pipreqs通过扫描项目Python文件中的import语句自动生成精准requirements.txt，比pip freeze更贴合真实依赖；需先pip install pipreqs，在项目根目录运行pipreqs ./ --force，支持--exclude、--savepath等参数应对复杂场景。
直接用 pipreqs 扫描项目 Python 文件，自动提取实际 import 的第三方包，生成精准的 requirements.txt，比 pip freeze 更干净、更贴合项目真实依赖。
安装 pipreqs 工具
它不是 Python 内置工具，需单独安装：
pip install pipreqs
建议在项目虚拟环境中安装，避免权限或环境干扰。
生成 requirements.txt（基础用法）
进入项目根目录（即包含 .py 文件的目录），运行：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
pipreqs ./
它会递归扫描所有 .py 文件，解析 import 和 from ... import 语句，只列出真正被引用的第三方包（忽略标准库和本地模块），并写入当前目录下的 requirements.txt。
常见情况处理：
- 若提示
File exists（文件已存在），加--force覆盖：pipreqs ./ --force - 若项目含子目录但不想扫描（如
tests/或migrations/），用--exclude排除：pipreqs ./ --exclude tests/,migrations/ - 若想指定输出路径（如放到
deploy/下），用--savepath：pipreqs ./ --savepath deploy/requirements.txt
识别失败？检查 import 写法和环境
pipreqs 仅靠静态分析，以下情况会导致漏识别：
-
动态导入：如
__import__(xxx)、importlib.import_module()不会被捕获 -
字符串形式的包名：如
requests_package = "requests"+importlib.import_module(requests_package)，无法推断 -
未安装的包别名：如
import tensorflow as tf，但本地没装tensorflow，pipreqs可能跳过（因无法解析别名映射） -
条件 import：写在
if False:或异常处理块中，部分版本可能忽略
遇到漏包，可手动补全，或结合 pip freeze | grep -i xxx 辅助确认。
配合 CI/CD 或日常维护的小技巧
把生成依赖作为开发流程一环，提升可复现性：
- 加到
Makefile中：make reqs对应pipreqs ./ --force --encoding=utf8 - Git 提交前校验：
pipreqs ./ --diff requirements.txt可对比差异，提醒是否遗漏更新 - CI 脚本中加入：
pipreqs ./ --savepath /tmp/reqs.txt && cmp -s requirements.txt /tmp/reqs.txt || (echo "requirements.txt out of date" && exit 1)，确保清单始终同步
