科普：requirements.txt 和 environment.yml

requirements.txt 和 environment.yml 都是用于管理项目依赖的文件，但它们分属不同的工具生态，用途和功能有明显区别：

1. requirements.txt

• 所属工具：主要用于 Python 的 pip 包管理工具（Python 官方推荐的包管理器）。
• 作用：记录项目依赖的 Python 库及其版本，确保在不同环境中安装一致的依赖。
• 格式示例：

  # 只指定库名（会安装最新版）
  numpy
  pandas# 指定具体版本
  torch==2.0.1
  transformers>=4.28.0
  scikit-learn<=1.2.2# 从 URL 安装（如 GitHub 上的库）
  git+https://github.com/user/repo.git@branch
  

• 使用方式：

  # 安装依赖
  pip install -r requirements.txt# 导出当前环境的依赖到文件
  pip freeze > requirements.txt
  

• 特点：
  • 仅支持 Python 库，不涉及系统级依赖或非 Python 工具。
  • 语法简单，适合小型项目或纯 Python 环境。
  • 缺点：无法精确锁定依赖的“子依赖”版本（可能导致不同环境安装的子依赖不一致）。

2. environment.yml

• 所属工具：用于 conda 或 mamba 包管理工具（跨语言的包管理器，支持 Python、C++ 等语言的库）。
• 作用：不仅记录依赖库，还能定义虚拟环境的名称、Python 版本，甚至包含系统级依赖（如 C 库）。
• 格式示例：

  name: my_project  # 虚拟环境名称
  channels:  # 安装源（优先从这些渠道下载包）- defaults- conda-forge
  dependencies:  # 依赖列表- python=3.9  # 指定 Python 版本- numpy=1.24.3- pandas=2.0.3- pip:  # 可以嵌套 pip 管理的库- transformers==4.30.2- git+https://github.com/user/repo.git
  

• 使用方式：

  # 创建/更新环境（自动安装所有依赖）
  conda env create -f environment.yml
  conda env update -f environment.yml# 导出当前环境到文件
  conda env export > environment.yml
  

• 特点：
  • 支持跨语言依赖（如 C 库、R 包等），适合复杂项目（如深度学习、科学计算）。
  • 能精确控制虚拟环境的所有配置（包括 Python 版本、安装源），复现性更强。
  • 体积通常比 requirements.txt 大，因为会包含更多环境细节。

核心区别总结

如何选择？

• 若项目是纯 Python 且依赖简单，用 requirements.txt 更轻量。
• 若项目涉及多语言依赖、系统库，或需要严格复现环境（如科研、团队协作），优先用 environment.yml。
• 实际开发中，两者可能共存（如 environment.yml 中通过 pip: 嵌套 requirements.txt 的内容）。

• 其它文件

除了 requirements.txt 和 environment.yml，还有一些其它管理依赖和环境配置的文件，简要列举如下：