我使用setuptools安装了Python模块construct和statlib:

sudo apt-get install python-setuptools

sudo easy_install statlib
sudo easy_install construct

如何从命令行检查它们的版本?


当前回答

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)"

其他回答

假设我们使用的是Jupyter Notebook(如果使用的是Terminal,去掉感叹号):

如果软件包(例如xgboost)与pip一起安装: 皮普秀xgboost !pip freeze | grep xgboost !pip list | grep xgboost 如果这个包(例如caffe)是用Conda安装的: conda list caffe

使用dir()来找出模块是否有__version__属性。

>>> import selenium
>>> dir(selenium)
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__',
 '__package__', '__path__', '__version__']
>>> selenium.__version__
'3.141.0'
>>> selenium.__path__
['/venv/local/lib/python2.7/site-packages/selenium']

获取当前模块中导入的非标准(pip)模块列表:

[{pkg.key : pkg.version} for pkg in pip.get_installed_distributions() 
   if pkg.key in set(sys.modules) & set(globals())]

结果:

>>> import sys, pip, nltk, bs4
>>> [{pkg.key : pkg.version} for pkg in pip.get_installed_distributions() if pkg.key in set(sys.modules) & set(globals())]
[{'pip': '9.0.1'}, {'nltk': '3.2.1'}, {'bs4': '0.0.1'}]

注意:

这段代码从解决方案放在一起在这个页面和如何列出导入的模块?

使用pip show查找版本!

# In order to get the package version, execute the below command
pip show YOUR_PACKAGE_NAME | grep Version

您可以使用pip show YOUR_PACKAGE_NAME -它会提供包的所有细节。这也适用于Windows。

grep Version在Linux中用于过滤出版本并显示它。

如果您的生产系统被强化到无法理解的地步,所以它既没有pip也没有conda,这里有一个Bash替代pip冻结:

ls /usr/local/lib/python3.8/dist-packages | grep info | awk -F "-" '{print $1"=="$2}' | sed 's/.dist//g'

(请确保将dist-packages文件夹更新到当前的python版本,并忽略不一致的名称,例如,下划线vs.破折号)。

样本打印:

Flask==1.1.2
Flask_Caching==1.10.1
gunicorn==20.1.0
[..]