换一台电脑还跑得起来吗？代码交付检查表2026

依赖版本写进文件

换电脑后常见报错是`import`失败，如未装pandas或版本过老。解法：项目文件夹内放`requirements.txt`，精确写版本号：

pandas==2.0.3  
numpy==1.24.4  
matplotlib==3.7.2  

不要写`>=`，版本写死，新电脑才能装到一致版本。程序开头加`print(pd.__version__)`便于核对。

数据用相对路径

报`FileNotFoundError`多因程序写死绝对路径（如`C:/Users/小明/...`）。正确做法：CSV与程序同目录，直接用文件名：

df = pd.read_csv('sensor_data.csv')  # 同目录
df = pd.read_csv('data/sensor_data.csv')  # 子目录

上级目录用`../`。项目文件夹完整拷贝，用户名变化不影响。

随机种子固定

用随机数时（如numpy生成噪声），结果每次不同。在程序开头加：

np.random.seed(42)

种子固定后，随机序列一致，折线图不变。不涉及随机数可跳过。

三行运行说明

附`README.txt`，三行：

1. 安装依赖：pip install -r requirements.txt  
2. 运行：python analyze.py  
3. 输出：temp_plot.png，终端打印平均值和版本号  

绝对路径与相对路径示意对照

绝对路径（不推荐）：

file_path = 'C:/Users/Alice/sensor_project/sensor_data.csv'  

相对路径（推荐）：

df = pd.read_csv('sensor_data.csv')  # 当前目录
df = pd.read_csv('./sensor_data.csv')  # 点表示当前
df = pd.read_csv('../shared/sensor_data.csv')  # 上级

程序开头打印`os.getcwd()`可确认当前目录。

禁止只交截图不交可运行文件包

交付物应含完整项目：代码、数据、依赖清单、说明、输出示例。

在一台没装过的电脑上试跑一遍

交付前用虚拟环境测试：

python -m venv test_env  
test_env\Scripts\activate  # Windows
source test_env/bin/activate  # macOS/Linux
pip install -r requirements.txt  
python analyze.py  

注意两点：CSV是否被找到；在无界面服务器上，用`plt.savefig`而非`plt.show()`，避免卡住。

检查表汇总

1. requirements.txt含所有外部包，版本精确到三位。
2. 相对路径读CSV，无绝对路径。
3. 固定随机种子（若用随机数）。
4. README.txt含三行指令。
5. 项目文件夹完整。
6. 在干净环境试跑一次。

做到六项，代码换电脑就能跑。现在行动：改路径、加种子和requirements，打印当前目录验证，再虚拟环境试跑后打包交付。