如何获得在计算机上安装的Python模块列表?
从外壳开始
ls site-packages
如果没有帮助,你可以这样做。
import sys
import os
for p in sys.path:
print os.listdir( p )
看看会产生什么。
现在,我自己尝试了这些方法,我得到了广告中所说的:所有的模块。
唉,实际上你不太关心stdlib,你知道安装python会得到什么。
真的,我想要我安装的东西。
令人惊讶的是,实际上效果还不错的是:
pip freeze
返回:
Fabric==0.9.3
apache-libcloud==0.4.0
bzr==2.3b4
distribute==0.6.14
docutils==0.7
greenlet==0.3.1
ipython==0.10.1
iterpipes==0.4
libxml2-python==2.6.21
我说“令人惊讶”是因为包安装工具是人们期望找到这个功能的确切位置,尽管不是在“冻结”的名称下,但python打包是如此奇怪,以至于我惊讶于这个工具是有意义的。Pip 0.8.2, Python 2.7。
在ipython中,你可以输入“importTab”。 在标准的Python解释器中,您可以输入“help('modules')”。 在命令行中,您可以使用pydoc模块。 在脚本中,调用pkgutil.iter_modules()。
使用pkgutil.iter_modules进行非常简单的搜索
from pkgutil import iter_modules
a=iter_modules()
while True:
try: x=a.next()
except: break
if 'searchstr' in x[1]: print x[1]
我只是用它来查看当前使用的模块:
import sys as s
s.modules.keys()
显示在python上运行的所有模块。
对于所有内置模块使用:
s.modules
它是一个包含所有模块和导入对象的字典。
我在OS x上遇到了一个自定义安装的python 2.7。它需要X11来列出已安装的模块(使用help和pydoc)。
为了能够在不安装X11的情况下列出所有模块,我运行pydoc作为http-server,即:
pydoc -p 12345
然后,可以将Safari定向到http://localhost:12345/以查看所有模块。
从pip 1.3版本开始,您可以访问:
pip list
这似乎是“pip freeze”的语法糖。它将列出所有特定于您的安装或virtualenv的模块,以及它们的版本号。不幸的是,它不显示任何模块的当前版本号,也不洗碗或擦鞋。
要获取所有可用模块,请运行sys.modules 要获取所有已安装的模块(读取:由pip安装),您可以查看pip.get_installed_distribution ()
对于第二个目的,示例代码:
import pip
for package in pip.get_installed_distributions():
name = package.project_name # SQLAlchemy, Django, Flask-OAuthlib
key = package.key # sqlalchemy, django, flask-oauthlib
module_name = package._get_metadata("top_level.txt") # sqlalchemy, django, flask_oauthlib
location = package.location # virtualenv lib directory etc.
version = package.version # version number
解决方案
不要与pip > 10.0一起使用!
我从Python脚本中获得一个类似于pip的冻结列表的50美分:
import pip
installed_packages = pip.get_installed_distributions()
installed_packages_list = sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version)
for i in installed_packages])
print(installed_packages_list)
作为(太长的)一行:
sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version) for i in pip.get_installed_distributions()])
给:
['behave==1.2.4', 'enum34==1.0', 'flask==0.10.1', 'itsdangerous==0.24',
'jinja2==2.7.2', 'jsonschema==2.3.0', 'markupsafe==0.23', 'nose==1.3.3',
'parse-type==0.3.4', 'parse==1.6.4', 'prettytable==0.7.2', 'requests==2.3.0',
'six==1.6.1', 'vioozer-metadata==0.1', 'vioozer-users-server==0.1',
'werkzeug==0.9.4']
范围
该解决方案适用于系统作用域或虚拟环境作用域,涵盖了由setuptools、pip和easy_install(但愿不会)安装的包。
我的用例
我将这个调用的结果添加到我的flask服务器,所以当我用http://example.com/exampleServer/environment调用它时,我得到了服务器的virtualenv上安装的包的列表。它使调试变得更加容易。
警告
我注意到这种技术的一个奇怪行为——当Python解释器在与setup.py文件相同的目录中调用时,它不会列出setup.py安装的包。
复制步骤:
Create a virtual environment$ cd /tmp
$ virtualenv test_env
New python executable in test_env/bin/python
Installing setuptools, pip...done.
