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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个Python工具，能够自动扫描指定目录下的.py文件，分析所有import语句，识别第三方库依赖。使用AST解析代码，区分标准库和第三方库。输出格式支持requirements.txt和pyproject.toml两种格式。包含版本号推测功能，能查询PyPI获取最新稳定版。提供CLI界面支持指定扫描路径和输出格式。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在维护一个Python项目时，我遇到了依赖管理的痛点——每次添加新功能引入第三方库后，总要手动更新requirements.txt，既容易遗漏又费时间。于是研究了下如何用AI辅助自动生成依赖文件，这里分享下我的实践过程。

1. 项目背景与需求分析传统维护依赖文件的方式存在几个问题：人工记录容易出错、版本号更新不及时、多人协作时冲突多。理想方案是让工具自动扫描项目代码，识别所有import的第三方库，并生成规范的依赖文件。

2. 核心实现思路通过Python的AST模块解析.py文件，提取所有import语句。这里需要区分标准库和第三方库——标准库如os/sys等应被过滤掉。判断方法可以检查模块是否在Python安装目录的Lib文件夹中。

3. 版本号智能推测单纯列出库名还不够，还需要版本号。我的做法是通过PyPI的API查询库的最新稳定版，也可以解析项目中的__version__或setup.py获取更精确的版本。AI在这里能帮我们处理版本兼容性等复杂逻辑。

4. 输出格式支持现代Python项目主要使用两种依赖文件格式：简单的requirements.txt和更规范的pyproject.toml。工具需要支持两种格式的输出切换，后者需要处理更复杂的TOML语法结构。

5. AST解析实战细节实际解析时要注意几种特殊import写法：from...import、import...as、相对导入等。AST能准确捕获这些语法，比正则表达式更可靠。解析出的模块名还需要处理嵌套导入（如requests.exceptions）。

6. CLI界面设计用argparse模块创建命令行接口，主要参数包括：

7. 扫描路径（默认当前目录）
8. 输出格式选择
9. 是否包含开发依赖

10. 版本号策略（最新版/固定版）

11. 异常处理要点需要特别注意几种边界情况：动态导入（__import__函数）、try包裹的导入、条件导入等。好的工具应该能跳过无法解析的部分并给出警告，而不是直接报错中断。

12. 性能优化技巧对于大型项目，可以：

13. 缓存PyPI查询结果
14. 并行处理多个文件
15. 忽略venv等虚拟环境目录

16. 使用lxml加速XML解析（处理pyproject.toml时）

17. 实际应用案例在我负责的Web项目中，这个工具将依赖更新耗时从原来的15分钟缩短到10秒。特别是在Docker部署时，能确保容器内的依赖完全匹配开发环境。

18. 扩展方向未来可以考虑：

    • 集成到CI/CD流程
    • 支持自动更新过期的依赖
    • 与虚拟环境管理工具联动
    • 添加依赖冲突检测功能

整个过程在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅，它的在线编辑器可以直接运行和调试Python脚本，省去了本地环境配置的麻烦。最惊艳的是部署功能——点击按钮就能把工具发布成在线服务，团队成员通过网页就能使用。

对于Python开发者来说，这种AI辅助开发工具能显著提升效率。建议你也试试在InsCode上快速实现自己的自动化工具，真的能节省大量重复劳动时间。

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