如果有人想知道，你可以使用'pip show'命令。

pip show [options] <package>

这将列出给定包的安装目录。

PIP冻结将输出已安装包及其版本的列表。它还允许您将这些包写入文件，以便稍后用于设置新环境。

https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_freeze/#pip-freeze

从pip的1.3版本开始，您现在可以使用pip list

它有一些有用的选项，包括显示过期包的能力。下面是文档:https://pip.pypa.io/en/latest/reference/pip_list/

PIP列表[选项] 你可以在这里看到完整的参考资料

如果你使用Anaconda python发行版，你可以使用conda list命令来查看用什么方法安装了什么:

user@pc:~ $ conda list
# packages in environment at /anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0            py36h2fc01ae_0
alabaster                 0.7.10           py36h174008c_0
amqp                      2.2.2                     <pip>
anaconda                  5.1.0                    py36_2
anaconda-client           1.6.9                    py36_0

获取pip安装的条目(可能包括pip本身):

user@pc:~ $ conda list | grep \<pip
amqp                      2.2.2                     <pip>
astroid                   1.6.2                     <pip>
billiard                  3.5.0.3                   <pip>
blinker                   1.4                       <pip>
ez-setup                  0.9                       <pip>
feedgenerator             1.9                       <pip>

当然，你可能只想选择第一列，你可以这样做(如果需要，不包括pip):

user@pc:~ $ conda list | awk '$3 ~ /pip/ {if ($1 != "pip") print $1}'
amqp        
astroid
billiard
blinker
ez-setup
feedgenerator 

最后，你可以获取这些值，并使用以下命令卸载它们:

user@pc:~ $ conda list | awk '$3 ~ /pip/ {if ($1 != "pip") print $1}' | xargs pip uninstall -y

注意，pip卸载时使用了-y标志，以避免在删除时必须给出确认。

开始:

$ pip list

列出所有软件包。一旦你找到你想要的包，使用:

$ pip show <package-name>

这将显示有关此包的详细信息，包括其文件夹。如果您已经知道包的名称，可以跳过第一部分

点击这里查看更多关于pip show的信息，点击这里查看更多关于pip list的信息。

例子:

$ pip show jupyter
Name: jupyter
Version: 1.0.0
Summary: Jupyter metapackage. Install all the Jupyter components in one go.
Home-page: http://jupyter.org
Author: Jupyter Development Team
Author-email: jupyter@googlegroups.org
License: BSD
Location: /usr/local/lib/python2.7/site-packages
Requires: ipywidgets, nbconvert, notebook, jupyter-console, qtconsole, ipykernel