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创建一个Python脚本，自动检测当前环境中缺失的模块，并提供解决方案。首先检查distutils模块是否可用，如果不可用，则根据操作系统类型（Windows/Linux/Mac）提供对应的安装命令。对于Python 3.12及以上版本，建议使用替代方案。输出应包含清晰的步骤说明和代码示例。

今天在写Python脚本时遇到了一个经典错误：No module named distutils。这个错误虽然常见，但对于刚接触Python的新手来说还是挺头疼的。好在现在有了AI辅助工具，解决问题变得轻松多了。下面分享下我是如何一步步解决这个问题的。

理解错误原因
首先需要明白，distutils是Python标准库中的一个模块，主要用于构建和安装Python包。但在某些Python版本（特别是3.12+）或精简版Python环境中，这个模块可能没有被默认安装。
自动检测环境
通过编写一个简单的Python脚本，可以自动检测当前环境中是否缺少distutils模块。脚本会先尝试导入该模块，如果失败则进入修复流程。这种自动化检测比手动排查效率高多了。
区分操作系统
不同操作系统安装缺失模块的方式不同。在Windows上通常需要通过Python安装程序来修复，而Linux/Mac则可以通过包管理器直接安装。AI工具能帮我们自动识别当前操作系统类型，并给出对应的修复命令。
处理Python 3.12+特殊情况
从Python 3.12开始，distutils已被标记为弃用。这时候AI会建议使用setuptools作为替代方案，并给出相应的安装命令。这种版本适配的智能建议特别实用。
提供完整解决方案
最终的脚本会输出清晰的修复步骤：
检测到的操作系统类型
推荐的安装命令
验证安装是否成功的检查方法
对于高版本Python的特殊说明

整个过程最让我惊喜的是，现在有了InsCode(快马)平台这样的AI辅助开发工具。遇到问题时，只需要简单描述错误信息，就能获得针对性的解决方案。平台内置的代码编辑器还能直接运行验证，特别方便。

对于需要长期运行的服务类Python项目，平台的一键部署功能更是省心。不用操心服务器配置，写完代码点个按钮就能上线运行。

通过这次解决问题的经历，我深刻体会到AI辅助开发带来的效率提升。特别是对于这类常见的环境配置问题，AI工具能快速给出准确方案，省去了大量搜索和试错的时间。

创建一个Python脚本，自动检测当前环境中缺失的模块，并提供解决方案。首先检查distutils模块是否可用，如果不可用，则根据操作系统类型（Windows/Linux/Mac）提供对应的安装命令。对于Python 3.12及以上版本，建议使用替代方案。输出应包含清晰的步骤说明和代码示例。

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