如何在PyCharm中为Jupyter Notebook生成含依赖的requirements.txt

方法1：将Notebook转成Python脚本后再用PyCharm生成 #

• 打开你的.ipynb文件，导出为Python脚本：
  • 在Jupyter Notebook中，点击「File」→「Download as」→「Python (.py)」
  • 在PyCharm中，右键点击Notebook文件→「Export」→「Python Script」
• 将导出的.py文件放在项目根目录，重新运行PyCharm的「Sync Python requirements」工具，就能识别所有依赖
• 生成完成后可删除临时导出的.py文件，不影响原Notebook

方法2：用pipreqs工具扫描所有文件（推荐） #

pipreqs支持自动扫描项目内的.py和.ipynb文件，精准生成依赖清单：

• 先安装pipreqs：pip install pipreqs
• 打开终端，切换到项目根目录，执行命令：pipreqs . --force
  • --force用于覆盖已存在的requirements.txt，首次生成可省略
• 执行完成后，项目根目录会生成包含所有依赖（含Notebook中的库）的requirements.txt

方法3：手动提取Notebook中的依赖 #

如果不想用工具，直接打开.ipynb文件，找出所有import开头的代码行，提取库名补充到PyCharm生成的requirements.txt中：

• 例如import pandas as pd对应库名pandas，import sklearn对应包名scikit-learn，注意核对包名的正确性

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Srinidhi .S