Python >= 3.8:

如果您使用的是Python >= 3.8，则可以使用内置库中的模块。要检查包的版本(在这个例子中)，运行:

>>> from importlib.metadata import version
>>> version('construct')
'4.3.1'

Python < 3.8:

使用随setuptools库分发的pkg_resources模块。注意，传递给get_distribution方法的字符串应该对应于PyPI条目。

>>> import pkg_resources
>>> pkg_resources.get_distribution('construct').version
'2.5.2'

边注:

请注意，传递给get_distribution方法的字符串应该是在PyPI中注册的包名，而不是您试图导入的模块名。不幸的是，它们并不总是相同的(例如，你安装了memcached，但导入了memcache)。 如果你想从命令行应用这个解决方案，你可以这样做:

python -c \
  "import pkg_resources; print(pkg_resources.get_distribution('construct').version)"

在Python 3中用括号括起来的print:

>>> import celery
>>> print(celery.__version__)
3.1.14

你可以试试

>>> import statlib
>>> print statlib.__version__

>>> import construct
>>> print contruct.__version__

这是PEP 396推荐的方法。但是PEP从未被接受，并且一直被推迟。事实上，Python核心开发人员似乎越来越支持不包含__version__属性，例如在Remove importlib_metadata.version..

总而言之:

conda list

(它将提供所有的库以及版本细节。)

And:

pip show tensorflow

(它提供了完整的图书馆细节。)

一个列出所有包的Python程序(你可以把它复制到file requirements.txt):

from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
print_log = ''
for module in sorted(get_installed_distributions(), key=lambda x: x.key):
    print_log +=  module.key + '~=' + module.version  + '\n'
print(print_log)

输出如下所示:

asn1crypto~=0.24.0
attrs~=18.2.0
automat~=0.7.0
beautifulsoup4~=4.7.1
botocore~=1.12.98

首先将可执行文件python和pip添加到环境变量中。这样您就可以从命令提示符执行您的命令。然后简单地给出Python命令。

然后导入包:

import scrapy

然后打印版本名

print(scrapy.__version__)

这肯定有用。