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IPYNB requirements.txt

imports और !pip install पंक्तियाँ स्कैन करता है, उन्हें deduplicate करता है, और सही PyPI नामों के साथ साफ़ requirements.txt डाउनलोड करता है ताकि pip install पहली ही बार में चले।

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यह कैसे काम करता है

अपलोड से डाउनलोड तक तीन कदम

1

नोटबुक रखें

.ipynb कार्ड पर खींचें या ब्राउज़ करें। आप खाता नहीं बनाते।

2

निर्यात चुनें

Word, PDF, Markdown, HTML, LaTeX, ZIP, Python टूल्स, व्यूअर, क्लीनर, मर्जर या स्प्लिटर, जो आपके समीक्षक की उम्मीद हो।

3

डाउनलोड करके भेजें

तैयार फ़ाइल तुरंत लें। स्थानीय रूप से खोलें, ईमेल संलग्न करें या LMS पर अपलोड करें।

requirements.txt extractor: Jupyter notebook को सेकंडों में pip dependencies में बदलें

यह requirements.txt extractor एक.ipynb पढ़ता है, हर कोड सेल में imports और shell-magic install पंक्तियाँ स्कैन करता है, और साफ़ requirements.txt लिखता है जिसे आप pip install -r दे सकते हैं। ब्राउज़र में notebook छोड़ें, नीचे फाइल दिखती है; आपकी मशीन से कुछ बाहर नहीं जाता। वह नीरस मामला जो लोग वास्तव में पाते हैं: किसी ने notebook साझा किया, आप इसे लोकली चलाना चाहते हैं, और सारे imports हाथ से पढ़ने का समय नहीं।

शुद्ध Python पार्सर कुछ चूक जाते हैं। Extractor import x, import a, b, import a as b, from x.y import z, और !pip install pandas, %pip install requests==2.31, !conda install -y numpy जैसी shell magics संभालता है। मानक-लाइब्रेरी मॉड्यूल गिर जाते हैं ताकि आप गलती से os या json pin न करें। ज्ञात import-नाम उपनाम, cv2 to opencv-python, sklearn to scikit-learn, PIL to Pillow, bs4 to beautifulsoup4, yaml to PyYAML, dotenv to python-dotenv, अपने असली PyPI नामों पर मैप होते हैं ताकि pip install -r वास्तव में चले।

स्थानीय pipreqs चलाने की तुलना में, यह पृष्ठ तेज़ है जब केवल एक notebook जाँचना हो, प्रोजेक्ट अभी डिस्क पर न हो, या वर्चुअल वातावरण बनाने से पहले साथी के साथ स्टार्टर requirements.txt साझा करना हो। pipreqs के बाद सैनिटी चेक भी उपयोगी: वही notebook यहाँ छोड़ें, सूची देखें, और push से पहले pins समायोजित करें।

डिफ़ॉल्ट वही सूची देते हैं जहाँ notebook ने स्वयं pin किया (!pip install pandas==2.2.1 के ज़रिए)। यदि कच्चे मॉड्यूल नाम देखने हों तो Map import names बंद करें। import क्रम रखने के लिए Sort बंद करें। सख्त, मशीन-पठनीय फाइल चाहिए तो Header बंद करके शीर्ष टिप्पणी ब्लॉक छोड़ दें।

यह requirements.txt extractor क्या पकड़ता है

Imports, magics और pinned installs पढ़ता है

शीर्ष-स्तर import और from … import कथन तथा !pip install, %pip install, !conda install, !mamba install पंक्तियाँ पहचानता है। notebook में लिखे गए संस्करण pin आउटपुट में आगे बढ़ते हैं।

Import नामों को PyPI नामों पर मैप करता है

सामान्य आश्चर्य जानता है, cv2 to opencv-python, sklearn to scikit-learn, PIL to Pillow, bs4 to beautifulsoup4, yaml to PyYAML, ताकि pip install -r पहली बार सफल हो।

मानक लाइब्रेरी हटाता है

CPython के साथ आने वाले मॉड्यूल (os, json, pathlib, typing, …) डिफ़ॉल्ट रूप से फ़िल्टर होते हैं ताकि फाइल में वही हो जो pip वास्तव में लाने चाहिए।