$ source test_env/bin/activate
(test_env) $
Clone a git repo with setup.py
(test_env) $ git clone https://github.com/behave/behave.git
Cloning into 'behave'...
remote: Reusing existing pack: 4350, done.
remote: Total 4350 (delta 0), reused 0 (delta 0)
Receiving objects: 100% (4350/4350), 1.85 MiB | 418.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (2388/2388), done.
Checking connectivity... done.
我们在/tmp/behave中有下面的setup.py:
(test_env) $ ls /tmp/behave/setup.py
/tmp/behave/setup.py
Install the python package from the git repo
(test_env) $ cd /tmp/behave && pip install .
running install
...
Installed /private/tmp/test_env/lib/python2.7/site-packages/enum34-1.0-py2.7.egg
Finished processing dependencies for behave==1.2.5a1
如果我们从/tmp运行上述解决方案
>>> import pip
>>> sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version) for i in pip.get_installed_distributions()])
['behave==1.2.5a1', 'enum34==1.0', 'parse-type==0.3.4', 'parse==1.6.4', 'six==1.6.1']
>>> import os
>>> os.getcwd()
'/private/tmp'
如果我们从/tmp/behave中运行上述解决方案
>>> import pip
>>> sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version) for i in pip.get_installed_distributions()])
['enum34==1.0', 'parse-type==0.3.4', 'parse==1.6.4', 'six==1.6.1']
>>> import os
>>> os.getcwd()
'/private/tmp/behave'
第二个例子中没有Behave ==1.2.5a1,因为工作目录包含了Behave的setup.py文件。
我在文件中找不到任何关于这个问题的资料。也许我该为它打开一只虫子。
PIP冻结可以找到所有的包,但是你可以简单地写下面的命令来列出python包所在的所有路径。
>>> import site; site.getsitepackages()
['/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages']
此解决方案主要基于importlib和pkgutil模块,并与CPython 3.4和CPython 3.5一起工作,但不支持CPython 2。
解释
sys。Builtin_module_names -命名所有内置模块(看我的答案在这里) iter_modules() -返回所有可用模块的信息 Importlib.util.find_spec() -返回关于导入模块的信息,如果存在的话 BuiltinImporter -内置模块(文档)的导入器 SourceFileLoader -标准Python模块的导入器(默认扩展名为*.py) ExtensionFileLoader——作为共享库的模块导入器(用C或c++编写)
完整代码
import sys
import os
import shutil
import pkgutil
import importlib
import collections
if sys.version_info.major == 2:
raise NotImplementedError('CPython 2 is not supported yet')
def main():
# name this file (module)
this_module_name = os.path.basename(__file__).rsplit('.')[0]
# dict for loaders with their modules
loaders = collections.OrderedDict()
# names`s of build-in modules
for module_name in sys.builtin_module_names:
# find an information about a module by name
module = importlib.util.find_spec(module_name)
# add a key about a loader in the dict, if not exists yet
if module.loader not in loaders:
loaders[module.loader] = []
# add a name and a location about imported module in the dict
loaders[module.loader].append((module.name, module.origin))
# all available non-build-in modules
for module_name in pkgutil.iter_modules():
# ignore this module
if this_module_name == module_name[1]:
continue
# find an information about a module by name
module = importlib.util.find_spec(module_name[1])
# add a key about a loader in the dict, if not exists yet
loader = type(module.loader)
if loader not in loaders:
loaders[loader] = []
# add a name and a location about imported module in the dict
loaders[loader].append((module.name, module.origin))
# pretty print
line = '-' * shutil.get_terminal_size().columns
for loader, modules in loaders.items():
print('{0}\n{1}: {2}\n{0}'.format(line, len(modules), loader))
for module in modules:
print('{0:30} | {1}'.format(module[0], module[1]))
if __name__ == '__main__':
main()
使用
对于CPython3.5(截断)
$ python3.5 python_modules_info.py
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
30: <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
_ast | built-in
_codecs | built-in
_collections | built-in
_functools | built-in
_imp | None
_io | built-in
_locale | built-in
_operator | built-in
_signal | built-in
_sre | built-in
_stat | built-in
_string | built-in
_symtable | built-in
_thread | built-in
(****************************truncated*******************************)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
227: <class '_frozen_importlib_external.SourceFileLoader'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
