Python environment diagnosis and sandbox preview tool

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PyEnv Doctor

Python 环境诊断与沙箱预演工具

简介

PyEnv Doctor 是一个智能的 Python 环境诊断与自动修复工具。它通过构建依赖图谱、在沙箱中预演修复方案，确保修复建议的安全性。v1.1 版本新增快照管理、自动修复和回滚引擎，实现完整的环境治理闭环。

核心价值： 沙箱预演，安全修复，快照护航。

解决什么问题？

依赖冲突地狱：pip install 导致现有包版本不兼容，项目无法运行
黑盒修复风险：通用 AI 助手给出的修复命令缺乏全局考量，执行后可能导致更严重的损坏
试错成本高昂：环境一旦损坏，重建虚拟环境、重新安装依赖耗时极长
修复后无法回滚：执行修复命令后发现问题更严重，但无法快速恢复到修复前状态

核心特性

v1.1 新增功能

快照管理：一键创建环境快照，记录所有包的版本信息
自动修复：diagnose --fix 自动执行修复，支持三种策略
回滚引擎：快速恢复到任意快照状态，支持预演和验证
临时快照：自动修复时自动创建临时快照，修复成功后可转为永久

原有功能

智能诊断：自动扫描环境，检测依赖冲突
沙箱预演：在隔离环境中验证修复方案，确保安全
多格式支持：支持诊断当前环境或检查 requirements.txt/pyproject.toml 文件
报告导出：支持 JSON 和 Markdown 格式报告
并行优化：多线程并行预演，提升诊断速度

快速开始

安装

安装最新版本（v1.1.3）

当前最新版本 1.1.3 已发布到 TestPyPI，包含完整的快照管理、自动修复和回滚功能。

# 1. 卸载旧版本（如果已安装）
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

# 2. 从 TestPyPI 安装最新版本
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ pyenv-doctor-tool==1.1.3

# 3. 验证安装
pyenv-doctor --version

安装稳定版本（v0.1.4）

如果需要稳定版本，可以从正式 PyPI 安装：

pip install pyenv-doctor-tool

新手入门（第一次使用必读）

第一步：安装工具

# 1. 确保 Python 版本 >= 3.8
python --version

# 2. 安装工具（从 TestPyPI 安装最新版）
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ pyenv-doctor-tool==1.1.3

# 3. 验证安装
pyenv-doctor --version

第二步：创建虚拟环境（强烈建议）

为什么需要虚拟环境？

隔离项目依赖，避免不同项目之间相互影响
防止全局环境被污染
便于项目迁移和部署

# Windows (CMD)
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# Windows (PowerShell)
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 激活后，命令行前面会出现 (venv) 标识

第三步：诊断当前环境

# 使用快速模式诊断（推荐）
pyenv-doctor diagnose --fast

# 如果有冲突，会自动显示修复建议

第四步：根据建议修复

方式一：自动修复（推荐新手）

# 使用默认策略自动修复
pyenv-doctor diagnose --fix

# 修复成功后会询问是否保留状态

方式二：手动执行修复命令

# 根据诊断结果中的建议，手动执行 pip install
pip install numpy==1.23.5 pandas==1.5.3

第五步：创建快照（可选但建议）

# 环境正常后，创建快照备份
pyenv-doctor snapshot create --label "healthy-state"

# 后续如果环境出问题，可以快速回滚
pyenv-doctor snapshot rollback --latest

常用命令速查

目的	命令
诊断环境	`pyenv-doctor diagnose --fast`
自动修复	`pyenv-doctor diagnose --fix`
创建快照	`pyenv-doctor snapshot create`
回滚环境	`pyenv-doctor snapshot rollback --latest`
查看帮助	`pyenv-doctor --help`

基本用法

诊断当前环境：

pyenv-doctor diagnose

诊断并自动修复：

# 使用平衡策略自动修复（默认）
pyenv-doctor diagnose --fix

# 使用保守策略自动修复
pyenv-doctor diagnose --fix --strategy conservative

# 预演修复但不实际执行
pyenv-doctor diagnose --fix --dry-run

检查依赖文件：

pyenv-doctor check-file requirements.txt
pyenv-doctor check-file pyproject.toml

创建环境快照：

# 创建永久快照
pyenv-doctor snapshot create --label "before-upgrade"

# 创建临时快照（自动修复时使用）
pyenv-doctor snapshot create --temporary

查看快照列表：

pyenv-doctor snapshot list

回滚到快照：

# 回滚到最新快照
pyenv-doctor snapshot rollback --latest

# 回滚到指定快照
pyenv-doctor snapshot rollback <SNAPSHOT_ID>

完整用法

0. 环境准备（对小白友好）

步骤 1：创建并激活虚拟环境

# 创建虚拟环境（Windows CMD）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# 创建虚拟环境（Windows PowerShell）
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 创建虚拟环境（Linux/macOS）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

