setuptools requirement.txt

setuptools 也支持使用 requirement.txt 文件来指定项目的依赖库，这个文件的格式和作用与前面提到的类似。在项目根目录下创建一个名为 requirement.txt 的文件，然后在文件中列出项目所依赖的第三方库和版本信息，例如：

requests>=2.22.0
numpy>=1.18.0

然后，在 setup.py 文件中使用 setuptools 提供的 find_packages 和 setup 函数来配置项目的元数据和依赖信息，例如：

from setuptools import find_packages, setup

setup(
    name='myproject',
    version='1.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=open('requirements.txt').readlines(),
)

这个例子中，使用了 find_packages 函数来自动查找项目中的所有包，然后使用 open 函数来读取 requirement.txt 文件中列出的依赖库和版本信息，并通过 install_requires 参数来指定这些依赖库。当使用 setuptools 构建和安装这个项目时，它会自动检查这些依赖库是否已经安装，如果没有安装，则会自动安装。

相关问题

setuptools requirement.txt pbr

PBR（Python Build Reasonableness）是一个由 OpenStack 项目开发的 Python 包构建工具，它可以帮助开发者更方便地打包和分发自己的 Python 代码。PBR 基于 setuptools，提供了更高级的功能，例如自动生成版本号、自动化代码打包等。

在使用 PBR 的项目中，可以使用 requirements.txt 文件来指定项目所依赖的第三方库，和使用 setuptools 是类似的。不同之处在于，PBR 可以自动读取 requirements.txt 文件，并将依赖库列表注入到 setuptools 的 setup 函数中。例如：

# setup.cfg
[metadata]
name = myproject
version = 1.0

[files]
packages =
    myproject

[options]
install_requires =
    # Read the dependencies from requirements.txt
    -r requirements.txt

这个例子中，使用了 setup.cfg 文件来配置项目的元数据和依赖信息，其中使用了 -r 参数来自动读取 requirements.txt 文件中列出的依赖库和版本信息，并通过 install_requires 参数来指定这些依赖库。当使用 PBR 构建和安装这个项目时，它会自动检查这些依赖库是否已经安装，如果没有安装，则会自动安装。

需要注意的是，PBR 与 setuptools 和 requirements.txt 文件的关系并不是必须的，PBR 也可以单独使用。但是，使用 PBR 可以让项目的构建更加方便和自动化。

Ubuntu 怎么安装requirement.txt

Ubuntu上安装依赖于`requirements.txt`文件通常是在Python项目中，特别是在使用Docker、pipenv或venv管理环境的情况下。以下是安装步骤：

1. **使用pip和virtualenv（虚拟环境）**:
- 首先，确保你已经安装了`python3-pip`和`python3-virtualenv`。如果没有，可以运行：

     sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip python3-virtualenv

- 创建一个新的虚拟环境：

     virtualenv myenv

- 激活虚拟环境：

     source myenv/bin/activate (对于Python 3.x)

-r requirements.txt

2. **使用pipenv**:
   - 安装`pipenv`如果还没有（如果已安装则跳过）：

sudo apt-get install python3-pip python3-setuptools
pip install pipenv

   - 进入项目目录并初始化pipenv：

cd your_project_directory
pipenv init --three

   - 根据提示编辑`Pipfile`，然后安装依赖：

pipenv install --skip-lock

3. **使用conda（对于科学计算环境）**:
   如果你的项目是基于conda环境的，可以先创建或激活conda环境，然后通过`conda`命令行工具安装：

conda create -n myenv python=3.7
conda activate myenv
conda install --file requirements.txt

完成以上步骤后，你的依赖应该已经成功安装到所选的环境中。