Как посмотреть установленные библиотеки python
Перейти к содержимому

Как посмотреть установленные библиотеки python

  • автор:

Python 3: Как узнать версию библиотеки Pandas, Numpy

Вариант 1. Узнаем версию библиотеки в скрипте Python

Для того, чтобы узнать версию библиотеки, необходимо вбить следующую команду (например для Pandas):

import pandas as pd print (pd.__version__)

Пример для Numpy:

import numpy as np print (np.__version__)

Вариант 2. Проверить с помощью pip менеджера пакетов

С помощью менеджера пакетов pip можно проверить версию установленных библиотек, для этого используются команды:

  • pip list
  • pip freeze
  • pip show pandas

pip list

Выведет список установленных пакетов, включая редактируемые.

Пишем в консоли команду:

pip list

Результат:

pip freeze

Выводит установленные пакеты, которые ВЫ установили с помощью команды pip (или pipenv при ее использовании) в формате требований.

Вы можете запустить: pip freeze > requirements.txt на одной машине, а затем на другой машине (в чистой среде) произвести инсталляцию пакетов: pip install -r requirements.txt .

Таким образом вы получите идентичную среду с точно такими же установленными зависимостями, как и в исходной среде, в которой вы сгенерировал файл requirements.txt.

Результат:

pip show

Выводит информацию об одном или нескольких установленных пакетах.

Пример:

pip show pandas

Результат:

Anaconda — conda list

Если вы используете Anaconda, то вы можете проверить список установленных пакетов в активной среде с помощью команды conda list .

Как посмотреть установленные модули Python и вывести их список

Иногда мы работаем в чужой системе, и нам нужно завершить наш проект там. Когда нам нужно установить все необходимые модули в эту систему, ситуация становится еще более напряженной. На самом деле все сложнее, когда нам приходится начинать с нуля, или когда мы находимся в середине нашего проекта. Или что кто-то другой работает в нашей системой для своего собственного проекта.

Поэтому в такие моменты или во многих других случаях мы хотим знать, какие модули уже присутствуют в системе, чтоб не тратить драгоценное время на повторное использование команд установки для них.

Это также полезно, когда мы хотим выполнить определенное действие в нашей программе, и знаем, что эти модули присутствуют в системе. Мы можем использовать эти функции для выполнения нашей конкретной задачи.

В этом руководстве мы узнаем, как мы можем посмотреть и проверить установленные модули Python в системе и получить список всех установленных модулей, чтобы нам не приходилось тратить больше времени.

Проверка всех установленных модулей Python

В этом разделе мы собираемся использовать следующие два способа, чтобы проверить все установленные модули Python в нашей системе и получить их список:

  1. Проверить все локально установленные модули Python.
  2. Проверить все установленные модули Python.

Метод 1: проверка всех локально установленных модулей Python

Если мы хотим проверить только локально установленные модули Python, это очень просто. Мы должны открыть нашу оболочку Python (где отображаются выходные данные) или мы даже можем выполнить эту задачу в записной книжке Jupyter и лаборатории Jupyter.

В оболочке Python (или в записной книжке Jupyter и лаборатории Jupyter) мы должны написать следующую команду внутри оболочки:

>> help('modules')

Когда мы нажимаем клавишу ввода после написания указанной выше команды, оболочка Python начнет загружать имена всех локально установленных модулей Python в нашей системе, и мы можем увидеть следующее окно состояния на нашем экране:

Проверка локально установленных модулей в Python

Как мы видим, список всех локально установленных модулей Python загружается, и оболочке Python потребуется некоторое время, чтобы получить имена их всех. Нам нужно немного подождать, и после этого она отобразит все локально установленные модули Python в нашей системе, как мы можем видеть на следующем экране вывода:

Локально установленные модули

Здесь мы можем увидеть имена всех локально установленных модулей Python, присутствующих в нашей системе, и мы также можем сохранить их для использования в будущем.

Метод 2: проверка всех установленных модулей Python

Чтобы проверить все установленные модули Python, мы можем использовать следующие две команды с ‘pip’:

  1. Использование команды ‘pip freeze’.
  2. Использование команды pip list.

Давайте воспользуемся обеими командами, чтобы лучше понять их реализацию.

