900-批量py文件依赖分析工具

Python依赖分析工具是一款依赖管理软件。该工具能够扫描Python源代码文件，智能识别项目所需的第三方库依赖，并生成标准的requirements.txt文件。软件提供两种分析模式：AST本地分析模式和pipreqs分析模式，满足不同场景下的依赖分析需求。

核心功能基于代码实现：

• 依赖扫描功能：通过AST语法树解析或pipreqs工具，自动提取Python文件中的import语句，识别第三方库依赖
• 版本查询功能：调用本地pip命令查询已安装包的版本信息，无需网络连接
• 批量处理功能：支持单文件和多文件（含子文件夹）的批量依赖分析
• 一键安装功能：分析完成后可直接批量安装所有依赖包

功能特点

1. 双模式分析引擎

软件提供两种依赖分析模式，用户可根据需求灵活选择：

• AST本地分析模式：使用Python内置ast模块解析源代码语法树，提取import语句中的第三方库，结合本地pip查询获取版本信息。该模式无需网络连接，分析速度快，适合离线环境使用
• pipreqs分析模式：调用pipreqs工具进行依赖分析，适合需要更全面依赖检测的场景

2. 智能标准库过滤

内置完整的Python标准库列表（涵盖abc、argparse、asyncio、datetime、os、sys等100+标准库模块），自动过滤标准库导入，确保只输出真正的第三方依赖，避免requirements.txt文件臃肿

3. 导入名到包名映射

内置常见导入名到pip包名的映射关系（如PIL→Pillow、Crypto→pycryptodome等），解决导入名与安装包名不一致的问题，确保pip安装命令正确执行

4. 拖拽操作支持

集成tkinterdnd2库，支持直接将.py文件或文件夹拖拽到路径输入框，快速加载待分析项目，提升操作效率

5. 子文件夹穿透扫描

提供”支持子文件夹穿透”选项，勾选后可递归扫描选定文件夹下的所有Python文件，适合大型项目的依赖分析

6. 一键批量安装

分析完成后，点击”一键安装依赖”按钮即可批量安装所有识别出的第三方库，安装过程在后台线程执行，界面不会卡顿

7. 实时日志输出

提供滚动日志显示区域，实时输出分析进度、警告信息和操作结果，方便用户了解处理状态

详细使用说明

界面布局说明

程序启动后显示主窗口，包含以下区域：

• 标签页切换区：顶部提供”AST本地分析”和”pipreqs分析”两个标签页，点击切换分析模式
• 路径输入区：文本框显示当前加载的文件/文件夹路径，支持直接拖拽操作
• 选项区：提供”支持子文件夹穿透”复选框
• 按钮区：包含”分析并导出依赖”、”一键安装依赖”、”清空日志”三个功能按钮
• 日志显示区：滚动文本框，显示操作过程和结果信息

AST本地分析模式详解

该模式使用Python内置ast模块解析源代码：

1. 读取Python源文件内容
2. 构建抽象语法树（AST）
3. 遍历语法树提取所有import和from…import语句
4. 过滤掉Python标准库模块
5. 通过MAPPING字典将导入名转换为pip包名
6. 调用pip show命令查询本地已安装包的版本
7. 生成requirements.txt文件，格式为：包名==版本号

pipreqs分析模式详解

该模式调用pipreqs工具进行分析：

1. 将待分析的Python文件复制到临时目录
2. 调用pipreqs命令扫描临时目录
3. 读取生成的requirements.txt内容
4. 显示分析结果并提供安装功能

输出文件说明

分析完成后，程序会在以下位置生成requirements.txt文件：

• 单文件模式：在与源文件相同的目录下生成文件名_requirements.txt
• 文件夹模式：在文件夹根目录下生成requirements.txt

文件格式示例：

1. Pillow==9.5.0
2. requests==2.28.1
3. numpy==1.24.3

日志信息解读

日志区域会显示以下类型信息：

• 文件加载信息：显示已加载的文件数量
• 分析进度：逐个显示正在处理的文件名
• 警告信息：未在本地安装的包会显示警告
• 导出结果：显示生成的requirements.txt文件路径
• 安装进度：显示pip安装命令的执行状态