步骤 2：卸载旧版本（如果已安装）

pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

步骤 3：安装指定版本

安装测试环境版本（最新功能）：

# 安装 TestPyPI 上的 1.1.3 版本
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ pyenv-doctor-tool==1.1.3

安装正式环境版本（稳定版）：

# 安装 PyPI 上的稳定版本
pip install pyenv-doctor-tool

步骤 4：查看版本号

pyenv-doctor --version
# 预期输出：pyenv-doctor-tool, version 1.1.3

步骤 5：更新到最新版本

更新到 TestPyPI 最新版本：

pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ --upgrade pyenv-doctor-tool

更新到 PyPI 最新版本：

pip install --upgrade pyenv-doctor-tool

1. 环境诊断 (`diagnose`)

诊断当前 Python 环境的依赖冲突：

# 基本诊断
pyenv-doctor diagnose

# 快速模式（仅扫描当前环境，排除基础包，推荐）
pyenv-doctor diagnose --fast

# 自定义超时时间（秒）
pyenv-doctor diagnose --timeout 30

# 启用详细输出
pyenv-doctor diagnose --verbose

# 导出诊断报告
pyenv-doctor diagnose --output report.json
pyenv-doctor diagnose --output report.md

# 启用并行预演（默认开启）
pyenv-doctor diagnose --parallel

# 自定义并行工作线程数
pyenv-doctor diagnose --workers 5

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`--fast`	-	快速模式（排除基础包，仅扫描当前环境）	False
`--timeout`	`-t`	沙箱预演超时时间（秒）	60
`--verbose`	`-v`	显示详细输出	False
`--output`	`-o`	导出报告文件路径	None
`--parallel`	-	启用并行预演	True
`--workers`	`-w`	并行工作线程数	3
`--fix`	-	启用自动修复	False
`--strategy`	-	修复策略（conservative/balanced/aggressive）	balanced
`--dry-run`	-	预演模式，只显示不执行	False
`--yes`	`-y`	跳过确认	False

快速模式 (`--fast`)

快速模式是推荐的诊断方式，特别适合以下场景：

包数量过多：全局环境有几百个包时，快速模式可以大幅减少扫描数量
未激活虚拟环境：诊断全局环境时，快速模式排除基础包（pip、setuptools、wheel）
提升速度：扫描速度显著提升，减少等待时间

快速模式行为：

排除基础包：pip、setuptools、wheel、pkg_resources
仅扫描当前 Python 环境的包（site-packages）
跳过外部环境的包

使用示例：

# 推荐：使用快速模式诊断
pyenv-doctor diagnose --fast

# 快速模式 + 自动修复
pyenv-doctor diagnose --fix --fast

# 快速模式 + 详细输出（查看跳过的包）
pyenv-doctor diagnose --fast --verbose

虚拟环境 vs 全局环境：

# 场景 1：已激活虚拟环境
(venv) $ pyenv-doctor diagnose
# → 扫描虚拟环境中的包（通常 20-50 个）

# 场景 2：未激活虚拟环境（全局环境）
$ pyenv-doctor diagnose
# → 扫描全局环境（可能几百个包）

# 场景 3：未激活虚拟环境 + 快速模式（推荐）
$ pyenv-doctor diagnose --fast
# → 仅扫描当前环境，排除基础包（约几十到百个包）

自动修复模式

diagnose --fix 命令会自动执行修复流程：

创建临时快照：自动创建临时快照，记录修复前状态
执行修复：根据指定策略执行修复
用户确认：修复成功后询问是否保留状态
快照管理：可选择转为永久快照或回滚

修复策略说明：

策略	说明	适用场景
`conservative`	保守策略 - 只降级，避免升级风险	生产环境，稳定性优先
`balanced`	平衡策略 - 最小改动，按需升降级	开发环境，推荐默认
`aggressive`	激进策略 - 升到最新，获取最新功能	测试环境，追求最新

使用示例：

# 使用平衡策略自动修复（推荐）
pyenv-doctor diagnose --fix --strategy balanced

# 使用保守策略，跳过确认
pyenv-doctor diagnose --fix --strategy conservative --yes

# 预演修复但不实际执行
pyenv-doctor diagnose --fix --dry-run --verbose

自动修复流程示例：

$ pyenv-doctor diagnose --fix

[SCAN] 扫描环境...
[OK] 发现 280 个包
[DIAGNOSE] 检测冲突...
[WARN] 发现 2 个冲突...
[SANDBOX] 并行模拟修复（3 个工作线程）...
[RESULT] 修复建议:
...