  • Использование команды pip freeze: мы должны использовать эту команду внутри терминала командной строки нашего устройства. Сначала мы должны открыть терминал командной строки, а затем мы должны написать в нем команду pip, а после этого мы должны нажать клавишу ввода. Когда мы нажимаем клавишу ввода, установщик pip начнет собирать список всех установленных модулей Python, и через некоторое время он покажет нам список, как показано ниже:

Использование команды pip freeze

  • Использование команды pip list: если в нашей системе установлен установщик pip версии 1.3 или более поздней, то мы также можем использовать этот метод для получения списка всех установленных модулей Python. Как и в предыдущем методе, нам просто нужно написать команду pip list в терминале командной строки нашего устройства и нажать клавишу ввода.

Когда мы нажимаем клавишу ввода, установщик pip начнет собирать список всех установленных модулей Python, и через некоторое время он покажет нам список, как показано ниже:

Использование команды pip list

Здесь мы изменили команду ‘pip list’ на ‘pip list– format = column’, чтобы мы могли получить список всех установленных модулей Python в нашей системе в форматах столбцов.

Вывод

В этом руководстве мы узнали, насколько важно, чтобы у нас был список всех установленных модулей в нашей или в какой-то другой системе. Затем мы изучили все методы, с помощью которых мы можем получить список всех модулей Python.

Мы узнали о различных методах для локальных, а также всех модулей Python, установленных в системе, и использовали эти методы, чтобы понять их реализацию.

Где хранятся модули в Python?

Python_Deep_6.11-5020-3e1392.png

Система модулей даёт возможность логически организовать код на Python. Кроме того, группирование в модули значительно облегчает сам процесс написания кода, плюс делает его более понятным. В этой статье поговорим, что такое модуль в Python, где он хранится и как обрабатывается.

Модуль в Python — это файл, в котором содержится код на Python. Любой модуль в Python может включать в себя переменные, объявления функций и классов. Вдобавок ко всемe, в модуле может содержаться исполняемый код.

Команда import в Python

Позволяет использовать любой файл Python в качестве модуля в другом файле. Синтаксис прост:

 
import module_1[, module_2[. module_N]

Как только Python-интерпретатор встречает команду import, он выполняет импорт модуля, если он есть в пути поиска Python. Что касается пути поиска Python, то речь идёт о списке директорий, в которых интерпретатор выполняет поиск перед загрузкой модуля. Посмотрите на пример кода при использовании модуля math:

 
import math # Используем функцию sqrt из модуля math print (math.sqrt(9)) # Печатаем значение переменной pi, определенной в math print (math.pi)

Помните, что модуль загружается только один раз, вне зависимости от того, какое количество раз вы его импортировали. Таким образом исключается цикличное выполнение содержимого модуля.

Команда from . import

Команда from . import даёт возможность выполнить импорт не всего модуля целиком, а лишь конкретного его содержимого:

 
# Импортируем из модуля math функцию sqrt from math import sqrt # Выводим результат выполнения функции sqrt. # Нам больше незачем указывать имя модуля print (sqrt(144)) # Но мы уже не можем получить из модуля то, что не импортировали print (pi) # Выдаст ошибку

Обратите внимание, что выражение from . import не импортирует модуль полностью, а лишь предоставляет доступ к объектам, указанным нами.

Команда from . import *

Также в Python мы можем импортировать из модуля переменные, классы и функции за один раз. Чтобы это выполнить, применяется конструкция from . import *:

 
from math import * # Теперь у нас есть доступ ко всем функция и переменным, определенным в модуле math print (sqrt(121)) print (pi) print (e)

Использовать данную конструкцию нужно осторожно, ведь при импорте нескольких модулей можно запутаться в собственном коде.

Так где хранятся модули в Python?

При импорте модуля, интерпретатор Python пытается найти модуль в следующих местах: 1. Директория, где находится файл, в котором вызывается команда импорта. 2. Директория, определённая в консольной переменной PYTHONPATH (если модуль не найден с первого раза). 3. Путь, заданный по умолчанию (если модуль не найден в предыдущих двух случаях).

Что касается пути поиска, то он сохраняется в переменной path в системном модуле sys. А переменная sys.path включает в себя все 3 вышеописанных места поиска.

2-20219-5cca3e.png

Получаем список всех модулей Python

Чтобы получить полный список модулей, установленных на ПК, используют команду help("modules") .

3-20219-a2b765.png

Создаём свой модуль в Python

Для создания собственного модуля в Python нужно сохранить ваш скрипт с расширением .py. После этого он станет доступным в любом другом файле. Давайте создадим 2 файла: module_1.py и module_2.py, а потом сохраним их в одной директории. В первом файле запишем:

 
def hello(): print ("Hello from module_1")

А во втором вызовем функцию:

 
from module_1 import hello hello()

После выполнения кода 2-го файла получим:

 
Hello from module_1

Функция dir() в Python

Возвратит отсортированный список строк с содержанием всех имён, определенных в модуле.

