更好的方法是:

获取特定包的详细信息

pip show <package_name>

它详细说明了package_name、版本、作者、位置等。

$ pip show numpy

Name: numpy
Version: 1.13.3
Summary: NumPy: array processing for numbers, strings, records, and objects.
Home-page: http://www.numpy.org
Author: NumPy Developers
Author-email: numpy-discussion@python.org
License: BSD
Location: c:\users\prowinjvm\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages
Requires:

查看详细信息:>>> pip help

应该更新PIP以实现这一点。

pip install --upgrade pip

在Windows上，推荐的命令是:

python -m pip install --upgrade pip

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']

(请参见如何以编程方式获取Python中已安装模块的版本?)

我发现使用各种可用的工具(包括Jakub Kukul回答中提到的最好的pkg_resources)是非常不可靠的，因为大多数工具都不能覆盖所有情况。例如

内置模块 模块没有安装，只是添加到python路径(例如，通过IDE) 同一模块可用的两个版本(python路径中的一个取代已安装的版本)

因为我们需要一种可靠的方法来获取任何包、模块或子模块的版本，所以我最终编写了getversion。使用起来很简单:

from getversion import get_module_version
import foo
version, details = get_module_version(foo)

详细信息请参见文档。

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。)

您可以简单地使用子流程。getoutput (python3——版本):

import subprocess as sp
print(sp.getoutput(python3 --version))

# Or however it suits your needs!
py3_version = sp.getoutput(python3 --version)

def check_version(name, version):...

check_version('python3', py3_version)

有关更多信息和不依赖__version__属性的方法:

指定os的输出。系统的一个变量，并防止它显示在屏幕上

你也可以使用subprocess.check_output()，当子进程返回的不是退出码0时，它会引发一个错误:

subprocess—子进程管理

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