Как посмотреть установленные библиотеки python

Как посмотреть какие пакеты установлены в текущем окружении Python

Одна из частых задач, которую приходиться решать с помощью менеджера пакетов pip — это задача узнать какие версии библиотек у нас установлены в каком-то окружении.

Сделать это можно с помощью такой команды, которая называется

pip freeze

Если мы ее выполним, мы увидим все те версии пакетов, которые у нас установлены и которые мы можем использовать. Эти пакеты в данном случае установлены глобально, в нашей операционной системе и мы можем с помощью команды import импортировать эти пакеты и использовать их в своих проектах.

Дмитрий Ченгаев ��
Занимаюсь заказной веб-разработкой. Подписывайтесь на телеграм канал https://t.me/dchengaev 😉

Чтобы оставить сообщение, зарегистрируйтесь/войдите на сайт через:

Установленные библиотеки в Python 3

Небольшое справочное руководство позволяющие ответить на часто возникающий вопрос у новичков, какие установленные библиотеки в Python?

Введение

В процессе обучения программированию на языке Python новички частенько засоряют глобальное окружение языка установкой кучи разных библиотек. Но рано или поздно любопытство берет вверх и хочется посмотреть что там уже установлено. На самом деле задача очень простая и не стоит даже целой статьи, но все таки я часто вижу этот вопрос в телеграм каналах посвещенных Python разработке.

На самом деле существует два способа решения этой задачи, рассмотрим оба.

Способы посмотреть установленные библиотеки

Как я и сказал выше существует два способа проверить установленные библиотеки, рассмотрим их ниже

Используя pip

Самый простой, быстрый и эффективный вариант узнать какие библиотеки установлены в вашем Python выполнить следующую команду

pip freeze

Вывод программы можем быть весьма огромным как в моем случае. Мои установленные библиотеки :

aiodns==2.0.0 aiogram==2.11.2 aiohttp==3.7.3 appdirs==1.4.4 async-timeout==3.0.1 attrs==20.3.0 Babel==2.9.0 beautifulsoup4==4.9.3 black==20.8b1 brotlipy==0.7.0 cchardet==2.1.7 certifi==2020.12.5 cffi==1.14.4 chardet==3.0.4 click==7.1.2 flake8==3.8.4 idna==2.10 isort==5.7.0 joblib==1.0.1 loguru==0.5.3 lxml==4.6.2 mccabe==0.6.1 multidict==5.1.0 mypy-extensions==0.4.3 nltk==3.5 pathspec==0.8.1 pycares==3.1.1 pycodestyle==2.6.0 pycparser==2.20 pydeepl==0.13 PyExecJS==1.5.1 pyflakes==2.2.0 pytz==2020.5 regex==2020.11.13 requests==2.25.1 six==1.15.0 soupsieve==2.1 textblob==0.15.3 toml==0.10.2 tqdm==4.56.2 translators==4.7.13 typed-ast==1.4.2 typing-extensions==3.7.4.3 urllib3==1.26.2 yarl==1.6.3

Я очень долго не смотрел что у меня твориться в глобальном окружении, т.к часто пишу приложения для докер-контейнеров.

В глобальном окружении я стараюсь держать несколько библиотек, isort, flake8 и black.

Используя файловую систему

Python всегда устанавливает свои библиотеки в системную папку. Под рукой у меня сейчас есть только macOS и debian Linux, напишу пути для обоих OS

# debian /usr/lib/python3.7/ # macOS /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/

Заключение

Сегодня мы узнали как посмотреть установленные библиотеки в Python двумя разными способами, надеюсь вам понравилось — пишите комментарии.

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:

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.

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 .