要获取GitLab私有包的最新版本，可以使用以下方法。

pip index versions package-name --index-url https://<personal_access_token_name>:<personal_access_token>@gitlab.com/api/v4/projects/<project-id>/packages/pypi/simple/ | grep  'LATEST:' | sed -E 's/LATEST:| //g'

您不需要第三方包来获取此信息。pypi为下的所有包提供简单的JSON提要

https://pypi.org/pypi/{PKG_NAME}/json

下面是一些仅使用标准库的Python代码，该标准库可以获得所有版本。

import json
import urllib2
from distutils.version import StrictVersion

def versions(package_name):
    url = "https://pypi.org/pypi/%s/json" % (package_name,)
    data = json.load(urllib2.urlopen(urllib2.Request(url)))
    versions = data["releases"].keys()
    versions.sort(key=StrictVersion)
    return versions

print "\n".join(versions("scikit-image"))

该代码打印(截至2015年2月23日):

0.7.2
0.8.0
0.8.1
0.8.2
0.9.0
0.9.1
0.9.2
0.9.3
0.10.0
0.10.1

要找到所有可用的(甚至不兼容的)版本，使用pip >= 21.x的-vv标志。

pip install sklearn== --dry-run -vv

不兼容的版本将在日志中如下所示:

Skipping link: none of the wheel's tags (cp27-cp27m-win32) are compatible

您可以使用这个小型Python 3脚本(仅使用标准库模块)使用JSON API从PyPI获取包的可用版本列表，并按时间倒序打印它们。与这里发布的其他Python解决方案不同，这不会破坏松散版本，如django的2.2rc1或uwsgi的2.0.17.1:

#!/usr/bin/env python3

import json
import sys
from urllib import request    
from pkg_resources import parse_version    

def versions(pkg_name):
    url = f'https://pypi.python.org/pypi/{pkg_name}/json'
    releases = json.loads(request.urlopen(url).read())['releases']
    return sorted(releases, key=parse_version, reverse=True)    

if __name__ == '__main__':
    print(*versions(sys.argv[1]), sep='\n')

保存脚本并以包名作为参数运行它，例如:

python versions.py django

3.0a1
2.2.5
2.2.4
2.2.3
2.2.2
2.2.1
2.2
2.2rc1
...

使用pip install <package_name>==为Chris的答案提供编程方法

import re
import subprocess
from packaging.version import VERSION_PATTERN as _VRESION_PATTERN

VERSION_PATTERN = re.compile(_VRESION_PATTERN , re.VERBOSE | re.IGNORECASE)


def get_available_versions(package_name):
    process = subprocess.run(['pip', 'install', f'{package_name}=='], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.PIPE)
    versions = []
    for line in process.stderr.decode('utf-8').splitlines():
        if 'Could not find a version that satisfies the requirement' in line:
            for match in VERSION_PATTERN.finditer(line.split('from versions:')[1]):
                versions.append(match.group(0))
    return versions

它可以像这样使用

>>> get_available_versions('tensorflow')
['2.2.0rc1', '2.2.0rc2', '2.2.0rc3', '2.2.0rc4', '2.2.0', '2.2.1', '2.2.2', '2.2.3', '2.3.0rc0', '2.3.0rc1', '2.3.0rc2', '2.3.0', '2.3.1', '2.3.2', '2.3.3', '2.3.4', '2.4.0rc0', '2.4.0rc1', '2.4.0rc2', '2.4.0rc3', '2.4.0rc4', '2.4.0', '2.4.1', '2.4.2', '2.4.3', '2.4.4', '2.5.0rc0', '2.5.0rc1', '2.5.0rc2', '2.5.0rc3', '2.5.0', '2.5.1', '2.5.2', '2.5.3', '2.6.0rc0', '2.6.0rc1', '2.6.0rc2', '2.6.0', '2.6.1', '2.6.2', '2.6.3', '2.7.0rc0', '2.7.0rc1', '2.7.0', '2.7.1', '2.8.0rc0', '2.8.0rc1', '2.8.0']

并返回一个版本列表。

注意:它似乎提供兼容版本，而不是所有版本。要获得完整的列表，请使用Eric的json方法。

更新:

也许解决方案不再需要了，检查这个答案的注释。

原来的答案

对于20.03以上的pip版本，您可以使用旧的求解器来获得所有可用的版本:

$ pip install  --use-deprecated=legacy-resolver pylibmc==
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement pylibmc== (from    
versions: 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.5.1, 0.5.2, 0.5.3, 0.5.4, 0.5.5, 0.6, 0.6.1,
0.7, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.3, 0.7.4, 0.8, 0.8.1, 0.8.2, 0.9, 0.9.1, 0.9.2, 1.0a0, 
1.0b0, 1.0, 1.1, 1.1.1, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2, 1.2.3, 1.3.0, 1.4.0, 1.4.1, 
1.4.2, 1.4.3, 1.5.0, 1.5.1, 1.5.2, 1.5.100.dev0, 1.6.0, 1.6.1)

ERROR: No matching distribution found for pylibmc==