查看Python安装了哪些库|极客教程

查看Python安装了哪些库

1. 介绍

在使用Python进行开发或者数据分析的过程中，我们经常会依赖各种第三方库。这些库能够帮助我们快速地实现一些功能，提高开发效率。但是在实际应用中，我们可能忘记了安装了哪些库，或者想要检查一下是否安装了某个特定的库。本文将介绍几种常用的方法，帮助你查看Python安装了哪些库。

2. 使用pip命令查看已安装的库

pip是Python的包管理工具，可以用来安装、卸载和管理Python包。我们可以使用pip list命令来查看已经安装的库。打开命令行工具，输入以下命令：

pip list

运行结果将会显示已经安装的所有库及其版本信息，例如：

Package    Version
---------- -------
numpy      1.18.5
pandas     1.0.5
matplotlib 3.2.2

这个列表展示了我们当前所安装的一些常用库及其版本信息。

3. 使用conda命令查看已安装的库

如果你使用Anaconda进行Python环境管理，可以使用conda命令来查看已经安装的库。打开命令行工具，输入以下命令：

conda list

运行结果将会显示已经安装的所有库及其版本信息，例如：

# packages in environment at /opt/anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
ca-certificates           2020.10.14                    0  
certifi                   2020.6.20                py38_0  
numpy                     1.18.5           py38h1e6372c_0  
pandas                    1.0.5            py38he6710b0_0

这个列表展示了我们当前所安装的一些常用库及其版本信息。

4. 使用help()函数查看已安装模块的文档

Python中的每个库都有相应的文档，可以使用help()函数来查看库的文档。打开Python交互式环境，输入以下命令：

import numpy
help(numpy)

运行结果将展示numpy库的文档，包括模块的功能、方法和类等信息。

Help on package numpy:

NAME
    numpy

PACKAGE CONTENTS
    _pytesttester
    compat (package)
    conftest
    ctypeslib (package)
    distutils (package)
    doc (package)
    f2py (package)
    fft (package)
    lib (package)
    linalg (package)
    ma (package)
    matrixlib (package)
    compat (package)
    polynomial (package)
    random (package)
    testing (package)
    ctypeslib (package)
    doc (package)
    fft (package)
    lib (package)
    linalg (package)
    matrixlib (package)
    polynomial (package)
    random (package)
    testing (package)
    core (package)
    compat (package)
    doc (package)
    lib (package)
    oldnumeric (package)
...

这个文档包括了numpy库的所有子模块及其功能的详细描述，以及相关的示例代码。

5. 使用dir()函数查看已安装模块的属性和方法

除了help()函数，我们还可以使用dir()函数来查看已安装模块的属性和方法。打开Python交互式环境，输入以下命令：

import numpy
print(dir(numpy))

运行结果将展示numpy库中所有可用的属性和方法。

['ALLOW_THREADS', 'AxisError', 'BUFSIZE', 'CLIP', 'ComplexWarning', 'DataSource', 'ERR_CALL', 'ERR_DEFAULT', 'ERR_IGNORE', 'ERR_LOG', 'ERR_PRINT', 'ERR_RAISE', 'ERR_WARN', 'FLOATING_POINT_SUPPORT', 'FPE', 'FPE_DIVIDEBYZERO', 'FPE_INVALID', 'FPE_OVERFLOW...

这个列表包含了numpy库中的所有属性和方法名称。

6. 使用pkg_resources模块查看已安装的库

如果你想获取已安装的所有库的详细信息，你可以使用Python标准库中的pkg_resources模块。打开Python交互式环境，输入以下命令：

from pkg_resources import working_set
for package in working_set:
    print(package)

运行结果将展示所有已经安装的库的详细信息，例如：

numpy 1.18.5 (/usr/local/lib/python3.8/site-packages)
pandas 1.0.5 (/usr/local/lib/python3.8/site-packages)
matplotlib 3.2.2 (/usr/local/lib/python3.8/site-packages)

这个列表包含了所有已经安装的库的名称、版本以及安装路径。