在开发和部署应用时，很多人会选择用虚拟机来搭建独立环境。比如你在家里的电脑上装个 Ubuntu 虚拟机跑 Python 服务，结果发现程序一启动就报错：ModuleNotFoundError: No module named 'requests'。这时候才想起来，忘了装第三方库。
依赖不是复制粘贴就能解决的
有人图省事，直接把本地写的代码拷到虚拟机里就跑，结果一堆依赖报错。requests、flask、numpy……一个个手动 pip install 太麻烦，而且版本还不一定对得上。昨天还好好的程序，今天在虚拟机里却跑不起来，问题很可能就出在依赖版本不一致上。
用 requirements.txt 管理更靠谱
Python 项目里常见的做法是生成一个 requirements.txt 文件，把所有依赖和版本都列清楚。在开发机上执行：
pip freeze > requirements.txt然后把这个文件一起传到虚拟机，在里面运行：
pip install -r requirements.txt这样能保证两边的库版本基本一致，避免“我这儿好好的，你那儿怎么不行”的尴尬。
不同语言有不同的管理方式
如果你在虚拟机里跑的是 Node.js 项目，那就靠 package.json 里的 dependencies 字段来声明依赖。执行 npm install 就能自动安装全部模块。Java 的 Maven 或 Gradle 也有类似的依赖描述文件，比如 pom.xml，只要配置好，换环境也不怕丢包。
虚拟机快照 + 依赖清单 = 双保险
建议在虚拟机配置好依赖之后打个快照，同时把依赖清单（比如 requirements.txt 或 package.json）也单独保存一份。哪天系统崩了，恢复快照再重装一遍依赖，十分钟就能还原整个环境。
别忽视系统级依赖
有些第三方库背后还依赖系统的组件。比如 Pillow 需要 libjpeg，psycopg2 需要 PostgreSQL 客户端库。光 pip install 不一定搞定，还得在虚拟机里先装好系统包：
sudo apt-get install libjpeg-dev postgresql-client这类问题往往在编译阶段才暴露，提前装好能省不少事。
自动化脚本更省心
可以写个简单的 shell 脚本，把依赖安装步骤全写进去：
#!/bin/bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-pip libjpeg-dev
pip3 install -r requirements.txt以后每次新建虚拟机，运行这个脚本，环境就自动配好了。不用再凭记忆一条条敲命令。
搞开发就像做饭，食材（代码）齐了，调料（依赖）也得配准。特别是在虚拟机这种隔离环境里，依赖管理不到位，再好的代码也跑不起来。