如何在VSCode中生成仅含项目导入库的requirements.txt文件？

方法一：手动整理（最直接） #

根据你提供的导入语句，筛选出非Python标准库的依赖（pickle、warnings属于Python自带标准库，无需加入）：

• numpy
• pandas
• matplotlib
• seaborn
• scipy
• scikit-learn（所有sklearn开头的模块都归属这个包）
• catboost
• xgboost

直接创建requirements.txt文件，写入以下内容（可按需添加版本号，比如你当前环境的对应版本）：

numpy
pandas
matplotlib
seaborn
scipy
scikit-learn
catboost
xgboost

方法二：用pipreqs工具自动扫描 #

1. 先安装pipreqs工具：

pip install pipreqs

2. 进入你的Jupyter Notebook所在的文件夹，执行命令：

pipreqs . --encoding=utf8

该工具会扫描目录下所有代码文件（包括.ipynb格式的笔记本），自动提取实际用到的第三方依赖，生成精准的requirements.txt，不会混入未使用的库。

方法三：用代码提取导入的依赖 #

如果不想额外安装工具，可以写一段简单代码扫描你的Notebook文件：

import json

# 替换成你的Jupyter Notebook文件名
notebook_path = "你的笔记本文件名.ipynb"

# 读取Notebook内容
with open(notebook_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    nb_content = json.load(f)

# 收集所有导入的库名
imported_libs = set()
for cell in nb_content["cells"]:
    if cell["cell_type"] == "code":
        for line in cell["source"]:
            line = line.strip()
            if line.startswith("import ") or line.startswith("from "):
                # 提取根库名
                if line.startswith("import "):
                    lib = line.split()[1].split(".")[0]
                else:
                    lib = line.split()[1].split(".")[0]
                imported_libs.add(lib)

# 排除Python标准库
standard_libs = {"pickle", "warnings"}
required_libs = imported_libs - standard_libs

# 写入requirements.txt
with open("requirements.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for lib in sorted(required_libs):
        # 处理sklearn对应实际包名scikit-learn
        if lib == "sklearn":
            f.write("scikit-learn\n")
        else:
            f.write(f"{lib}\n")

运行这段代码后，就能得到仅包含你用到的第三方库的requirements.txt。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahammad Ojagzada