1. 整理项目代码
把项目所有文件放到一个独立文件夹，结构建议如下
your_project/ # 项目根目录 ├── src/ # 核心代码（可选，小型项目可直接放根目录） │ └── main.py # 主程序 ├── data/ # 数据文件（如有） ├── requirements.txt # pip依赖清单（必选） ├── environment.yml # Conda环境清单（可选，推荐） └── README.md # 项目说明（可选，记录运行方式）2. 导出依赖清单
| 包管理方式 | 导出命令（先激活项目原环境） | 作用 |
|---|---|---|
| pip 为主 | pip freeze > requirements.txt | 导出所有 pip 安装的包（含版本） |
| Conda 为主 | conda env export > environment.yml | 导出 Conda 环境（含 Python 版本 + Conda 包） |
| 混合使用 | 先导出environment.yml，再导出requirements.txt | 兼顾 Conda 和 pip 依赖 |
3. 重建依赖环境
用 Conda 环境（推荐，环境隔离更彻底）
# 1. 进入项目根目录 cd C:\path\to\your_project # Windows # 2. 根据environment.yml创建Conda环境（自动匹配Python版本+Conda包） conda env create -f environment.yml # 3. 激活新建的环境 conda activate your_env_name # your_env_name是原环境名，在yml中定义 # 4. 若有pip补充依赖，安装requirements.txt pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple只用 pip
# 1. （可选）创建pip虚拟环境（避免污染全局Python） python -m venv venv2 # 创建名为venv2的虚拟环境 # 2. 激活虚拟环境 # Windows venv\Scripts\activate # 3. 安装依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
