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虚拟环境和依赖
示例文件：
env_check.py
最后核验：2026-08-02
本文围绕“为什么客户电脑和开发电脑结果不同”展开，结合可运行示例说明输入、规则、输出和改造边界。
这篇解决什么问题
开发电脑能运行，客户电脑提示找不到库，往往是环境和依赖没有被固定。
本集产物是：独立运行环境。
核心判断
venv要服务于真实客户数据处理。pip要服务于真实客户数据处理。requirements.txt要服务于真实客户数据处理。复现环境要服务于真实客户数据处理。
判断是否学会，不看能不能背概念，而看能不能运行脚本并得到可复查输出。
运行示例
bash
python3 env_check.py运行后检查三件事：
- 输入数据是否符合本集假设。
- 规则输出是否能解释。
- 文件或终端结果是否方便客户复核。
完整示例
env_check.py
python
from __future__ import annotations
import sys
from pathlib import Path
def main() -> None:
print(f"Python 版本：{sys.version.split()[0]}")
print(f"解释器路径：{sys.executable}")
print(f"requirements 是否存在：{Path(__file__).with_name('requirements.txt').exists()}")
if __name__ == "__main__":
main()修改成自己的场景
- 先替换样例数据，不急着改规则。
- 确认字段名和客户真实表头一致。
- 一次只改一条规则，运行后看输出。
- 把异常、空值或跳过记录写清楚。
- 如果要交给同事运行，把命令和预期输出写进 README。
常见误区
| 误区 | 后果 | 修正 |
|---|---|---|
| 只追求脚本能跑 | 输出不可复查 | 同时输出数量、名单或文件路径 |
| 直接套用字段名 | 客户表头不一致时报错 | 先做字段说明或字段映射 |
| 把坏数据静默跳过 | 结果看似正常但漏处理 | 坏数据要记录原因 |
| 一次改很多规则 | 出错后难定位 | 每次只改一个规则点 |
读完之后能完成什么
你应该能运行本集示例，并把它改成自己的客户名单、订单表、日报或文件处理场景。