 
# на данный момент нам доступны лишь встроенные функции dir() # импортируем модуль math import math # теперь модуль math в списке доступных имен dir() # получим имена, определенные в модуле math dir(math)

4-20219-710929.png

Пакеты модулей в Python

Несколько файлов-модулей с кодом можно объединить в пакеты модулей. Пакет модулей — это директория, включающая в себя несколько отдельных файлов-скриптов.

Представьте, что у нас следующая структура:

 
|_ my_file.py |_ my_package |_ __init__.py |_ inside_file.py

В файле inside_file.py определена некоторая функция foo. В итоге, дабы получить доступ к этой функции, в файле my_file нужно выполнить:

 
from my_package.inside_file import foo

Также нужно обратить внимание на то, есть ли внутри директории my_package файл init.py. Это может быть и пустой файл, сообщающий Python, что директория является пакетом модулей. В Python 3 включать файл init.py в пакет модулей уже не обязательно, но мы рекомендуем всё же делать это, чтобы обеспечить обратную совместимость.

Самые популярные библиотеки Python

Библиотеки в программировании: мощный иструмент для создания чистого кода

Моё мнение про Python

IDE и редакторы кода для Python

Php vs Python. Что выбрать?

Python — простой и гибкий язык программирования, но его настоящая сила заключается в его библиотеках. Библиотеки Python представляют собой ценные инструменты, которые значительно упрощают разработку программного обеспечения. Они предлагают набор готовых модулей и функций, которые помогают решать различные задачи, от создания графиков и игр до парсинга веб-страниц. В этой статье мы рассмотрим важность и применение библиотек Python, а также научимся устанавливать и использовать их в своих проектах.

Обзор популярных библиотек Python

Python предлагает огромное количество библиотек, которые позволяют сделать жизнь программистов проще и интереснее. Давайте рассмотрим некоторые из них и их применение:

  • NumPy — для работы с многомерными массивами и выполнения математических операций.
  • Pandas — предоставляет структуры данных, такие как DataFrame, которые позволяют нам удобно обрабатывать, анализировать и манипулировать таблицами данных.
  • Matplotlib — если вы хотите создать красивые графики и визуализации.
  • TensorFlow — если вы хотите погрузиться в мир машинного обучения и создания нейронных сетей.
  • Beautiful Soup — если вам нужно извлечь данные из HTML или XML файлов.
  • Pygame — если вы мечтаете о создании своей собственной игры.

Это лишь некоторые из популярных библиотек Python. Всего их гораздо больше, и каждая из них предлагает свои уникальные возможности и применение.

Установка библиотек Python

Установка библиотек Python — достаточно простой процесс:

  1. Убедитесь, что у вас установлен Python на компьютере. Если нет, загрузите и установите его с официального сайта.
  2. Откройте командную строку или терминал.
  3. Введите команду «pip install имя_библиотеки» для установки нужной библиотеки. Например, «pip install numpy» для установки NumPy. Нажмите Enter и дождитесь завершения установки.
  4. Если у вас есть файл с зависимостями (requirements.txt), используйте команду «pip install -r requirements.txt», чтобы установить все библиотеки из файла.
  5. Чтобы установить конкретную версию библиотеки, укажите ее в команде установки. Например, «pip install numpy==1.19.2» установит версию 1.19.2 NumPy.

Теперь вы знаете, как установить библиотеки Python. Вы можете повторить эти шаги для установки любых библиотек, которые вам необходимы для вашего проекта.

���� Приглашаем Вас на курс Python Start с нуля: Онлайн обучение

��‍�� Кому подходит этот курс:

  • Для тех, кто мечтает стать разработчиком Python, даже без опыта.
  • Для всех, кто хочет создавать программы и приложения.

�� Начальные требования: Свободное владение компьютером и английский на уровне чтения.

�� Длительность: 2-4 недели.

�� Стоимость курса: 2 450 грн / 80 USD

�� Бонус: Скидка -10% на первый месяц менторинга Python после прохождения курса Python Start.

�� Регистрируйтесь сегодня и начните свой путь в мире Python!