__future__ | /usr/local/lib/python3.5/__future__.py
_bootlocale | /usr/local/lib/python3.5/_bootlocale.py
_collections_abc | /usr/local/lib/python3.5/_collections_abc.py
_compat_pickle | /usr/local/lib/python3.5/_compat_pickle.py
_compression | /usr/local/lib/python3.5/_compression.py
_dummy_thread | /usr/local/lib/python3.5/_dummy_thread.py
_markupbase | /usr/local/lib/python3.5/_markupbase.py
_osx_support | /usr/local/lib/python3.5/_osx_support.py
_pydecimal | /usr/local/lib/python3.5/_pydecimal.py
_pyio | /usr/local/lib/python3.5/_pyio.py
_sitebuiltins | /usr/local/lib/python3.5/_sitebuiltins.py
(****************************truncated*******************************)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
64: <class '_frozen_importlib_external.ExtensionFileLoader'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
_bisect | /usr/local/lib/python3.5/lib-dynload/_bisect.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
_bz2 | /usr/local/lib/python3.5/lib-dynload/_bz2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_cn | /usr/local/lib/python3.5/lib-dynload/_codecs_cn.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_hk | /usr/local/lib/python3.5/lib-dynload/_codecs_hk.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_iso2022 | /usr/local/lib/python3.5/lib-dynload/_codecs_iso2022.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so
(****************************truncated*******************************)
对于CPython3.4(截断)
$ python3.4 python_modules_info.py
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
54: <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
_ast | built-in
_bisect | built-in
_codecs | built-in
_collections | built-in
_datetime | built-in
_elementtree | built-in
_functools | built-in
_heapq | built-in
_imp | None
_io | built-in
_locale | built-in
_md5 | built-in
_operator | built-in
_pickle | built-in
_posixsubprocess | built-in
_random | built-in
(****************************truncated*******************************)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
246: <class '_frozen_importlib.SourceFileLoader'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
__future__ | /usr/lib/python3.4/__future__.py
_bootlocale | /usr/lib/python3.4/_bootlocale.py
_collections_abc | /usr/lib/python3.4/_collections_abc.py
_compat_pickle | /usr/lib/python3.4/_compat_pickle.py
_dummy_thread | /usr/lib/python3.4/_dummy_thread.py
_markupbase | /usr/lib/python3.4/_markupbase.py
_osx_support | /usr/lib/python3.4/_osx_support.py
_pyio | /usr/lib/python3.4/_pyio.py
(****************************truncated*******************************)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
44: <class '_frozen_importlib.ExtensionFileLoader'>
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
_bz2 | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_bz2.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_cn | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_cn.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_hk | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_hk.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_iso2022 | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_iso2022.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_jp | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_jp.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_kr | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_kr.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_codecs_tw | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_codecs_tw.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
_crypt | /usr/lib/python3.4/lib-dynload/_crypt.cpython-34m-x86_64-linux-gnu.so
(****************************truncated*******************************)
从pip 10开始,接受的答案将不再有效。开发团队已经删除了对get_installed_distribution例程的访问。在setuptools中有一个替代函数可以做同样的事情。下面是一个适用于pip 10的替代版本:
import pkg_resources
installed_packages = pkg_resources.working_set
installed_packages_list = sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version)
for i in installed_packages])
print(installed_packages_list)
请让我知道它是否会工作在以前版本的pip,太。