============================================================
[AUTO-FIX] 自动修复模式启动
============================================================
[INFO] 修复策略：平衡策略 - 最小改动，按需升降级
[INFO] 预演模式：否

[SNAPSHOT] 创建临时快照...
[OK] 快照 ID: 20260424_143022_abc123 (临时)

[AUTO-FIX] 开始执行修复...
[INSTALL] 正在安装 numpy==1.23.5...
[INSTALL] 正在安装 pandas==1.5.3...
[OK] 修复成功！

  - 修复包数量：2
  - 耗时：15.3 秒
  - 验证：通过

[KEEP] 是否保留当前状态？[Y/n] Y
[OK] 临时快照已转为永久快照
  快照 ID: 20260424_143022_abc123

2. 文件检查 (`check-file`)

检查依赖文件中的潜在冲突，无需激活环境即可分析项目依赖。

使用场景：

项目迁移前：检查目标项目的依赖是否与当前环境兼容
代码审查时：快速检查新添加的依赖是否有冲突
多项目管理：批量检查多个项目的依赖健康度
CI/CD 集成：在自动化流程中加入依赖检查

# 基本用法
pyenv-doctor check-file requirements.txt
pyenv-doctor check-file pyproject.toml

# 导出依赖列表为 JSON
pyenv-doctor check-file requirements.txt --output deps.json

# 手动指定文件格式（当文件后缀不明确时）
pyenv-doctor check-file my-deps.txt --format requirements
pyenv-doctor check-file config.toml --format pyproject

# 检查其他项目的依赖文件
pyenv-doctor check-file ../project-b/requirements.txt

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`file`	-	文件路径（必需）	-
`--output`	`-o`	导出报告文件路径	None
`--format`	`-f`	文件格式（auto/requirements/pyproject）	auto

输出示例：

$ pyenv-doctor check-file requirements.txt

[INFO] 解析文件：requirements.txt
[OK] 解析到 15 个依赖

检测到的依赖:
  - requests>=2.28.0
  - numpy>=1.21.0
  - pandas>=1.3.0
  - flask>=2.0.0
  ...

# 导出 JSON 时
[OK] 依赖列表已导出：deps.json

支持的文件格式：

requirements.txt: Python 标准依赖文件格式
pyproject.toml: 现代 Python 项目配置文件（PEP 621）

注意事项：

文件必须存在，否则报错
自动检测文件格式（基于文件名），也可手动指定
仅解析依赖列表，不执行安装或验证

3. 快照管理 (`snapshot`)

管理环境快照，支持创建、列表、回滚、删除、导出等操作。

3.1 创建快照

# 创建永久快照
pyenv-doctor snapshot create

# 创建带标签的快照
pyenv-doctor snapshot create --label "before-upgrade"

# 创建临时快照（自动修复成功后可转为永久）
pyenv-doctor snapshot create --temporary

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`--label`	`-l`	快照标签	None
`--temporary`	-	创建临时快照	False

输出示例：

$ pyenv-doctor snapshot create --label "before-upgrade"

[SNAPSHOT] 正在创建快照...
[OK] 快照创建成功！
  - ID: 20260424_143022_abc123
  - 时间：2026-04-24 14:30:22
  - 标签：before-upgrade
  - Python 版本：3.11.5
  - 虚拟环境：/path/to/venv
  - 包数量：280

回滚命令：
  pyenv-doctor snapshot rollback 20260424_143022_abc123

3.2 查看快照列表

# 列出所有快照
pyenv-doctor snapshot list

# 限制显示数量
pyenv-doctor snapshot list --limit 5

# JSON 格式输出
pyenv-doctor snapshot list --json

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`--json`	-	JSON 格式输出	False
`--limit`	`-n`	限制显示数量	None

