import sys
import os
import shutil
import pkgutil
import importlib
import collections
if sys.version_info.major == 2:
raise NotImplementedError('CPython 2 is not supported yet')
def main():
# name this file (module)
this_module_name = os.path.basename(__file__).rsplit('.')[0]
# dict for loaders with their modules
loaders = collections.OrderedDict()
# names`s of build-in modules
for module_name in sys.builtin_module_names:
# find an information about a module by name
module = importlib.util.find_spec(module_name)
# add a key about a loader in the dict, if not exists yet
if module.loader not in loaders:
loaders[module.loader] = []
# add a name and a location about imported module in the dict
loaders[module.loader].append((module.name, module.origin))
# all available non-build-in modules
for module_name in pkgutil.iter_modules():
# ignore this module
if this_module_name == module_name[1]:
continue
# find an information about a module by name
module = importlib.util.find_spec(module_name[1])
# add a key about a loader in the dict, if not exists yet
loader = type(module.loader)
if loader not in loaders:
loaders[loader] = []
# add a name and a location about imported module in the dict
loaders[loader].append((module.name, module.origin))
# pretty print
line = '-' * shutil.get_terminal_size().columns
for loader, modules in loaders.items():
print('{0}\n{1}: {2}\n{0}'.format(line, len(modules), loader))
for module in modules:
print('{0:30} | {1}'.format(module[0], module[1]))
if __name__ == '__main__':
main()
21 回答
从第10点开始，接受的答案将不再适用 . 开发团队已删除对
get_installed_distributions例程的访问权限 .setuptools中有一个替代功能，用于执行相同的操作 . 这是与pip 10一起使用的替代版本：如果它在以前版本的pip中有效或不可用，请告诉我 .
使用pkgutil.iter_modules非常简单的搜索
有很多想法，最初我在思考这两个：
pip
help('modules')
我需要一个简单的方法，使用基本库并兼容旧的python 2.x.
我看到了光明：listmodules.py
隐藏在2.5中的文档源目录中的是一个小脚本，它列出了Python安装的所有可用模块 .
优点：
在Windows上，在cmd中输入
解决方案
从Python脚本中获取类似
pip freeze的列表，我只需50美分：作为（太长）一个班轮：
赠送：
范围
此解决方案适用于系统范围或虚拟环境范围，并涵盖由
setuptools，pip和（god forbid）easy_install安装的软件包 .我的用例
我将此调用的结果添加到我的烧瓶服务器，所以当我用
http://example.com/exampleServer/environment调用它时，我得到服务器的virtualenv上安装的软件包列表 . 它使调试变得更加容易 .警告
我注意到这种技术的奇怪行为 - 当在与
setup.py文件相同的目录中调用Python解释器时，它不会列出由setup.py安装的包 .重现步骤：
创建虚拟环境
使用
setup.py克隆git仓库我们在
/tmp/behave中表现为setup.py：从git repo
安装python包
如果我们从/ tmp运行上述解决方案
如果我们从/ tmp / behave运行上述解决方案
第二个示例中缺少
behave==1.2.5a1，因为工作目录包含behave的setup.py文件 .我在文档中找不到任何对此问题的引用 . 也许我会为它打开一个错误 .
除了使用
pip freeze，我一直在我的虚拟环境中安装yolk .pip freeze 这一切都找到了包，但是可以简单地编写以下命令来列出python包所在的所有路径 .
如果你安装了anaconda python distribution，你也可以使用
除了上述解决方案 .
我在OS X上遇到了一个自定义安装的python 2.7 . 它需要X11来列出安装的模块（使用help和pydoc） .
为了能够在不安装X11的情况下列出所有模块，我将pydoc作为http-server运行，即：
然后可以将Safari指向
http://localhost:12345/以查看所有模块 .在ipython中，您可以输入“
importTab” .在标准Python解释器中，您可以键入“
help('modules')” .在命令行中，您可以使用pydoc
modules.在脚本中，调用pkgutil.iter_modules() .
我只是用它来查看当前使用的模块：
它显示了在python上运行的所有模块 .
对于所有内置模块，请使用：
哪个是包含所有模块和导入对象的dict .
如果我们需要在Python shell中列出已安装的软件包，我们可以使用
help命令，如下所示现在，我尝试了这些方法，并且我得到了所宣传的内容：所有模块 .
唉，你真的不太关心stdlib，你知道你用python安装得到了什么 .
真的，我想要我安装的东西 .
实际上，令人惊讶的是，工作得很好的是：
返回的是：
我说“令人惊讶”，因为软件包安装工具是人们期望找到这个功能的确切位置，虽然不是名为'freeze'但python包装是如此奇怪，我很惊讶这个工具是有道理的 . Pip 0.8.2，Python 2.7 .
在Python shell /提示符下 .
在正常的shell中使用
从壳
如果这没有帮助，你可以这样做 .
看看它产生了什么 .
从pip 1.3版开始，您就可以访问：
这似乎是“pip冻结”的语法糖 . 它将列出特定于您的安装的所有模块或virtualenv，以及他们的版本号 . 不幸的是，它没有显示任何模块的当前版本号，也没有洗碗或擦鞋 .
获取所有可用模块，运行
sys.modules获取所有已安装的模块（读取：由
pip安装），您可以查看pip.get_installed_distributions()为了第二个目的，示例代码：
我通常使用
pip list来获取包列表（带有版本） .当然，这也适用于虚拟环境 .
此解决方案主要基于模块
importlib和pkgutil，并与CPython 3.4和CPython 3.5一起使用，但不支持CPython 2 .Explanation
sys.builtin_module_names- 命名所有内置模块（看我的答案here）pkgutil.iter_modules()- 返回有关所有可用模块的信息importlib.util.find_spec()- 返回有关导入模块的信息（如果存在）BuiltinImporter- 内置模块的导入程序（docs）SourceFileLoader- 标准Python模块的导入程序（默认情况下具有扩展名* .py）（docs）ExtensionFileLoader- 模块的导入程序为shared library（写在C或C上）Full code
Usage
对于CPython3.5（截断）
对于CPython3.4（截断）
如果您使用的是Python 3
我刚试过Ubuntu，它似乎有效
Debian / Ubuntu：
sudo apt-get install python3-matplotlibFedora：
sudo dnf install python3-matplotlib红帽：
sudo yum install python3-matplotlib拱门：
sudo pacman -S python-matplotlib资料来源：https://matplotlib.org/users/installing.html