为你的Python项目自动安装依赖库：让你的代码自己动手装

你是否曾经遇到过这样的情况：你在开发一个Python项目，但是随着项目的增长，你需要不断地添加新的依赖库（也就是Python的第三方模块），以便实现各种功能。当你将你的项目分享给其他人或部署到不同的环境时，你必须确保这些依赖库也已经安装，否则你的代码将无法正常运行。

有一天，你决定分享你的项目给一个朋友，你很自信地告诉他只需运行你的代码，一切都会自动完成。但是，当你的朋友尝试运行代码时，却发现他必须手动安装一大堆依赖库，这让整个过程变得相当繁琐。你感到有点尴尬，因为你之前并没有考虑到这个问题。

现在，让我们来解决这个问题。我将向你介绍一个简单而有效的方法，可以自动检测和安装Python项目所需的依赖库。这将使你的项目更加用户友好，减少了其他人使用你的代码时的不便。

如何解决这个问题？

解决这个问题的思路非常简单：我们可以编写一个Python脚本，让它扫描你的项目代码，找出项目中所使用的所有依赖库，并自动安装这些依赖库。这样，当其他人或你自己需要运行项目时，只需运行这个脚本，所有依赖库都会被自动安装，而无需手动操作。

下面，我将向你介绍如何编写这个依赖库自动安装脚本，并将其分为几个步骤。

步骤 1：寻找项目中的Python文件

首先，我们需要找到你的项目中的所有Python文件。这些文件包括.py和.pyw文件，它们是Python代码的扩展名。

import os

def dir_files(directory, extension):
    """遍历目录内指定后缀"""
    file_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith(extension):
                if "tempCodeRunnerFile" not in file:  # CodeRunner生成的临时文件忽略掉
                    file_list.append(os.path.join(root, file))
    return file_list

# 指定项目文件夹路径
python_file_folders = [r"E:\Backup\脚本", r"E:\管理系统", r"E:\桌面文件"]

# 查找项目中的Python文件
python_files = []
for folder in python_file_folders:
    python_files += dir_files(folder, ".py") + dir_files(folder, ".pyw")

print("找到的Python文件：", python_files)

在这个步骤中，我们使用了os库的os.walk函数来遍历指定目录下的所有文件和子目录。然后，我们筛选出扩展名为.py和.pyw的文件，并将它们的路径存储在python_files列表中。

步骤 2：解析Python文件中的依赖库

接下来，我们需要分析每个Python文件，找出它们所导入的依赖库。我们将使用Python的ast（抽象语法树）模块来解析代码文件。

import ast

def parse_imports(filename):
    """解析python源文件import了哪些库"""
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        tree = ast.parse(f.read())
    imports = set()
    for node in ast.iter_child_nodes(tree):
        if isinstance(node, ast.Import):
            for alias in node.names:
                imports.add(alias.name.split(".")[0])
        elif isinstance(node, ast.ImportFrom):
            module_name = node.module.split(".")[0] if node.module else ""
            for alias in node.names:
                imports.add(module_name + "." + alias.name.split(".")[0])

    return list(imports)

# 解析Python文件中的依赖库
all_imports = []
for python_file in python_files:
    imports = parse_imports(python_file)
    all_imports += [library.split(".")[0] for library in imports]

print("项目中使用的依赖库：", all_imports)

在这个步骤中，我们首先打开每个Python文件，然后使用ast.parse函数将其内容解析为抽象语法树。接下来，我们遍历抽象语法树，找出所有的Import和ImportFrom节点，这些节点包含了导入的依赖库信息。最后，我们将依赖库的名称提取出来，并存储在all_imports列表中。

步骤 3：自动安装依赖库

现在，我们已经知道了项目中使用的所有依赖库，接下来就是自动安装它们。我们可以使用Python的subprocess库来执行pip install命令，以安装这些依赖库。

import subprocess

def pip_install(libraries):
    """判断是否安装了库 没有就直接pip安装"""
    for library in libraries:
        library = library.split(".")[0]
        try:
            __import__(library)
        except ImportError:
            print(f"{library} 没有安装，正在使用pip安装...")
            subprocess.call(["pip", "install", library])

# 自动安装依赖库
if all_imports:
    imports = set(all_imports)
    pip_install(imports)

在这个步骤中，我们定义了一个pip_install函数，它会检查每个依赖库是否已经安装，如果没有安装就使用subprocess.call来执行pip install命令进行安装。

完

整脚本

下面是整个自动安装依赖库的脚本的完整代码：

import os
import ast
import subprocess

def dir_files(directory, extension):
    """遍历目录内指定后缀"""
    file_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith(extension):
                if "tempCodeRunnerFile" not in file:  # CodeRunner生成的临时文件忽略掉
                    file_list.append(os.path.join(root, file))
    return file_list

def parse_imports(filename):
    """解析python源文件import了哪些库"""
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        tree = ast.parse(f.read())
    imports = set()
    for node in ast.iter_child_nodes(tree):
        if isinstance(node, ast.Import):
            for alias in node.names:
                imports.add(alias.name.split(".")[0])
        elif isinstance(node, ast.ImportFrom):
            module_name = node.module.split(".")[0] if node.module else ""
            for alias in node.names:
                imports.add(module_name + "." + alias.name.split(".")[0])

    return list(imports)

def pip_install(libraries):
    """判断是否安装了库 没有就直接pip安装"""
    for library in libraries:
        library = library.split(".")[0]
        try:
            __import__(library)
        except ImportError:
            print(f"{library} 没有安装，正在使用pip安装...")
            subprocess.call(["pip", "install", library])

if __name__ == "__main__":
    # 指定项目文件夹路径
    python_file_folders = [r"E:\Backup\脚本", r"E:\管理系统", r"E:\桌面文件"]

    # 查找项目中的Python文件
    python_files = []
    for folder in python_file_folders:
        python_files += dir_files(folder, ".py") + dir_files(folder, ".pyw")

    print("找到的Python文件：", python_files)

    # 解析Python文件中的依赖库
    all_imports = []
    for python_file in python_files:
        imports = parse_imports(python_file)
        all_imports += [library.split(".")[0] for library in imports]

    print("项目中使用的依赖库：", all_imports)

    # 自动安装依赖库
    if all_imports:
        imports = set(all_imports)
        pip_install(imports)

结语

通过这个简单的自动安装依赖库的脚本，你可以使你的Python项目更加易于分享和部署。不再需要手动安装依赖库，只需运行这个脚本，一切都会自动完成。这不仅提高了代码的可移植性，还可以减少其他人或你自己在使用你的代码时的不便。

希望这篇教程对你有所帮助，让你的Python项目更加智能化，让代码自己动手装依赖库！