我通常使用pip list来获取包的列表(带有版本)。
当然,这也适用于虚拟环境。要显示只在虚拟环境中安装了什么(而不是全局包),请使用pip list——local。
下面的文档显示了所有可用的pip列表选项,并提供了几个很好的示例。
有很多想法,我首先思考的是这两个:
pip
缺点:不总是安装
帮助(“模块”)
缺点:输出到控制台;使用损坏的模块(参见ubuntu…)可以段错误
我需要一个简单的方法,使用基本库,并与旧的python 2.x兼容
我明白了:listmodules.py
在2.5版本的文档源目录中隐藏了一个小脚本,它列出了Python安装的所有可用模块。
优点:
只使用imp、sys、os、re、time 设计用于运行Python 1.5.2及更新版本 源代码非常紧凑,所以你可以很容易地修补它,例如传递一个有bug的模块的异常列表(不要试图导入它们)
警告:Adam Matan不鼓励在pip > 10.0中使用此功能。另外,请阅读下面@sinoroc的评论
这是受到Adam Matan的回答(公认的答案)的启发:
import tabulate
try:
from pip import get_installed_distributions
except:
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
tabpackages = []
for _, package in sorted([('%s %s' % (i.location, i.key), i) for i in get_installed_distributions()]):
tabpackages.append([package.location, package.key, package.version])
print(tabulate.tabulate(tabpackages))
然后打印出一个表格的形式
19:33 pi@rpi-v3 [iot-wifi-2] ~/python$ python installed_packages.py
------------------------------------------- -------------- ------
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages enum-compat 0.0.2
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages enum34 1.1.6
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages pexpect 4.2.1
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages ptyprocess 0.5.2
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages pygatt 3.2.0
/home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages pyserial 3.4
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages bluepy 1.1.1
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages click 6.7
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages click-datetime 0.2
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages construct 2.8.21
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages pyaudio 0.2.11
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages tabulate 0.8.2
------------------------------------------- -------------- ------
这可以让您轻松地辨别安装了哪些包,哪些包没有安装sudo。
顺便说一句:我注意到,当我通过sudo安装一个包一次而不安装一次时,一个包优先,这样另一个包就不会被列出(只显示一个位置)。我相信只有本地目录中的文件才会被列出。这是可以改进的。
剥猫皮的方法有很多。
最简单的方法是直接在shell中使用pydoc函数: pydoc模块 但要了解更多信息,请使用pip-date工具,该工具还会告诉您安装日期。 PIP安装PIP -date
我需要找到AWS Lambda中默认可用的软件包的特定版本。我这样做是从这个页面的想法混搭。我要为子孙后代分享。
import pkgutil
__version__ = '0.1.1'
def get_ver(name):
try:
return str(__import__(name).__version__)
except:
return None
def lambda_handler(event, context):
return {
'statusCode': 200,
'body': [{
'path': m.module_finder.path,
'name': m.name,
'version': get_ver(m.name),
} for m in list(pkgutil.iter_modules())
#if m.module_finder.path == "/var/runtime" # Uncomment this if you only care about a certain path
],
}
我发现提供的boto3库已经过时了,代码失败并不是我的错。我只需要添加boto3和botocore到我的项目。但如果没有这个,我可能会一直在想我的代码很糟糕。
{
"statusCode": 200,
"body": [
{
"path": "/var/task",
"name": "lambda_function",
"version": "0.1.1"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "bootstrap",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "boto3",
"version": "1.9.42"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "botocore",
"version": "1.12.42"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "dateutil",
"version": "2.7.5"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "docutils",
"version": "0.14"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "jmespath",
"version": "0.9.3"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "lambda_runtime_client",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "lambda_runtime_exception",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "lambda_runtime_marshaller",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "s3transfer",
"version": "0.1.13"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "six",
"version": "1.11.0"
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "test_bootstrap",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "test_lambda_runtime_client",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "test_lambda_runtime_marshaller",
"version": null
},
{
"path": "/var/runtime",
"name": "urllib3",
"version": "1.24.1"
},
{
"path": "/var/lang/lib/python3.7",
"name": "__future__",
"version": null
},
...