输出示例：

$ pyenv-doctor snapshot list

ID                       Time                Label                Packages   Temp
─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
20260424_143022_abc123   2026-04-24 14:30:22 before-upgrade       280        No
20260424_120000_def456   2026-04-24 12:00:00 -                    275        No
20260423_180000_ghi789   2026-04-23 18:00:00 auto-fix             270        Yes

共 3 个快照

3.3 回滚快照

# 回滚到最新快照
pyenv-doctor snapshot rollback --latest

# 回滚到指定快照
pyenv-doctor snapshot rollback 20260424_143022_abc123

# 预演回滚（不实际执行）
pyenv-doctor snapshot rollback --latest --dry-run

# 跳过确认回滚
pyenv-doctor snapshot rollback --latest --yes

# 禁用回滚后验证
pyenv-doctor snapshot rollback --latest --no-verify

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`snapshot_id`	-	快照 ID（与 --latest 二选一）	None
`--latest`	-	回滚到最新快照	False
`--dry-run`	-	预览不回滚	False
`--yes`	`-y`	跳过确认	False
`--verify`	-	回滚后验证（默认开启）	True

回滚流程示例：

$ pyenv-doctor snapshot rollback --latest

[INFO] 使用最新快照：20260424_143022_abc123
[ROLLBACK] 回滚预览:
============================================================
将恢复 2 个包
  - numpy: 1.24.0 → 1.23.5
  - pandas: 1.5.3 → 1.5.0

[CONFIRM] 是否继续回滚？[y/N] y

[ROLLBACK] 正在回滚到 20260424_143022_abc123...
[ROLLBACK] 进度 [██████████████████████████░░░░] 80.0% (2/3) numpy
[OK] 回滚成功！
  - 恢复包数量：2
  - 耗时：8.5 秒
  - 验证：通过

环境已恢复到：
  2026-04-24 14:30:22

3.4 删除快照

# 删除单个快照
pyenv-doctor snapshot delete 20260424_143022_abc123

# 删除多个快照
pyenv-doctor snapshot delete id1 id2 id3

# 跳过确认删除
pyenv-doctor snapshot delete id1 --yes

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`snapshot_ids`	-	一个或多个快照 ID（必需）	-
`--yes`	`-y`	跳过确认	False

3.5 导出快照

# 导出为 requirements.txt
pyenv-doctor snapshot export 20260424_143022_abc123

# 导出为 JSON
pyenv-doctor snapshot export 20260424_143022_abc123 --format json

# 自定义输出文件
pyenv-doctor snapshot export 20260424_143022_abc123 --output my-deps.txt

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`snapshot_id`	-	快照 ID（必需）	-
`--output`	`-o`	输出文件路径	requirements.txt
`--format`	`-f`	导出格式（requirements/json）	requirements

3.6 清理快照

# 清理所有快照
pyenv-doctor snapshot cleanup

# 仅清理临时快照
pyenv-doctor snapshot cleanup --temporary

# 跳过确认清理
pyenv-doctor snapshot cleanup --yes

参数说明：

参数	简写	说明	默认值
`--temporary`	-	仅清理临时快照	False
`--yes`	`-y`	跳过确认	False

输出示例

无冲突环境

$ pyenv-doctor diagnose
[SCAN] 扫描环境...
[OK] 发现 10 个包
[DIAGNOSE] 检测冲突...
[OK] 未发现冲突

有冲突环境

$ pyenv-doctor diagnose
[SCAN] 扫描环境...
[OK] 发现 280 个包
[DIAGNOSE] 检测冲突...
[WARN] 发现 2 个冲突:
  - pandas 要求 numpy<1.24，但已安装 1.24.0
  - scipy 要求 numpy<1.23，但已安装 1.24.0
[SANDBOX] 并行模拟修复（3 个工作线程）...
[RESULT] 修复建议:

【方案一】推荐方案 [已验证] ★★★★★
============================================================
说明：此方案中每个版本都已在沙箱中单独验证可行
推荐度：强烈推荐（优先使用）

  1. pip install numpy==1.23.5
  2. pip install pandas==1.5.3

一键执行：
  pip install numpy==1.23.5 pandas==1.5.3

【方案二】保守方案 [部分验证] ★★★☆☆
============================================================
说明：此方案中每个版本已单独验证，但组合使用未经过测试
推荐度：保守选择（适合不想大幅变动的环境）

  1. pip install numpy==1.22.0
  2. pip install pandas==1.5.0

一键执行：
  pip install numpy==1.22.0 pandas==1.5.0

============================================================
[重要说明]
  - 方案一：每个版本已单独验证，强烈推荐优先使用
  - 方案二：每个版本已单独验证，但组合效果未经测试
  - 所有验证均在沙箱隔离环境中进行，确保安全性
============================================================

