Как посмотреть установленные библиотеки python

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 .

Где хранятся модули в Python?

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.






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

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)

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:

Убедитесь, что у вас установлен Python на компьютере. Если нет, загрузите и установите его с официального сайта.
Откройте командную строку или терминал.
Введите команду «pip install имя_библиотеки» для установки нужной библиотеки. Например, «pip install numpy» для установки NumPy. Нажмите Enter и дождитесь завершения установки.
Если у вас есть файл с зависимостями (requirements.txt), используйте команду «pip install -r requirements.txt», чтобы установить все библиотеки из файла.
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.
Как узнать версию установленного пакета в Python с помощью pip
 
При работе с Python часто возникает необходимость использования различных сторонних пакетов. Это могут быть библиотеки для анализа данных, машинного обучения, работы с веб-серверами и многие другие. Иногда бывает важно знать, какую именно версию пакета вы используете. Например, в некоторых случаях функционал пакета может меняться от версии к версии.
Инструмент для установки пакетов в Python называется pip. Он позволяет устанавливать, обновлять и удалять пакеты. Но кроме этого, с его помощью можно узнать версию установленного пакета.
Допустим, есть пакет с названием XYZ. Чтобы узнать его версию, можно воспользоваться командой pip show XYZ в командной строке. В выводе этой команды будет строка Version , которая и показывает версию пакета.
pip show XYZ 
Вывод будет примерно таким:
Name: XYZ Version: 1.0.0 Summary: XYZ is a sample package Home-page: https://example.com Author: Example Author Author-email: author@example.com License: MIT Location: /usr/local/lib/python3.7/site-packages Requires: Required-by: 
В данном примере версия пакета XYZ — 1.0.0.
Таким образом, с помощью pip можно легко и просто узнавать версии установленных пакетов, что помогает контролировать их актуальность и совместимость с другими пакетами.


Похожие публикации:

Как посмотреть блокировки в ms sql
Как поставить xcode на windows
Как скачать майл ру на андроид
Как скачать спотифай на айфон апрель 2022