编程依赖性检验可以通过以下步骤进行：
识别依赖关系
静态分析：通过解析源代码，识别出模块之间的函数调用、变量引用等依赖关系。这可以通过词法分析、语法分析和语义分析等技术实现。
动态分析：在程序运行时，通过监控程序的行为来识别依赖关系，例如通过调试器或分析运行时数据结构。
构建依赖图
将识别出的依赖关系构建成一个依赖图，图中的节点表示模块或组件，边表示依赖关系。这可以使用图论的相关算法进行实现，例如深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。
检测循环依赖
通过遍历依赖图，检测是否存在循环依赖关系。循环依赖会导致程序无法正确地执行，需要及时发现并解决。可以使用拓扑排序等算法来检测循环依赖。
处理依赖关系
一旦识别出依赖关系并构建成依赖图，可以采取相应的处理措施，例如：
重构代码：优化代码结构，减少不必要的依赖。
添加依赖：确保所有必要的依赖都已正确声明和引入。
错误处理：对于无法解决的依赖问题，提供清晰的错误提示和解决方案。
示例代码
```java
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect；
import org.aspectj.lang.annotation.Before；
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut；
import org.springframework.stereotype.Component；
@Aspect
@Component
public class DependencyAspect {
@Pointcut（"execution（* com.example.service.*.*（..））"）
public void serviceMethods（） {}
@Before（"serviceMethods（）"）
public void checkDependencies（） {
// 这里可以添加依赖性检查的逻辑
// 例如，检查方法参数是否已正确初始化
// 检查是否存在循环依赖等
}
}
```
在这个示例中，我们定义了一个切面`DependencyAspect`，它会在`com.example.service`包下的所有方法执行前，通过`checkDependencies`方法进行依赖性检查。你可以根据实际需求扩展这个方法，添加具体的依赖性检查逻辑。
建议
自动化工具：使用现有的自动化工具（如SonarQube、Checkstyle、PMD等）来辅助进行依赖性检查，可以提高效率和准确性。
代码规范：制定明确的代码规范，确保团队成员遵循相同的编程和依赖管理标准。
持续集成：将依赖性检查集成到持续集成（CI）流程中，确保每次代码提交都能及时发现和处理依赖问题。