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要检测Python项目中哪些依赖库未被使用，可以采用以下方法：

1. 使用静态分析工具

• vulture：静态分析工具，检测未使用的代码和导入

pip install vulture
vulture your_project/

• pyflakes：检查未使用的导入语句

pip install pyflakes
pyflakes your_script.py

2. 动态分析工具

• coverage.py + pytest-cov：运行测试后生成覆盖率报告，标记未执行的代码（包括导入）

pip install coverage pytest-cov
pytest --cov=your_project tests/

3. 依赖关系分析

• pipdeptree：列出所有依赖树，对比实际导入的库

pip install pipdeptree
pipdeptree --reverse | grep -v "^\s"  # 显示顶层依赖

• pip-check：检查已安装但未使用的包

pip install pip-check
pip-check --unused

4. 自动化检测脚本

通过对比requirements.txt和实际导入的库：

import pkgutil
import subprocess# 获取已安装的库
installed = {pkg.name for pkg in pkgutil.iter_modules()}
# 获取项目声明的依赖
with open('requirements.txt') as f:required = {line.split('==')[0].strip() for line in f}unused = required - installed
print(f"未使用的依赖: {unused}")

5. IDE集成

• PyCharm/VSCode：内置未使用导入检测（静态分析）
• pylint：提供更全面的代码质量检查

pip install pylint
pylint your_project/

注意事项

1. 间接依赖：某些库可能被其他依赖隐式调用（如absl-py被TensorFlow依赖），需结合pipdeptree分析
2. 动态导入：importlib.import_module()或__import__()可能无法被静态工具检测到
3. 测试覆盖率：确保测试覆盖所有代码路径，否则可能误报

推荐组合使用静态和动态工具（如vulture+coverage.py）以提高准确性。