使用场景示例

场景一：新项目环境搭建

小明从GitHub下载了一个Python项目，需要快速配置开发环境：

1. 启动Python依赖分析工具，选择”AST本地分析”模式
2. 将项目文件夹拖拽到路径输入框
3. 勾选”支持子文件夹穿透”选项
4. 点击”分析并导出依赖”按钮
5. 查看日志确认所有依赖已被识别
6. 点击”一键安装依赖”按钮，等待安装完成
7. 项目环境配置完成，可以开始开发

场景二：依赖版本迁移

开发团队需要将项目从开发环境迁移到生产环境，确保依赖版本一致：

1. 在开发环境运行工具，分析项目依赖
2. 检查生成的requirements.txt文件内容
3. 将requirements.txt文件提交到版本控制系统
4. 在生产环境使用pip install -r requirements.txt安装依赖
5. 确保两个环境的依赖版本完全一致

场景三：项目依赖清理

老项目经过多次迭代，需要清理不再使用的依赖：

1. 使用工具分析当前项目实际使用的依赖
2. 对比现有的requirements.txt文件
3. 移除不再使用的依赖项
4. 更新requirements.txt文件
5. 保持项目依赖的整洁和准确

注意事项

重要警告

1. 数据安全：分析过程中不会修改源代码文件，仅读取文件内容进行语法分析，请放心使用

2. 版本准确性：AST模式查询的是本地已安装包的版本，如本地未安装某依赖，将无法获取版本号，生成的requirements.txt中该包将无版本指定

3. 安装风险：使用”一键安装依赖”功能前，请确认依赖列表正确无误，避免安装不需要的包

4. 网络要求：AST本地分析模式无需网络连接，pipreqs模式可能需要网络连接

5. 权限问题：在系统目录下运行时可能需要管理员权限

操作建议

• 首次使用建议先用单个文件测试，熟悉操作流程
• 大型项目分析可能需要较长时间，请耐心等待
• 建议在虚拟环境中使用，避免污染系统Python环境
• 定期更新依赖库版本，保持项目安全性

常见问题解答

Q: 为什么某些导入的库没有被识别？

A: 可能的原因包括：1）该库是Python标准库，已被自动过滤；2）导入方式特殊，如动态导入（importlib.import_module）；3）库在代码中未实际使用。建议检查源代码中的import语句格式。

Q: 生成的requirements.txt中某些包没有版本号怎么办？

A: 这表示该包在本地环境中未安装。您可以：1）先安装该包后再重新分析；2）手动在requirements.txt中添加版本号；3）不指定版本，让pip自动安装最新版本。

Q: AST模式和pipreqs模式有什么区别？

A: AST模式使用Python内置模块解析，速度快、无需网络、依赖本地pip；pipreqs模式使用第三方工具，可能检测到更多隐式依赖，但需要额外安装pipreqs包。

Q: 支持分析哪些类型的Python文件？

A: 目前仅支持分析.py扩展名的Python源代码文件，暂不支持.pyx、.pyd等编译文件。

Q: 分析过程中程序无响应怎么办？

A: 程序使用多线程处理，正常情况下界面不会卡顿。如出现无响应，请检查：1）文件是否过大；2）是否选择了包含大量文件的文件夹；3）系统资源是否充足。

Q: 如何处理导入名与包名不一致的情况？

A: 程序内置了常见映射关系（如PIL→Pillow），如遇到未覆盖的情况，可在源代码的MAPPING字典中手动添加映射关系。

Q: 生成的requirements.txt可以用于其他项目吗？

A: requirements.txt是Python标准的依赖声明文件，可以在任何Python项目中使用pip install -r requirements.txt命令安装依赖。

程序使用环境及相关说明

1、适用的系统环境说明： win7及以上64位win操作系统 ，  注意事项：win32位系统以及mac系统需要额外定制开发

2、关于使用限制：①无需注册、登录等限制，直接使用，  ②没有电脑台数限制，  ③无使用时间限制、不联网本地使用、确保数据安全

3、程序如何安装：不需要安装，按照说明使用即可。

特别注意：请先测试，注意备份原文件，之后再批量使用，避免不可逆损失。

程序使用说明

解压后，看到如下文件，双击快捷方式使用即可（快捷方式上有个箭头），快捷方式可以放到任意位置。

如下所示，文件夹及文件夹内所有内容都不要删除，如果突然无法使用了大概率是杀毒软件给误杀了，请重新解压使用即可

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更新日志

V1.0