Python3.6.4常用依赖包requirements.txt全览

"requirements.txt" 文件是Python项目中的一个常见配置文件，用于列出项目依赖的特定软件包及其版本。在Python 3.6.4环境中，这个列表包含了多个关键库，它们对于项目的正常运行至关重要。以下是一些主要依赖项： 1. **absl-py**：Google的抽象基类库，提供了基础抽象数据类型和工具，有助于构建模块化代码。 2. **altgraph**：这是一个轻量级的Python模块，用于解决Python标准库中缺少的一些功能或替代那些不再维护的库。 3. **astor**：用于将抽象语法树（AST）转换为源代码，有助于理解和调试代码，或者生成文档。 4. **atomicwrites**：处理文件写入时的安全性，确保文件操作的原子性，防止部分写入导致的数据损坏。 5. **attrs**：属性装饰器库，提供简单而强大的属性管理。 6. **backcall**：用于支持回调函数，特别是在交互式环境中，如IPython，用于显示命令行调用的结果。 7. **bleach**：一个HTML标签清理库，用于安全地处理用户输入的HTML内容。 8. **boto3** 和 **botocore**：Amazon Web Services (AWS) 的Python SDK，用于访问AWS服务，如S3、EC2等。 9. **bottle**：轻量级Web服务器框架，适用于小型Web应用开发。 10. **cchardet** 和 **chardet**：处理字符编码检测，确保正确处理不同编码的文本数据。 11. **click**：命令行接口工具，使命令行应用程序的开发更加简洁。 12. **cmds**：提供了一些命令行接口工具的简单封装。 13. **colorama**：跨平台控制台颜色输出，使得在各种终端上呈现一致的颜色效果。 14. **cx_Freeze**：用于创建可执行文件的工具，便于打包Python程序为独立的Windows安装程序。 15. **cycler**：用于绘制图形时管理颜色、线条样式和标记样式的变化。 16. **data**：可能是指某个特定的数据处理库，但具体库名未在描述中明确给出。 17. **dateparser**：解析日期字符串的库，可以处理多种日期格式。 18. **decorator**：装饰器库，增强函数的功能和行为。 19. **defusedxml**：为处理XML文档提供安全防护，防止常见的XML注入攻击。 20. **dlib**：一个C++库，提供机器学习和计算机视觉相关的算法，如人脸检测和特征提取。 21. **docutils**：文档处理库，支持创建和转换多种格式的文档。 22. **docx**：处理Microsoft Word (.docx)文件的库，用于读取和生成Word文档。 23. **dual**：可能是某个尚未公开的库，需要更多信息才能确定其用途。 24. **dynamo3**：DynamoDB Python客户端，用于与亚马逊的NoSQL数据库交互。 25. **entrypoints**：用于解析Python包中的入口点，例如插件和命令行工具。 26. **fluid**：可能是一个用于网页布局或响应式设计的库。 27. **flywheel**：一个数据存储和管理平台的客户端库。 28. **freetype-py**：用于在Python中渲染TrueType字体的库。 29. **funcsigs**：处理函数签名，主要用于兼容Python 2和Python 3。 30. **future**：为了向后兼容Python 2和Python 3，引入一些新的语言特性。 31. **gast**：Google的抽象语法树解析器，用于编译Python源代码到另一种形式。 32. **google-pasta**：Google的内置库，用于简化Python内置模块的访问。 33. **graphviz**：用于创建图形的库，如流程图和网络图。 34. **grpcio**：Google的远程过程调用(RPC)框架，用于高性能的服务间通信。 35. **h5py**：HDF5文件的Python接口，用于处理大型数据集。 36. **humanize**：使数字和日期更具人性化的库，易于阅读。 37. **ICP**：可能是指某个内部或特定项目的库，需要更多信息。 38. **idna**：处理国际ized域名名称（IDN）的库。 39. **imageio** 和 **imageio-ffmpeg**：图像处理库，支持多种格式的图像读写和视频处理。 40. **importlib-metadata**：提供元数据的库，用于获取Python包的信息。 41. **ipykernel** 和 **ipython**：IPython的内核组件，用于交互式计算环境。 42. **ipython-genutils**：IPython通用辅助工具包。 43. **ipywidgets**：创建交互式可视化组件的库，如滑块、按钮等。 44. **iso8601**：处理ISO 8601日期格式的库。 45. **jedi**：一个强大的自动完成和代码分析库，用于Jupyter Notebook等IDE。 46. **jieba**：中文分词库，常用于处理中文文本。 47. **Jinja2**：用于模板引擎，用于动态HTML或文本生成。 48. **jmespath**：JSON表达式语言，用于查询和过滤JSON数据。 49. **joblib**：并行计算库，支持简单任务的并行执行。 50. **Js2Py**：JavaScript到Python的翻译器，用于处理JavaScript代码。 51. **jsonschema**：用于验证JSON数据结构的库。 52. **jupyter-client** 和 **jupyter-core**：Jupyter Notebook的核心组件，提供交互式计算环境的基础设施。 53. **Keras-Applications** 和 **Keras-Preprocessing**：Keras的预训练模型和数据预处理工具。 54. **kiwisolver**：用于数学优化问题的库，可能与图形布局相关。 这些库涵盖了数据处理、网络通信、Web开发、机器学习、GUI工具、文本处理、科学计算等多个领域，是构建一个功能丰富的Python应用所必需的基础组件。通过`pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r requirements.txt` 命令，开发者可以方便地根据`requirements.txt` 文件安装所有依赖，确保项目的顺利运行。