导出 Markdown 报告

$ pyenv-doctor diagnose --output diagnosis.md

生成的 Markdown 报告示例：

# PyEnv Doctor 诊断报告

**生成时间**: 2026-04-24 18:00:00
**工具版本**: v1.1.3

---

## 概要统计

- **总包数**: 280
- **冲突数**: 2
- **成功验证**: 2 个方案
- **验证失败**: 0 个方案
- **健康分数**: 99.3/100

✅ **环境状态**: 优秀

---

## 检测到的冲突

### 冲突 1

- **包名**: `pandas`
- **依赖要求**: `numpy<1.24`
- **已安装版本**: `1.24.0`
- **修复建议**: `numpy==1.23.5`

...

## 修复建议

### 推荐方案（已验证）

以下方案已在沙箱环境中验证可行：

1. `pip install numpy==1.23.5`
2. `pip install pandas==1.5.3`

**一键执行命令**:
```bash
pip install numpy==1.23.5 pandas==1.5.3


---

## 技术架构

PyEnv Doctor ├── CLI (Click) │ ├── diagnose: 环境诊断命令 │ ├── check-file: 文件检查命令 │ └── snapshot: 快照管理命令组 ├── Agent Layer │ ├── EnvScanner: 环境扫描 Agent │ ├── ConflictSolver: 冲突检测 Agent │ └── SandboxExecutor: 沙箱预演 Agent（支持并行） ├── Exporters │ ├── JSONExporter: JSON 报告导出 │ └── MarkdownExporter: Markdown 报告导出 ├── Parsers │ ├── RequirementsParser: requirements.txt 解析 │ └── PyProjectParser: pyproject.toml 解析 └── Tool Layer ├── pip_tool: 封装 pip 命令 └── venv_tool: 封装 venv 操作


### 核心工作流程

pyenv-doctor diagnose ↓ 启动检测（Python 版本、虚拟环境） ↓ EnvScanner 扫描环境（获取已安装包） ↓ ConflictSolver 检测冲突（构建依赖图） ↓ SandboxExecutor 沙箱预演（并行/串行） ↓ 输出诊断报告 + 修复建议 ↓ [可选] 导出 JSON/Markdown 报告


---

## 开发

### 环境准备

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/GH-tll/pyenv-doctor.git
cd pyenv-doctor

# 创建虚拟环境（Windows CMD）
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# 创建虚拟环境（Windows PowerShell）
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 创建虚拟环境（Linux/macOS）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

运行测试

# 运行所有测试
pytest tests/ -v

# 运行性能基准测试
pytest tests/test_benchmarks.py -v -s

# 生成覆盖率报告
pytest tests/ --cov=pyenv_doctor --cov-report=html

代码规范

# 代码格式化
ruff format src/ tests/

# 代码检查
ruff check src/ tests/

性能基准

扫描性能

包数量	目标耗时	实际耗时	状态
10	< 1 秒	~0.1 秒	✅
100	< 3 秒	~0.5 秒	✅
500	< 10 秒	~2 秒	✅

冲突检测性能

包数量	目标耗时	实际耗时	状态
10	< 0.5 秒	~0.05 秒	✅
100	< 2 秒	~0.3 秒	✅
500	< 10 秒	~1.5 秒	✅

沙箱预演性能

模式	冲突数	目标耗时	优化效果
串行	1	< 60 秒	基准
串行	5	< 300 秒	基准
并行 (3 workers)	5	< 120 秒	⚡ 提升 60%

使用场景

场景 1：项目迁移前检查

在将项目迁移到新环境前，检查依赖兼容性：

# 检查当前环境
pyenv-doctor diagnose --output current-env.json

# 检查目标项目的依赖文件
pyenv-doctor check-file requirements.txt --output target-deps.json

场景 2：CI/CD 集成

在 CI/CD 流程中加入环境检查：

# .github/workflows/ci.yml
- name: Check environment health
  run: |
    pip install pyenv-doctor-tool
    pyenv-doctor diagnose --output report.json
    # 检查健康分数，低于 80 分则警告

场景 3：多项目管理

为多个项目生成依赖报告：

# 批量检查多个项目
for project in project-a project-b project-c; do
  cd $project
  pyenv-doctor check-file requirements.txt --output ../reports/$project.json
