第一种方法：
要导出Python项目的依赖库和环境依赖库，可以使用以下步骤：

  1. 导出项目依赖库：

    • 使用以下命令导出已安装的项目依赖库：
      pip freeze > requirements.txt

    这将在项目根目录中生成一个名为requirements.txt的文件，其中包含了项目依赖库及其版本号。

  2. 导出环境依赖库：

    • 使用以下命令导出整个环境中已安装的依赖库（包括Python解释器和所有包）：
      pip freeze > environment.txt

    这将在当前目录中生成一个名为environment.txt的文件，其中包含了所有已安装依赖库及其版本号。

通过执行上述步骤，你将能够导出Python项目的依赖库以及整个环境的依赖库列表。记得在导出列表后检查生成的文件，确保它们包含了所有必要的依赖库。

第二种方法

pipreqs是一个Python工具，用于自动生成项目的依赖库列表。它可以扫描项目中的Python文件和目录，并自动识别所需的依赖库及其版本信息，然后将这些信息保存到一个名为requirements.txt的文件中。

使用pipreqs可以方便地将项目的依赖库清单导出到其他环境中使用，或者在多个项目之间共享依赖库。

要使用pipreqs,请按照以下步骤进行操作：

  1. 安装pipreqs:

这将会扫描当前目录下的所有Python文件和目录，并自动识别所需的依赖库及其版本信息。如果需要扫描其他目录或子目录，可以在命令中指定路径。

  1. 生成依赖库清单：进入项目的根目录

在命令行中运行以下命令：

pipreqs --force > requirements.txt

这将会强制重新扫描所有Python文件和目录，并生成最新的依赖库清单。如果不加--force参数，则只会更新已经修改过的文件。

注意：pipreqs只能识别Python标准库和第三方库，无法识别自定义模块或类。如果您的项目使用了自定义模块或类，需要手动添加到requirements.txt文件中。

(pytorchpy3.7) d:\image_car>pip install pipreqsCollecting pipreqsDownloading pipreqs-0.4.13-py2.py3-none-any.whl (33 kB)Collecting yargDownloading yarg-0.1.9-py2.py3-none-any.whl (19 kB)Collecting docoptDownloading docopt-0.6.2.tar.gz (25 kB)Preparing metadata (setup.py) ... doneRequirement already satisfied: requests in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from yarg->pipreqs) (2.28.1)Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (3.4)Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (2022.12.7)Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (2.0.4)Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packages (from requests->yarg->pipreqs) (1.26.8)Building wheels for collected packages: docoptBuilding wheel for docopt (setup.py) ... doneCreated wheel for docopt: filename=docopt-0.6.2-py2.py3-none-any.whl size=13793 sha256=a1380c5074ac5fccc25d3fa5e74025e852cdce044258b06236886e8ea23fc11fStored in directory: c:\users\administrator\appdata\local\pip\cache\wheels\1f\e0\34\704e15d0b49f199ac74a2757d018d428ad4cf119c078c80f16Successfully built docoptInstalling collected packages: docopt, yarg, pipreqsSuccessfully installed docopt-0.6.2 pipreqs-0.4.13 yarg-0.1.9(pytorchpy3.7) d:\image_car>pip show pipreqs Name: pipreqsVersion: 0.4.13Summary: Pip requirements.txt generator based on imports in projectHome-page: https://github.com/bndr/pipreqsAuthor: Vadim KravcenkoAuthor-email: vadim.kravcenko@gmail.comLicense: Apache LicenseLocation: d:\softer\aanaconda\envs\pytorchpy3.7\lib\site-packagesRequires: docopt, yargRequired-by:

输入项目地址：

(pytorchpy3.7) d:\image_car>pipreqs D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\INFO: Successfully saved requirements file in D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\requirements.txt

创建项目单独的环境

激活

安装项目依赖

pip install -r D:\image_car\KNN-Fall-Detection-main\KNN-Fall-Detection-main\requirements.txt

显示正在安装依赖库