我所发现的也与他们官方公布的有所不同。在撰写本文时:
操作系统-亚马逊Linux AMI - amzn-ami-hvm-2017.03.1.20170812-x86_64-gp2 Linux内核- 4.14.77-70.59.amzn1.x86_64 AWS SDK for JavaScript - 2.290.0\ Python SDK (Boto 3) - 3-1.7.74 botocore-1.10.74
对于任何想知道如何从Python程序调用pip list的人,您可以使用以下方法:
import pip
pip.main(['list]) # this will print all the packages
这会有所帮助
在终端或IPython中输入:
help('modules')
then
In [1]: import #import press-TAB
Display all 631 possibilities? (y or n)
ANSI audiodev markupbase
AptUrl audioop markupsafe
ArgImagePlugin avahi marshal
BaseHTTPServer axi math
Bastion base64 md5
BdfFontFile bdb mhlib
BmpImagePlugin binascii mimetools
BufrStubImagePlugin binhex mimetypes
CDDB bisect mimify
CDROM bonobo mmap
CGIHTTPServer brlapi mmkeys
Canvas bsddb modulefinder
CommandNotFound butterfly multifile
ConfigParser bz2 multiprocessing
ContainerIO cPickle musicbrainz2
Cookie cProfile mutagen
Crypto cStringIO mutex
CurImagePlugin cairo mx
DLFCN calendar netrc
DcxImagePlugin cdrom new
Dialog cgi nis
DiscID cgitb nntplib
DistUpgrade checkbox ntpath
安装
pip install pkgutil
Code
import pkgutil
for i in pkgutil.iter_modules(None): # returns a tuple (path, package_name, ispkg_flag)
print(i[1]) #or you can append it to a list
样例输出:
multiprocessing
netrc
nntplib
ntpath
nturl2path
numbers
opcode
pickle
pickletools
pipes
pkgutil
下面是一个python代码解决方案,它将返回已安装模块的列表。可以很容易地修改代码以包含版本号。
import subprocess
import sys
from pprint import pprint
installed_packages = reqs = subprocess.check_output([sys.executable, '-m', 'pip', 'freeze']).decode('utf-8')
installed_packages = installed_packages.split('\r\n')
installed_packages = [pkg.split('==')[0] for pkg in installed_packages if pkg != '']
pprint(installed_packages)
作品不考虑Pip版本
在python编辑器或IPython中运行以下命令:
import pkg_resources
installed_packages = {d.project_name: d.version for d in pkg_resources.working_set}
print(installed_packages)
阅读其他答案并将这个组合组合在一起,这是Python中最快和最简单的方法。
找到特定的包
你可以很方便地从词典中获取条目。
安装packages[‘pandas’]>> 1.16.4'
善用Pip List
pip列表将在你的jupyter笔记本中运行,简化了“快速检查” 与其他实用程序(如grep)结合使用(如果已安装) 例如,PIP列表| grep pandas将为您提供当前的pandas版本
如果以上这些似乎都没有帮助,那么在我的环境中,系统升级被打破了,我无法升级pip。虽然它不会给你一个准确的列表,但你可以通过查看你的env>lib>python(版本在这里)>site-packages>来了解安装了哪些库。在这里,您可以很好地了解已安装的模块。
我比较了五种方法来检索已安装的“模块”,所有这些都是我在这个线程中看到的
iter_modules | help("modules") | builtin_module_names | pip list | working_set | |
---|---|---|---|---|---|
Includes distributions | ❌ | ❌ | ❌ | ✔️ | ✔️ |
Includes modules (No built-in) | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ |
Includes built-in modules | ❌ | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ |
Includes frozen | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ |
Includes venv | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ |
Includes global | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ |
Includes editable installs | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ |
Includes PyCharm helpers | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
Lowers capital letters | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✔️ |
Time taken (665 modules total) | 53.7 msec | 1.03 sec | 577 nsec | 284 msec | 36.2 usec |
总结
PIP list和working_set是针对发行版的,而不是模块的。 Iter_modules和help("modules")非常相似,最大的区别是Iter_modules不包含内置模块。 PIP list和working_set非常相似,唯一不同的是working_set降低了所有大写字母。 内置模块只包含在help("modules")和builtin_module_names中。
相关的说明
发行版、包和模块通常具有相同的名称,因此很容易将它们误认为另一个。 importlib.util。Find_spec用于模块,区分大小写。 sys。Modules只列出导入的模块。
分布
我说分发而不是打包,因为我认为这样会减少误解。一个发行版/包可以包含多个包/模块。
已安装的发行版并不总是可以通过相同的名称导入。例如pip install Pillow是进口PIL。有时,一个发行版甚至可以导入多个模块。
方法(每列按顺序排列)
iter_modules
import pkgutil
{module.name for module in pkgutil.iter_modules()}
帮助("modules")(仅在终端中打印)
help("modules")
builtin_module_names
import sys
set(sys.builtin_module_names)
pip列表(仅在终端打印)
终端PIP清单
working_set
import pkg_resources
{pkg.key for pkg in pkg_resources.working_set}
结论
对于终端,我建议使用help("modules")或python -c "help("modules") "。 在这个帖子中投票最多的答案 对于编程方式,我建议使用iter_modules + builtin_module_names。 这个答案在这个帖子里 然而,这是非常复杂的信息,请看我下面的最小示例。
import sys
import pkgutil
def get_installed_modules_names():
iter_modules = {module.name for module in pkgutil.iter_modules()}
builtin = sys.builtin_module_names
return set.union(iter_modules, builtin)
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- 熊猫数据帧得到每组的第一行