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使用conda通过以下命令在requirements.txt中安装软件包时

conda install --yes --file requirements.txt

如果requirements.txt中的包不可用,则会抛出"无包错误",如下所示:

使用Anaconda Cloud api站点https://api.anaconda.org

获取包元数据:....

错误:当前linux-64通道中找不到匹配的包:nimfa == 1.2.3

您可以在anaconda.org上搜索此软件包

conda install --yes --file requirements.txt

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

是否可以更改此行为,而不是抛出错误,以便在requirements.txt中安装所有可用的包,并为那些不可用的包引发警告？

我想这样,因为错误所说的包nimfa不可用,可以安装pip.因此,如果我可以改变行为pip install -r requirments.txt以仅针对不可用的包发出警告,我可以使用conda install --yes --file requirements.txt.travis.yml中的命令进行跟踪,以便TravisCI尝试从可用的任何地方安装它.

我试图使用以下代码将seaborn导入python(使用2.7):

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import math as math
from pylab import rcParams

%matplotlib inline

并收到以下错误消息:

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-bd3d27f3b137> in <module>()
      1 import matplotlib.pyplot as plt
----> 2 import seaborn as sns
      3 import pandas as pd
      4 import numpy as np
      5 import math as math

C:\Python27\lib\site-packages\seaborn\__init__.py in <module>()
      2 from .utils import *
      3 from .palettes import *
----> 4 from .linearmodels …

我需要在计算机 A 和计算机 B 上镜像我的所有 Python 设置和模块。

我可以列出计算机 A 中的所有包/模块pip list，然后将它们一一安装在计算机 B 上 - 但实际上有大约 100 个包。

有没有更好/更快的方法来实现这一目标？

此外：

1）例如，当覆盖以前的安装时，我是否必须使用pip install --force-reinstall "pandas==0.23.0"？

2）有没有办法排除选定的包（一些个人的、冗余的模块）？

两台机器都是 Windows 并运行相同的 Python 版本。