done

常见问题

Q: 沙箱预演会不会影响我的当前环境？

A: 不会。沙箱预演在临时创建的虚拟环境中进行，预演完成后会自动清理，不会影响当前环境。

Q: 并行预演比串行快多少？

A: 取决于冲突数量和网络速度。一般来说，5 个冲突并行预演（3 workers）比串行快 60% 左右。

Q: 为什么有些修复方案验证失败？

A: 可能的原因：

包版本不存在（如 999.999.999）
包已废弃或下架
网络连接问题
系统依赖缺失（如 C 扩展编译失败）

Q: 如何解读健康分数？

A: 健康分数计算公式：100 * (1 - 冲突数/总包数)

90-100: 优秀 ✅
70-89: 良好 ⚠️
50-69: 一般 ⚠️
0-49: 较差 ❌

Q: 支持哪些 Python 版本？

A: Python 3.8+，包括 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12。

Q: 支持哪些操作系统？

A: Windows、Linux、macOS 全平台支持。

故障排查

问题 1：命令找不到 `pyenv-doctor`

症状：

'pyenv-doctor' 不是内部或外部命令
# 或
command not found: pyenv-doctor

解决方案：

检查是否已安装

pip show pyenv-doctor-tool

如果未安装，执行：

pip install pyenv-doctor-tool

检查 PATH 环境变量
- Windows: 确保 C:\Users\<用户名>\AppData\Roaming\Python\Python3x\Scripts 在 PATH 中
- Linux/macOS: 确保 ~/.local/bin 在 PATH 中

使用完整路径运行

# Windows
C:\Python39\Scripts\pyenv-doctor.exe

# Linux/macOS
~/.local/bin/pyenv-doctor

问题 1.5：多个安装路径冲突

症状：

# Windows 下运行 where.exe pyenv-doctor 显示多个路径
D:\tll\AI_Projects\pyenv-doctor\test-conflict-env\Scripts\pyenv-doctor.exe
D:\tll\Python3.11\Scripts\pyenv-doctor.exe

原因：

全局环境安装了一个版本
虚拟环境又安装了一个版本
可能存在开发版本（pip install -e .）和发布版本同时存在

解决方案：

确认当前使用的版本

# 查看当前激活的是哪个版本
where.exe pyenv-doctor  # Windows
which pyenv-doctor      # Linux/macOS

# 查看版本号
pyenv-doctor --version

使用虚拟环境中的版本（推荐）

# 确保虚拟环境已激活
# 命令行前面应该有 (venv) 或环境名标识

# 如果未激活，重新激活（替换 venv 为你的环境名）
# Windows CMD
venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
source venv/bin/activate

卸载不需要的版本

场景 A：只想保留虚拟环境版本

# 停用虚拟环境（这样 pip 操作的就是全局环境）
deactivate

# 卸载全局环境的版本
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

# 重新激活虚拟环境（替换 venv 为你的环境名）
# Windows CMD
venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
source venv/bin/activate

场景 B：只想保留全局版本

# 确保在虚拟环境中
# 卸载虚拟环境的版本
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

# 停用虚拟环境后，使用的就是全局版本
deactivate

开发版本 vs 发布版本

# 如果同时安装了开发版本和发布版本
# 查看安装位置
pip show pyenv-doctor-tool

# 如果 Location 指向项目目录（如 D:\tll\AI_Projects\pyenv-doctor）
# 说明是开发版本（pip install -e .）

# 如果想切换到发布版本
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y
pip install pyenv-doctor-tool

清理所有版本重新安装

# 步骤 1：在虚拟环境中卸载虚拟环境版本
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

# 步骤 2：停用虚拟环境
deactivate

# 步骤 3：卸载全局环境版本
pip uninstall pyenv-doctor-tool -y

# 步骤 4：重新激活虚拟环境（替换 venv 为你的环境名）
# Windows CMD
venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
source venv/bin/activate

# 步骤 5：重新安装（从 TestPyPI）
pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ pyenv-doctor-tool==1.1.3

最佳实践：

始终在虚拟环境中使用和安装工具
避免在全局环境和虚拟环境同时安装
开发时使用 pip install -e .，测试时使用 pip install pyenv-doctor-tool

问题 2：权限错误

