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

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

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

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)

如果安装了anaconda python发行版，也可以使用

$conda list

除了上述解决方案。

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()。

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