如何获得在计算机上安装的Python模块列表?


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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

其他回答

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。

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。

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。

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。

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)