症状：

[ERROR] 权限不足，无法扫描环境
PermissionError: [Errno 13] Permission denied

解决方案：

使用管理员/超级用户权限
- Windows: 右键点击命令行 → "以管理员身份运行"
- Linux/macOS: 在命令前加 sudo

在虚拟环境中运行（推荐）

# Windows CMD
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install pyenv-doctor-tool
pyenv-doctor diagnose

问题 3：扫描时间过长

症状： 诊断命令运行超过 5 分钟仍未完成

解决方案：

使用快速模式（强烈推荐）
```
pyenv-doctor diagnose --fast
```
可排除基础包，大幅减少扫描数量
在虚拟环境中运行 虚拟环境通常只有几十个包，而全局环境可能有几百个
减少超时时间
```
pyenv-doctor diagnose --timeout 30
```

问题 4：虚拟环境检测失败

症状：

[WARN] 建议在虚拟环境中运行

但实际已经在虚拟环境中

解决方案：

确认虚拟环境已正确激活

# Windows
echo %VIRTUAL_ENV%

# Linux/macOS
echo $VIRTUAL_ENV

应该输出虚拟环境路径

重新激活虚拟环境

deactivate

# Windows CMD
venv\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Linux/macOS
source venv/bin/activate

在虚拟环境中重新安装工具

pip uninstall pyenv-doctor-tool -y
pip install pyenv-doctor-tool

问题 5：沙箱预演超时

症状：

[WARN] 沙箱预演超时：60 秒

解决方案：

增加超时时间
```
pyenv-doctor diagnose --timeout 120
```
检查网络连接 沙箱预演需要下载包，网络慢会导致超时

使用国内镜像源

# 在沙箱环境中使用国内镜像
# 工具会自动检测并使用配置的镜像源

问题 6：快照创建失败

症状：

[ERROR] 创建快照失败：...

解决方案：

检查磁盘空间 快照需要存储空间，确保磁盘有足够剩余空间
检查快照目录权限 默认快照存储在用户目录下，确保有写入权限
查看错误详情 使用 --verbose 查看详细错误信息

问题 7：回滚失败

症状：

[ERROR] 回滚失败：...

解决方案：

确认快照存在
```
pyenv-doctor snapshot list
```
检查虚拟环境是否匹配 快照只能在创建时的 Python 版本和虚拟环境中回滚
手动回滚 如果自动回滚失败，可以手动执行快照中的依赖安装命令

其他问题

如果以上方案无法解决您的问题：

查看 GitHub Issues 是否有类似问题
提交新 Issue，附上错误信息和环境信息
使用 --verbose 参数获取详细日志

版本历史

v1.1.3 (当前版本)

发布日期: 2026-04-26

新增功能：

快速模式（--fast）：仅扫描当前环境，排除基础包，大幅提升诊断速度
虚拟环境精准识别：自动检测并优先扫描当前激活的虚拟环境
基础包过滤：自动排除 pip、setuptools、wheel、pkg_resources 等基础包

优化改进：

解决全局环境扫描包数量过多问题（从几百个减少到几十个）
提升诊断速度，减少等待时间
改善用户体验，避免误扫描外部环境包

v1.1.2

发布日期: 2026-04-24

修复改进：

移除 create-env 命令，聚焦核心诊断修复功能
优化文档完整性

v1.1.0

新增功能：

快照管理：完整的快照生命周期管理（创建/列表/回滚/删除/导出）
自动修复：diagnose --fix 自动执行修复命令
回滚引擎：支持快速回滚到任意快照状态
临时快照：自动修复时自动创建临时快照，支持转永久
三种修复策略：保守/平衡/激进，适配不同场景

修复策略说明：

保守策略 (conservative)：只降级，避免升级风险，适合生产环境
平衡策略 (balanced)：最小改动，按需升降级，适合开发环境（默认）
激进策略 (aggressive)：升到最新，获取最新功能，适合测试环境

自动修复流程：

创建临时快照（记录修复前状态）
根据策略执行修复
修复成功后询问是否保留
可选择转为永久快照或回滚

v0.1.5

新增功能：

报告导出功能（JSON/Markdown）
requirements.txt 解析支持
pyproject.toml 解析支持
沙箱预演并行优化（提升 60% 速度）
新增 check-file 命令
性能基准测试

优化改进：

并行预演支持自定义工作线程数
导出报告包含健康分数和智能建议
完善文档和使用示例

v0.1.0 (MVP)

环境扫描功能
冲突检测功能
沙箱预演功能
CLI 命令入口

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

贡献者

@GH-tll - 项目创建者

开发路线图

自动修复功能（v1.1.0）
环境快照管理（v1.1.0）
回滚引擎（v1.1.0）
LLM 集成（自然语言诊断）
Web 界面（可视化）
批量模式（多环境对比）

许可证

MIT License

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These details have not been verified by PyPI

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This version

0.1.5

Apr 27, 2026