Sort, dedupe और pin

डुप्लिकेट प्रति पैकेज एक प्रविष्टि में सिमटते हैं, सूची वैदिक क्रम में sort होती है, और इनलाइन !pip install pkg==1.2 से pin विकल्प चालू रहने पर सुरक्षित रहते हैं।

आपके ब्राउज़र में रहता है

पार्सिंग और requirements निर्यात client-side होता है। निष्कर्षण के दौरान कोई notebook सामग्री सर्वर पर नहीं जाती।

मित्रवत header जिसे रख या हटा सकें

डिफ़ॉल्ट रूप से फाइल एक छोटी टिप्पणी से शुरू होती है जो भेजने से पहले pins समीक्षा की याद दिलाती है। टूलिंग के लिए नंगी सूची चाहिए तो Header बंद करें।

FAQ

आवश्यकताएँ निकालने के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह requirements.txt extractor खोलें.ipynb अपलोड करें और जेनेरेटेड फाइल डाउनलोड करें। सूची में हर तृतीय-पक्ष पैकेज है जो notebook चाहता है, pip install -r requirements.txt के लिए तैयार।

हाँ। जादुई install पंक्तियाँ और !conda install / !mamba install स्कैन होती हैं। वहाँ लिखे गए संस्करण pin (जैसे ==2.31 या >=1.0) Include pins चालू होने पर आउटपुट में जाते हैं।

नहीं। Map import names सामान्य आश्चर्य, cv2 to opencv-python, sklearn to scikit-learn, PIL to Pillow, bs4 to beautifulsoup4, yaml to PyYAML, dotenv to python-dotenv, और कुछ और, आउट-ऑफ-द-बॉक्स संभालता है।

डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं। CPython मॉड्यूल फ़िल्टर होते हैं। प्रत्येक आयातित मॉड्यूल की कच्ची सूची चाहिए तो Include Python standard library चालू करें।

यह तेज़, इंस्टॉल-मुक्त विकल्प है जब केवल एक notebook स्कैन करना हो। pip freeze वर्तमान environment की हर चीज़ सूचीबद्ध करता है (सटीक इंस्टॉल दोहराने में सहायक), और pipreqs पूरे प्रोजेक्ट स्कैन करता है। इनपुट एक notebook और लक्ष्य स्टार्टर सूची हो तो यह टूल उपयोग करें।

केवल शीर्ष-स्तर imports सूचीबद्ध होते हैं। pip install -r requirements.txt चलाने पर ट्रांज़िटिव पैकेज स्वचालित इंस्टॉल होते हैं। पूरी तरह pinned लॉक फाइल के लिए इंस्टॉल पूरा होने के बाद pip freeze से बनाएँ।

यदि notebook में !pip install pandas==2.2.1 जैसी पंक्तियाँ हों तो Include pins चालू होने पर वह pin आउटपुट में दिखता है। हर पैकेज pin करने के लिए स्वच्छ environment में इंस्टॉल करें और pip freeze चलाएँ।

हाँ। परिणाम सामान्य requirements.txt है। conda इसे conda install --file से स्वीकार करता है। pip-tools इसे pip-compile से पढ़ सकता है। सख्त pin लागू करने से पहले सूची संपादित करें।

नहीं। notebook आपके ब्राउज़र में पार्स होता है और requirements.txt स्थानीय रूप से बनता है।

Extractor जो import हुआ उसे सूचीबद्ध करता है। आंतरिक पैकेजों को अतिरिक्त index URL या स्थानीय install path चाहिए; निर्यात के बाद मैन्युअल जोड़ें।

हाँ। कोड सेल में कहीं भी imports पकड़े जाते हैं। Extractor नहीं बता सकता कौन सी शाखा चलेगी, इसलिए हर आयातित पैकेज सूची में आता है।

कुछ टीमें निजी wheels बनाती हैं जो import नाम से सटीक मेल खाते हैं। जब आप स्रोत मॉड्यूल पर भरोसा करते और शाब्दिक सूची चाहते हों तो Map import names अक्षम करें।

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