JupyTools.com
Disponível agora.txt

IPYNB requirements.txt

Varre imports e linhas !pip install, remove duplicatas e baixa um requirements.txt limpo com os nomes corretos do PyPI para que pip install funcione de primeira.

Free and instant. Files are processed briefly on our servers for conversion, then discarded — nothing is stored.

How it works

Three steps from upload to download

1

Drop your notebook

Drag a.ipynb onto the card or browse your files. You never create an account.

2

Choose the export

Select Word, PDF, Markdown, HTML, LaTeX, ZIP, Python tools, viewer, cleaner, merger, or splitter, whatever matches your reviewer.

3

Download and ship

Grab the finished file immediately. Open it locally, attach it to email, or upload it to your LMS.

Extrator de requirements.txt: transforme um notebook Jupyter em dependências pip em segundos

Este extrator de requirements.txt lê um arquivo.ipynb, varre cada célula de código em busca de imports e linhas de instalação via shell magic, e gera um requirements.txt limpo para pip install -r. Solte o notebook no navegador e o arquivo aparece abaixo; nada sai da sua máquina. Ele cobre o caso real que todo mundo enfrenta: alguém compartilhou um notebook, você quer rodá-lo localmente e não tem tempo de ler todos os imports na mão.

Parsers Python puros costumam perder casos. O extrator trata import x, import a, b, import a as b, from x.y import z, e magics de shell como !pip install pandas, %pip install requests==2.31, !conda install -y numpy. Módulos da biblioteca padrão são filtrados para você não fixar os ou json por engano. Aliases conhecidos, cv2 to opencv-python, sklearn to scikit-learn, PIL to Pillow, bs4 to beautifulsoup4, yaml to PyYAML, dotenv to python-dotenv, mapeiam para os nomes reais no PyPI para que pip install -r funcione de primeira.

Comparado a rodar pipreqs localmente, esta página é mais rápida quando você só tem um notebook para inspecionar, o projeto ainda não está no disco, ou quer compartilhar um requirements.txt inicial com um colega antes de criar um ambiente virtual. Também serve como conferência após o pipreqs: solte o mesmo notebook aqui, revise a lista e ajuste pins antes do push.

Os padrões só fixam versões onde o próprio notebook fixou (via !pip install pandas==2.2.1). Desligue Mapear nomes de import se preferir nomes brutos de módulo. Desligue Ordenar para manter a ordem em que os imports aparecem. Desligue Cabeçalho para pular o bloco de comentário no topo quando precisar de um arquivo estritamente legível por máquina.

O que este extrator de requirements.txt captura

Lê imports, magics e instalações com pin

Detecta import e from … import de primeiro nível, além de !pip install, %pip install, !conda install e !mamba install. Versões fixadas escritas no notebook seguem para a saída.

Mapeia nomes de import para nomes PyPI

Conhece as surpresas comuns, cv2 vira opencv-python, sklearn vira scikit-learn, PIL vira Pillow, bs4 vira beautifulsoup4, yaml vira PyYAML, para que pip install -r funcione na primeira tentativa.

Remove a biblioteca padrão

Módulos que vêm com CPython (os, json, pathlib, typing, …) são filtrados por padrão, listando só o que o pip realmente precisa baixar.

Ordena, remove duplicatas e preserva pins

Duplicatas viram uma entrada por pacote, a lista ordena alfabeticamente, e pins de linhas !pip install pkg==1.2 permanecem com a opção ligada.

Fica no seu navegador

Análise do notebook e export do requirements rodam no cliente. Nenhum conteúdo é enviado a um servidor durante a extração.

Cabeçalho amigável que você mantém ou remove

Por padrão o arquivo começa com um comentário curto lembrando de revisar pins antes de publicar. Desligue Cabeçalho quando precisar de uma lista crua para ferramentas.

FAQ

Perguntas frequentes sobre extrair dependências

Abra este extrator, envie o.ipynb e baixe o arquivo gerado. A lista traz cada pacote de terceiros importado de que o notebook precisa, pronta para pip install -r requirements.txt.

Sim. Linhas mágicas de instalação e !conda install / !mamba install são varridas. Pins escritos ali (ex.: ==2.31 ou >=1.0) entram na saída com Incluir pins ativado.

Não. Mapear nomes de import cobre as surpresas usuais, cv2 to opencv-python, sklearn to scikit-learn, PIL to Pillow, bs4 to beautifulsoup4, yaml to PyYAML, dotenv to python-dotenv, e mais, sem configuração extra.

Não por padrão. Módulos do CPython são filtrados. Ative Incluir biblioteca padrão Python se quiser a lista bruta de todos os módulos importados.

É uma alternativa rápida e sem instalação quando você só precisa varrer um notebook. pip freeze lista tudo no ambiente atual (útil para reproduzir uma instalação exata) e o pipreqs varre projetos inteiros. Use esta ferramenta quando a entrada é um notebook e o objetivo é uma lista inicial.

Só imports de primeiro nível são listados. Pacotes transitivos instalam automaticamente com pip install -r requirements.txt. Para um arquivo de lock totalmente fixado, gere com pip freeze após a instalação.

Se o notebook tiver linhas como !pip install pandas==2.2.1, esse pin aparece com Incluir pins ligado. Para fixar tudo, instale em ambiente limpo e rode pip freeze.

Sim. O resultado é um requirements.txt comum. O conda aceita via conda install --file. O pip-tools lê com pip-compile. Edite a lista antes de compilar se quiser pins mais rígidos.

Não. O notebook é analisado no navegador e o requirements.txt é gerado localmente.

O extrator lista o que foi importado. Pacotes internos precisam de URL de índice extra ou caminho local, adicione manualmente após o export.

Sim. Imports em qualquer lugar de uma célula de código são detectados. Como não dá para saber qual ramo roda, qualquer pacote importado aparece na lista.

Algumas equipes publicam wheels privados cujo nome de import casa exatamente. Desative quando quiser os módulos listados literalmente.

Experimente nossas outras ferramentas gratuitas