如何查看自己Python都安装了哪些库

查看自己Python都安装了哪些库的方法：使用pip list、使用conda list、查看虚拟环境中的库、通过代码动态获取库列表。使用pip list 是最常用的方法之一。具体操作如下：打开命令行或终端，输入命令 pip list，然后按下回车键，即可显示当前Python环境中安装的所有库及其版本信息。这个命令会列出所有通过pip安装的库，并按字母顺序排列，方便用户查找和管理。

使用 pip list 命令不仅能帮助你快速查看安装的库，还能结合其他命令实现更多功能。例如，可以使用 pip freeze > requirements.txt 将所有库和版本信息导出到一个文件中，方便分享或在其他环境中重新安装相同的库。这个文件通常用于项目的依赖管理，特别是在部署和团队协作中非常有用。

一、使用pip list

pip list 是最常用的方法之一，它可以列出当前Python环境中安装的所有库及其版本信息。以下是详细介绍：

1.1 打开命令行或终端

无论你使用的是Windows、macOS还是Linux，都可以通过以下方式打开命令行或终端：

Windows: 按下 Win + R 键，输入 cmd 并按下回车键。
macOS: 按下 Command + Space 键，输入 Terminal 并按下回车键。
Linux: 按下 Ctrl + Alt + T 键。

1.2 输入命令

在命令行或终端中输入以下命令，并按下回车键：

pip list

1.3 查看输出结果

命令执行后，你将看到类似于以下的输出结果：

Package Version --------------- ------- numpy 1.21.0 pandas 1.3.0 requests 2.25.1 scipy 1.7.0

这些信息列出了当前Python环境中安装的所有库及其对应的版本号。通过这种方式，你可以清楚地知道哪些库已经安装，并可以根据需要进行升级、卸载或重新安装。

二、使用conda list

如果你使用的是Anaconda或Miniconda环境，可以使用 conda list 命令查看安装的库。以下是详细介绍：

2.1 打开命令行或终端

与上一节相同，按照操作系统的不同方式打开命令行或终端。

2.2 输入命令

在命令行或终端中输入以下命令，并按下回车键：

conda list

2.3 查看输出结果

命令执行后，你将看到类似于以下的输出结果：

# packages in environment at /path/to/conda/envs/env_name: # Name Version Build Channel numpy 1.21.0 py38h20f2e39_0 pandas 1.3.0 py38h2531618_0 requests 2.25.1 pyhd3eb1b0_0 scipy 1.7.0 py38h7b17777_0

这些信息列出了当前Conda环境中安装的所有库及其对应的版本号和构建信息。通过这种方式，你可以管理Conda环境中的依赖库。

三、查看虚拟环境中的库

虚拟环境是一种隔离的Python环境，可以避免不同项目之间的库冲突。以下是查看虚拟环境中安装库的方法：

3.1 激活虚拟环境

首先，你需要激活虚拟环境。假设虚拟环境名为 myenv，在命令行或终端中输入以下命令：

Windows:

myenv\Scripts\activate

macOS/Linux:

source myenv/bin/activate

激活虚拟环境后，命令行提示符会有所变化，显示当前虚拟环境的名称。

3.2 使用pip list查看库

在激活虚拟环境后，输入以下命令查看安装的库：

pip list

3.3 退出虚拟环境

查看完安装的库后，可以通过以下命令退出虚拟环境：

deactivate

四、通过代码动态获取库列表

除了使用命令行工具，你还可以通过编写Python代码动态获取当前环境中安装的库列表。以下是一个示例代码：

import pkg_resources
installed_packages = pkg_resources.working_set
installed_packages_list = sorted(["%s==%s" % (i.key, i.version) for i in installed_packages])
for package in installed_packages_list:
    print(package)

4.1 运行代码

将上述代码保存到一个Python文件中（例如 list_installed_packages.py），然后运行该文件：

python list_installed_packages.py

4.2 查看输出结果

运行代码后，你将看到类似于以下的输出结果：

numpy==1.21.0
pandas==1.3.0
requests==2.25.1
scipy==1.7.0

这种方式可以让你通过编程的方式获取安装库的信息，适用于需要在代码中动态检查依赖的场景。

五、使用pip freeze

pip freeze 命令可以列出当前环境中安装的所有库及其版本信息，并以特定格式输出，常用于生成依赖文件。以下是详细介绍：

5.1 打开命令行或终端

与之前步骤相同，按照操作系统的不同方式打开命令行或终端。

5.2 输入命令

在命令行或终端中输入以下命令，并按下回车键：

pip freeze

5.3 查看输出结果

命令执行后，你将看到类似于以下的输出结果：

numpy==1.21.0
pandas==1.3.0
requests==2.25.1
scipy==1.7.0

这种输出格式可以直接用于生成依赖文件。你可以将输出重定向到一个文件中，例如 requirements.txt：

pip freeze > requirements.txt

生成的 requirements.txt 文件可以用于在其他环境中安装相同的库：

pip install -r requirements.txt

六、使用第三方工具

除了内置的命令行工具和编程方法，还有一些第三方工具可以帮助你管理和查看安装的库。例如， pipenv 是一个流行的包管理工具，它可以创建虚拟环境并管理依赖。以下是使用 pipenv 查看库的方法：

6.1 安装pipenv

首先，你需要安装 pipenv。在命令行或终端中输入以下命令：

pip install pipenv

6.2 创建虚拟环境并安装库

mkdir myproject cd myproject

使用 pipenv 创建虚拟环境并安装库：

pipenv install numpy pandas requests scipy

6.3 查看安装的库

使用 pipenv graph 命令查看安装的库及其依赖关系：

pipenv graph

6.4 查看Pipfile和Pipfile.lock

pipenv 使用 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件来管理依赖。在项目目录中，你可以查看这两个文件以了解安装的库及其版本信息。

七、使用IDE或编辑器查看库

一些集成开发环境（IDE）或编辑器也提供了查看安装库的功能。例如，PyCharm 和 Visual Studio Code 都提供了相关插件或内置功能，以下是详细介绍：

7.1 PyCharm

PyCharm 是一个流行的Python IDE，它提供了查看和管理安装库的图形界面。

查看安装库：在PyCharm中，打开项目后，点击右侧的 Project 面板，然后找到并点击 Python Packages 选项卡。在这里，你可以看到当前环境中安装的所有库及其版本信息。
管理库：通过 Python Packages 选项卡，你还可以安装、升级或卸载库。

7.2 Visual Studio Code

Visual Studio Code 是另一个流行的代码编辑器，支持Python开发。

安装Python扩展：首先，确保你已经安装了Python扩展。在VS Code的扩展市场中搜索 Python 并安装。
查看安装库：在VS Code中，打开项目后，点击左侧的 Explorer 面板，然后点击下方的 Python 图标。在这里，你可以看到当前环境中安装的所有库及其版本信息。