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IPYNB requirements.txt

import와 !pip install 라인을 스캔해 중복 제거하고 올바른 PyPI 이름으로 깔끔한 requirements.txt 다운로드. pip install이 한 번에 성공.

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How it works

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requirements.txt 추출: Jupyter 노트북을 몇 초 만에 pip 종속성으로

이 추출기는 .ipynb를 읽고 모든 코드 셀에서 import와 셸 매직 설치 줄을 스캔해 `pip install -r`에 넘길 깔끔한 requirements.txt를 만듭니다. 브라우저에 노트를 놓으면 아래에 파일이 나타나며 기기 밖으로 나가지 않습니다. 누군가 노트를 공유했고 로컬에서 돌리고 싶지만 모든 import를 손으로 읽을 시간이 없을 때를 다룹니다.

순수 Python 파서는 놓치기 쉽습니다. 이 도구는 `import x`, `import a, b`, `import a as b`, `from x.y import z`, `!pip install pandas`, `%pip install requests==2.31`, `!conda install -y numpy` 등을 처리합니다. 표준 라이브러리는 제외되어 `os`나 `json`을 실수로 pin하지 않습니다. `cv2 → opencv-python` 같은 별칭은 실제 PyPI 이름으로 매핑됩니다.

로컬에서 pipreqs를 돌리는 것보다 노트 하나만 볼 때, 프로젝트가 아직 디스크에 없을 때, 가상환경을 만들기 전 동료와 starter requirements.txt를 나눌 때 이 페이지가 더 빠를 수 있습니다. pipreqs 이후 같은 노트를 여기에 놓고 목록을 검토하는 검산에도 좋습니다.

기본값은 노트가 `!pip install pandas==2.2.1`처럼 pin한 곳만 pin합니다. 원시 모듈 이름을 보려면 import 이름 매핑을 끄고, import가 나온 순서를 유지하려면 정렬을 끄고, 엄격한 기계 읽기만 필요하면 헤더를 끄면 됩니다.

이 requirements.txt 추출기가 잡아내는 것

import·매직·pin 설치 읽기

최상위 `import`, `from … import`와 `!pip install`, `%pip install`, `!conda install`, `!mamba install` 줄을 감지합니다. 노트에 적힌 버전 pin은 출력으로 이어집니다.

import 이름을 PyPI 이름으로 매핑

`cv2` → `opencv-python` 등 흔한 예외를 처리해 처음부터 `pip install -r`이 성공합니다.

표준 라이브러리 제외

CPython에 포함된 모듈은 기본적으로 필터링되어 pip이 실제로 가져와야 할 항목만 남습니다.

정렬·중복 제거·pin

패키지당 한 줄로 합치고 알파벳 순 정렬합니다. `!pip install pkg==1.2` 줄의 pin은 옵션을 유지하면 보존됩니다.

브라우저에 머무름

노트 파싱과 requirements 내보내기는 클라이언트에서 이루어집니다. 서버로 내용이 전송되지 않습니다.

유지하거나 뗄 수 있는 헤더

기본은 배포 전 pin을 다시 확인하라는 짧은 주석으로 시작합니다. 도구용 맨 목록이 필요하면 헤더를 끄세요.

Jupyter 노트북에서 requirements.txt를 만드는 방법

  1. 01

    .ipynb 업로드

    노트를 업로더에 놓습니다. 파서가 브라우저에서 셀을 읽습니다. 서버 업로드 없음.

  2. 02

    필요하면 옵션 조정

    import 별칭 매핑, 버전 pin 유지, 목록 정렬, 헤더 주석 포함 여부를 선택합니다.

  3. 03

    requirements.txt 다운로드

    다운로드를 눌러 저장합니다. 새 가상환경에서 `pip install -r requirements.txt`(또는 conda)를 실행해 노트의 종속성을 재현합니다.

종속성 추출 관련 자주 묻는 질문

이 추출기를 열고 .ipynb를 올린 뒤 생성된 파일을 받으세요. 노트에 필요한 서드파티 패키지가 `pip install -r requirements.txt` 준비 형태로 나옵니다.