规范 允许的版本范围 ^1.2.3 >=1.2.3 <2.0.0 ^1.2 >=1.2.0...= 1.2.3 确定的版本号或范围 >= 1.2，< 1.5 git 依赖 可以指定依赖项的 git 仓库地址 [tool.poetry.dependencies] requests = { git =...限制依赖项 指定仅应该以特定 Python 版本安装依赖项 [tool.poetry.dependencies] pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7..." } [tool.poetry.dependencies] pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7 || ^3.2" } 多个限制 假设依赖包 版本小于等于...1.9 的时候，只能和 Python 2.7 到 Python 2.9 版本兼容 版本大于 2.0 的时候，只能和 Python 3.4 + 版本兼容 [tool.poetry.dependencies

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    python生成项目所需依赖文件

    在开发或者在github上clone python项目时，我们经常能看到他们工程的根目录下有一个requirements.txt文件，并且在Readme中介绍使用前需要运行一些命令 这个时什么意思呢？...开发者希望我们能快速配置项目所需要的环境，所以我们需要这个很重要的文件 python依赖文件 生成文件 自己在工程根目录下创建一个任意文件名.txt,在其中以如下格式输入 six==1.10.0 unity-lens-photos...使用如下命令自动生成，但可能会生成一些无关项目的依赖 pip freeze > requirements.txt 以上命令需要进入工程目录 使用依赖文件 运行项目之前进入工程目录，在其中执行pip...install -r requirements.txt 以上代码会帮你自动安装所需所有依赖， 只需要等待以下就安装好了所有坏境，是不是很方便啊，不然还得一个一个的pip安装 注： 上述测试在ubuntu16.04

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    Python 的 skyfield 依赖 需要的其他依赖分别是什么

    目录 1 需求 2 实现 1 需求 我们需要在一个没有网络的电脑上安装python 的skyfield依赖 我们首先是下载 安装这个，但是这个是需要其他依赖的，如果你安装的时候，本地的Python...环境里面没有其他的依赖，那么这个是安装不上的，所以我们不仅仅要下载这个离线的安装包，还需要下载其他的，都一起下载了，直接拷贝到 没有网络的电脑上 ，就不需要提示一个，出去下载一个了 2 实现 我们看看安装这个需要哪些其他的依赖包...-py3-none-any.whl 7 ruamel.yaml.clib-0.2.7-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64 因为是离线，所以内网里面，只能一个一个依赖的进行安装...，以上就是，如果想要在内网安装 skyfield 依赖，就必须先安装以上的几个。

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    Python 实战项目解决循环依赖问题

    领域还是个初学者，没有遇到类似问题，但是根据分析，问题应该是出在了 循环依赖。...一旦 Python 的模块导入规划不合理，造成了多个互相依赖的模块均在第一次进入时开始实例化，就会产生 循环依赖 问题。 总结一下，Python 模块是可以循环依赖的，但是必须避免循环实例化。...(2) 强制指定实例化顺序# 可以在整个项目的根模块中的 __init__.py 中将所有子模块依赖一遍，调整可能出现循环依赖的顺序，就可以避免后期模块间依赖时产生不可预知的循环依赖问题。...参考文献# python导入模块交叉引用 python项目内import其他内部package的模块的正确方法 如何避免Python的循环导入问题 Python 中循环 import 造成的问题如何解决...Python 循环导入(依赖) Python导入循环方法 python中的循环引用 https://asciiflow.com/#/ Python模块的交叉引用（导入循环）问题分析 注：本作品采用 知识共享署名

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    Python 实战项目解决循环依赖问题

    领域还是个初学者，没有遇到类似问题，但是根据分析，问题应该是出在了 循环依赖。...一旦 Python 的模块导入规划不合理，造成了多个互相依赖的模块均在第一次进入时开始实例化，就会产生 循环依赖 问题。 总结一下，Python 模块是可以循环依赖的，但是必须避免循环实例化。...(2) 强制指定实例化顺序# 可以在整个项目的根模块中的 __init__.py 中将所有子模块依赖一遍，调整可能出现循环依赖的顺序，就可以避免后期模块间依赖时产生不可预知的循环依赖问题。...参考文献# python导入模块交叉引用 python项目内import其他内部package的模块的正确方法 如何避免Python的循环导入问题 Python 中循环 import 造成的问题如何解决...Python 循环导入(依赖) Python导入循环方法 python中的循环引用 https://asciiflow.com/#/ Python模块的交叉引用（导入循环）问题分析 注：本作品采用 知识共享署名

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    Python中的依赖注入实现原理

    依赖注入（Dependency Injection）又称控制反转（Inversion of Control）主要用来实现不同模块或类之间的解耦，可以根据需要动态地把某种依赖关系注入到对象中，使得模块的设计更加独立...同时，依赖注入也是多态的一种实现方式。常用的依赖注入途径有接口注入、Set注入和构造注入三种。另外，反射也属于比较常用的依赖注入技术之一，可以根据给定的不同信息创建不同类型的对象。...class Test: def setObject(self, testObject):#可实现依赖注入 self.object = testObject def show(self...class Test: def __init__(self, testObject): #通过构造方法实现依赖注入 self.object = testObject def show...#为构造方法传入不同类型的对象 t1.show() t2 = Test(B()) t2.show() （4）反射 通过反射技术可以根据传入信息（例如类的名字）的不同来创建不同类型的对象，从而实现多态和依赖注入

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    Pipenv Python依赖管理的新选择！

    前言还在为Python项目的依赖管理头疼吗？是不是经常被各种版本冲突、环境不一致问题折磨？别担心，Pipenv来救场了！...（这个工具真的能省下不少麻烦）作为一个用Python超过5年的开发者，我曾经也被依赖管理这个看似简单实则复杂的问题困扰过。...它由Python社区大神Kenneth Reitz（requests库的作者）开发，旨在解决Python生态中的依赖管理痛点。...你可以看到：包源信息生产环境依赖开发环境依赖Python版本要求Pipfile.lock而Pipfile.lock则是一个JSON格式的文件，包含了确切的包版本和依赖树，确保在不同环境中的一致性。...总结Pipenv是一个强大而优雅的工具，它解决了Python依赖管理中的许多痛点。

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    如何解决Python包依赖问题

    以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头. 一些新手复制了Github上的项目准备运行, 很多时候会在包依赖这一步上卡个半天....pip freeze > requirements.txt 这个命令可能是很多同学用来输出依赖的命令, 但它输出的是当前环境下(笔者默认你使用的是Python的虚拟环境)的所有包, 也就是输出当前你安装的全部非...Python标准库包) 笔者在自己终端上试了一下, 输出的文件如下: (这里暴露了我没有按项目建虚拟环境的烂习惯(逃) # 省略N个库 .......通过pipreqs库输出依赖 如这个库的名称所示, 就是为了方便管理依赖而生....= "3.6" 可以清楚的看到整个文件结构 第一个是[source]是安装库所在源, 第二个是依赖库的信息, 第三个是当你开发环境所需要的包, 最后一个是Python版本.

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