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Source Distribution

pyenv_doctor_tool-0.1.5.tar.gz (96.2 kB view details)

Uploaded Apr 27, 2026 Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

The dropdown lists show the available interpreters, ABIs, and platforms. Enable javascript to be able to filter the list of wheel files.

pyenv_doctor_tool-0.1.5-py3-none-any.whl (63.7 kB view details)

Uploaded Apr 27, 2026 Python 3

File details

Details for the file pyenv_doctor_tool-0.1.5.tar.gz.

File metadata

Download URL: pyenv_doctor_tool-0.1.5.tar.gz
Upload date: Apr 27, 2026
Size: 96.2 kB
Tags: Source
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for pyenv_doctor_tool-0.1.5.tar.gz
Algorithm	Hash digest
SHA256	`71c0aec4512abc25cb86cd7b2cc118eebe5045df1ead6dd2cb0339bc07c92569`
MD5	`05c666c5666dfeca611ca71c7aabd18a`
BLAKE2b-256	`5c90d497ae328d6b6fbb46f2193878995f1d3204f4c016ff080f9bc5770bf074`

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file pyenv_doctor_tool-0.1.5-py3-none-any.whl.

File metadata

Download URL: pyenv_doctor_tool-0.1.5-py3-none-any.whl
Upload date: Apr 27, 2026
Size: 63.7 kB
Tags: Python 3
Uploaded using Trusted Publishing? No
Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for pyenv_doctor_tool-0.1.5-py3-none-any.whl
Algorithm	Hash digest
SHA256	`840cbd1eba78a06c9c4b76e0852d0acccb39c39d7739359d74808276f5b4529d`
MD5	`8e35e16e2e6f7c5ff2fb3b8a195f1bfa`
BLAKE2b-256	`58f42b72538b3f87af17ddcfaa5d0db768e898e9ad3f7ffb388aa7251958ef25`

See more details on using hashes here.

pyenv-doctor-tool 0.1.5

Navigation

Verified details

Maintainers

Unverified details

Project links

Meta

Classifiers

Project description

PyEnv Doctor

简介

解决什么问题？

核心特性

v1.1 新增功能

原有功能

快速开始

安装

安装最新版本（v1.1.3）

安装稳定版本（v0.1.4）

新手入门（第一次使用必读）

第一步：安装工具

第二步：创建虚拟环境（强烈建议）

第三步：诊断当前环境

第四步：根据建议修复

第五步：创建快照（可选但建议）

常用命令速查

基本用法

完整用法

0. 环境准备（对小白友好）

步骤 1：创建并激活虚拟环境

步骤 2：卸载旧版本（如果已安装）

步骤 3：安装指定版本

步骤 4：查看版本号

步骤 5：更新到最新版本

1. 环境诊断 (diagnose)

快速模式 (--fast)

自动修复模式

2. 文件检查 (check-file)

3. 快照管理 (snapshot)

3.1 创建快照

3.2 查看快照列表

3.3 回滚快照

3.4 删除快照

3.5 导出快照

3.6 清理快照

输出示例

无冲突环境

有冲突环境

导出 Markdown 报告

运行测试

代码规范

性能基准

扫描性能

冲突检测性能

沙箱预演性能

使用场景

场景 1：项目迁移前检查

场景 2：CI/CD 集成

场景 3：多项目管理

常见问题

Q: 沙箱预演会不会影响我的当前环境？

Q: 并行预演比串行快多少？

Q: 为什么有些修复方案验证失败？

Q: 如何解读健康分数？

Q: 支持哪些 Python 版本？

Q: 支持哪些操作系统？

故障排查

问题 1：命令找不到 pyenv-doctor

问题 1.5：多个安装路径冲突

问题 2：权限错误

问题 3：扫描时间过长

问题 4：虚拟环境检测失败

问题 5：沙箱预演超时

问题 6：快照创建失败

问题 7：回滚失败

其他问题

版本历史

v1.1.3 (当前版本)

v1.1.2

v1.1.0

1. 环境诊断 (`diagnose`)

快速模式 (`--fast`)

2. 文件检查 (`check-file`)

3. 快照管理 (`snapshot`)

问题 1：命令找不到 `pyenv-doctor`