为什么我的 environment.yml 有这么多依赖？答案

【问题标题】：Why does my evrionment.yaml have so many dependencies?为什么我的 environment.yml 有这么多依赖？
【发布时间】：2020-10-13 22:13:01
【问题描述】：

我是 Anaconda 的新手，我有一个需要 numpy matplotlib 和 pandas 的项目。所以我卸载了所有以前版本的python，安装了anaconda，并为我的项目创建了一个新的虚拟环境（并激活了它）。在那里我运行了以下命令：

conda install numpy -y

conda install matplotlib -y

conda install pandas -y

当我运行conda list 时，我能够找到所有这些。问题是它们还附带了大量其他依赖项。

这是我的 environment.yaml 文件中的依赖项的外观：

dependencies:
  - blas=1.0=mkl
  - ca-certificates=2020.7.22=0
  - certifi=2020.6.20=py37_0
  - cycler=0.10.0=py37_0
  - freetype=2.10.3=hd328e21_0
  - icu=58.2=ha925a31_3
  - intel-openmp=2020.2=254
  - jpeg=9b=hb83a4c4_2
  - kiwisolver=1.2.0=py37h74a9793_0
  - libpng=1.6.37=h2a8f88b_0
  - libtiff=4.1.0=h56a325e_1
  - lz4-c=1.9.2=hf4a77e7_3
  - matplotlib=3.3.1=0
  - matplotlib-base=3.3.1=py37hba9282a_0
  - mkl=2020.2=256
  - mkl-service=2.3.0=py37hb782905_0
  - mkl_fft=1.2.0=py37h45dec08_0
  - mkl_random=1.1.1=py37h47e9c7a_0
  - numpy=1.19.1=py37h5510c5b_0
  - numpy-base=1.19.1=py37ha3acd2a_0
  - olefile=0.46=py37_0
  - openssl=1.1.1h=he774522_0
  - pandas=1.1.3=py37ha925a31_0
  - pillow=7.2.0=py37hcc1f983_0
  - pip=20.2.3=py37_0
  - pyparsing=2.4.7=py_0
  - pyqt=5.9.2=py37h6538335_2
  - python=3.7.9=h60c2a47_0
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - pytz=2020.1=py_0
  - qt=5.9.7=vc14h73c81de_0
  - setuptools=50.3.0=py37h9490d1a_1
  - sip=4.19.8=py37h6538335_0
  - six=1.15.0=py_0
  - sqlite=3.33.0=h2a8f88b_0
  - tk=8.6.10=he774522_0
  - tornado=6.0.4=py37he774522_1
  - vc=14.1=h0510ff6_4
  - vs2015_runtime=14.16.27012=hf0eaf9b_3
  - wheel=0.35.1=py_0
  - wincertstore=0.2=py37_0
  - xz=5.2.5=h62dcd97_0
  - zlib=1.2.11=h62dcd97_4
  - zstd=1.4.5=h04227a9_0

所有这些都是必要的吗？当我查看其他人的 environment.yaml 文件时，他们总是看起来很干净，尽管仍然有 numpy、matplotlib 和 pandas，但并没有所有这些包。

【问题讨论】：

这很正常。 numpy、matplotlib 和 pandas 具有巨大的依赖链。如果您正在查看其他人的文件并且他们没有这些文件，那么这些人可能不会固定传递依赖项，而是让 conda 在安装时决定使用哪些版本。这样做有正当理由，但也有正当理由不这样做。
唯一对我来说不需要的是龙卷风...... blas、intel-openmp 和 mkl 在 numpy 中是“可选的”，但它们让它运行得更快
@CharlesDuffy 和 OneCricketeer，感谢您的说明！
有点相关，如果你想导出一个最小的environment.yaml文件：stackoverflow.com/a/64288844/570918

标签： python anaconda yaml virtualenv

【解决方案1】：

我会在这个答案中引用@Charles Duffy 和@OneCricketeer：

@查尔斯·达菲：

这很正常。 numpy、matplotlib 和 pandas 具有巨大的依赖链。如果您正在查看其他人的文件并且他们没有这些文件，那么这些人可能不会固定传递依赖项，而是让 conda 在安装时决定使用哪些版本。这样做有正当理由，但也有正当理由不这样做。

@OneCricketeer：

唯一对我来说不需要的是 tornado ... blas、intel-openmp 和 mkl 在 numpy 中是“可选的”，但它们使它运行得更快

【讨论】：