Библиотеки для работы с графикой

Если вы хотите добавить вау-эффекты к вашим проектам или создать впечатляющие визуализации данных, библиотеки для работы с графикой в Python помогут вам в этом. Предлагаем несколько популярных библиотек и примеры их использования:

  • Matplotlib — популярная библиотека для графиков и визуализаций в Python. Она предлагает разнообразные стили и типы графиков: линейные, столбчатые, круговые диаграммы, тепловые карты и другие. Вы можете настраивать цвета, метки и оси для создания профессиональных графиков. Например, вы можете отобразить график продаж по месяцам или визуализировать распределение данных. Также можно создать столбчатую диаграмму для отображения доходов разных отделов компании.
  • Seaborn — библиотека, основанная на Matplotlib, предлагает удобные функции для создания стильных и информативных графиков. Она включает готовые темы оформления, делающие графики привлекательными и профессиональными. Также в Seaborn есть специальные функции для статистических графиков, включая диаграммы разброса и ящики с усами. Используя Seaborn и ящики с усами, вы сможете сравнивать доходы между группами клиентов и выявлять закономерности и различия в их распределении. Это полезно при принятии маркетинговых решений, например, анализе доходов по сегментам клиентов и определении наиболее привлекательных групп для целевых маркетинговых стратегий.
  • Plotly — библиотека, предлагающая интерактивные графики и визуализации, встраиваемые в веб-страницы и интерактивные приложения. Она поддерживает различные типы графиков: линейные, столбчатые, разброса, поверхности и др. Вы можете добавлять интерактивные элементы, такие как навигация, выбор данных и инструменты масштабирования. Например, можно создать интерактивную карту с точками, представляющими города, а цвет каждой точки будет отражать среднюю температуру. Пользователи смогут навести курсор, чтобы получить подробную информацию о температуре в каждом городе.

From Zero to Hero

  • Pillow — предоставляет возможности для работы с изображениями. Вы можете открывать, изменять размер, сохранять и применять различные эффекты к изображениям. Например, вы можете создать программу для обработки фотографий, добавить фильтры или изменить цветовую палитру. Предположим, у вас есть фотография, которую вы хотели бы обработать. С помощью Pillow вы можете изменить размер фотографии, применить фильтр для создания эффекта черно-белого изображения и сохранить результат. Это полезно, если вам нужно подготовить фотографии для веб-страницы или печати.
  • OpenCV — отличная библиотека для работы с компьютерным зрением и обработки видео. Она предоставляет мощные функции для обработки и анализа изображений. Можно распознавать объекты, извлекать признаки, применять фильтры и многое другое. OpenCV широко используется в области компьютерного зрения, робототехники и автоматического видеоанализа. Например, для создания системы слежения за движением можно использовать OpenCV для анализа видеопотока с веб-камеры. Можно обнаруживать движущиеся объекты, выделять их границы и отслеживать их положение в режиме реального времени. Это полезно для систем видеонаблюдения или интерактивных игр.

Это лишь некоторые из библиотек Python для работы с графикой. Выберите ту, которая наиболее соответствует вашим потребностям и начните создавать потрясающие графики и визуализации!

Библиотеки для создания игр

Если вас когда-нибудь манила мысль создать свою собственную игру, то хорошая новость в том, что в Python есть несколько отличных библиотек, которые помогут вам воплотить вашу идею в жизнь:

Библиотеки Python для создания игр

Похожие материалы

Библиотеки в программировании: мощный иструмент для создания чистого кода

Моё мнение про Python

IDE и редакторы кода для Python

Php vs Python. Что выбрать?

Что такое библиотеки в Python и зачем они нужны?

Библиотеки в Python — это предварительно написанные модули, которые можно включить в свою программу. Они экономят время, предоставляя готовые функциональные решения.

Какие библиотеки наиболее популярны для анализа данных?

Для анализа данных часто используются Pandas, NumPy и Matplotlib. Pandas хорош для работы с табличными данными, NumPy — для математических операций, а Matplotlib — для визуализации.

Как установить библиотеку в Python?

Обычно библиотеки устанавливаются через менеджер пакетов pip. Команда в командной строке будет выглядеть примерно так: pip install имя_библиотеки.

Есть ли стандартные библиотеки в Python?

Да, Python идет с большой стандартной библиотекой, которая предлагает модули для разнообразных задач, от работы с файлами до сетевых операций.

Что такое веб-фреймворки и какие из них на Python?

Веб-фреймворки — это библиотеки для разработки веб-приложений. В Python популярны Django и Flask. Django предлагает много "из коробки", в то время как Flask дает больше гибкости.

Какую библиотеку выбрать для машинного обучения?

Scikit-learn — отличный выбор для стандартных задач машинного обучения. Если речь идет о нейронных сетях, стоит обратить внимание на TensorFlow и PyTorch.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *