Как проверить версию библиотеки python

Python, pip: Как посмотреть зависимости конкретной версии модуля перед установкой

Подскажите, пожалуйста, лучший способ посмотреть список зависимостей для конкретного модуля перед установкой. Допустим у меня есть проект на Python3.7 где есть определенный список модулей разных версий. Мне необходимо добавить модуль pdfplumber. Но мне необходимо установить такую версию, что бы существующие модули не конфликтовали и не повышались в версии. Как мне лучше всего просмотреть список зависимостей, перед установкой ? За ранее спасибо!

Отслеживать
задан 26 апр 2023 в 9:45
23 4 4 бронзовых знака

Чтобы увидеть зависимости какого либо модуля перед установкой, можно попробовать использовать pip show <имя модуля>(например, pip show pdfplumber ). А чтобы увидеть зависимости всех установленных модулей, можно ввести pip freeze

26 апр 2023 в 9:49
поправляю себя, pip show работает только в случаях когда пакет уже установлен.
26 апр 2023 в 9:53
Вот в этом и вопрос. Эта команда не подходит. Есть ли способ проверить перед установкой ?
26 апр 2023 в 9:57

Можно попробовать использовать pip download для скачивания пакета напрямую и их зависимостей вместе без установки

26 апр 2023 в 9:57

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Вариант 1 — смотрим json через pypi.org

Делаем запрос по имени библиотеки и версии, в данном случае

https://pypi.org/pypi/pdfplumber/0.9.0/json

в Json находим параметр «requires_dist» :

"requires_dist": [ "pdfminer.six (==20221105)", "Pillow (>=9.1)", "Wand (>=0.6.10)" ]

Вариант 2 — для Windows

Хорошим методом будет являться скачивание модуля в виде архива и просмотр файла requirements.txt . Для этого можно воспользоваться командой в powershell :

pip download pdfplumber --no-deps --no-binary=:all:

После этого откройте скачанный архив и найдите там файл requirements.txt В моем случае внутри он выглядит так:

pdfminer.six==20221105 Pillow>=9.1 Wand>=0.6.10

UPD.0 Если убрать из команды —no-deps , то возможно скачивание сразу и зависимых библиотек, но это приведет к их установке.

UPD.1 Для скачивания архива для последующего нахождения зависимостей конкретной версии библиотеки, можно действовать так:

pip download pdfplumber== --no-deps --no-binary=:all:

Где — это версия вашей библиотеки, соответственно.

UPD.2 Для нахождения зависимостей зависимостей, откройте первый requirements.txt и повторите операцию по скачиванию файла архива библиотеки для каждой зависимости, затем откройте их собственные requirements.txt если таковые имеются.

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:

Библиотеки Python для создания игр

Как проверить версии модулей Python

Checking Python modules.

Часто возникает необходимость узнать версию установленного модуля Python, чтобы быть уверенным в его совместимости с другими компонентами проекта или для обеспечения корректной работы программы. К примеру, модуль numpy был установлен в проект с помощью инструмента pip :

pip install numpy

И теперь необходимо узнать его версию.

Эта задача может быть решена несколькими способами, в зависимости от потребностей и предпочтений.

Использование командной строки

Самый простой способ проверить версию модуля Python — использовать командную строку. Следующая команда покажет версию установленного модуля:

pip show numpy

В результате будет выведена информация о модуле, включая его версию.

Использование Python shell

Если требуется проверить версию модуля прямо во время выполнения программы, можно использовать Python shell. Для этого нужно импортировать модуль и вывести его атрибут __version__ . Вот пример для модуля numpy :

import numpy print(numpy.__version__)

Эта команда выведет версию установленного модуля numpy .

Оба этих способа позволяют быстро и просто узнать версию установленного модуля Python. Выбор метода зависит от конкретной ситуации и предпочтений пользователя.

Как проверить версию Python – 3 способа

Интерпретатор Python используется во многих коммерческих отраслях для кодирования исходного кода, компьютерного программирования и тестирования. Он принимает команды от пользователя и выполняет их после их интерпретации. Следовательно, очень важно знать о версии интерпретатора Python, которую мы в настоящее время используем.

Как мы знаем, интерпретатор берет код от пользователя и выполняет его построчно. Предположим, что у нас есть более старая версия интерпретатора Python. В этом случае команда не выполняется должным образом из-за более старой версии интерпретатора и его несовместимости с новыми функциями, используемыми в команде.

В данном руководстве разберем как пользователь может проверить используемую версию Python.

Python – это язык программирования, который поставляется с регулярным обновлением, которое добавляет вместе с ним некоторые новые функции и возможности; поэтому, как пользователь, мы также должны регулярно обновлять наш интерпретатор Python до последней выпущенной версии.

Примечание. Последней версией интерпретатора Python на данный момент является «3.9.6» со стабильной версией.

Преимущества проверки версии интерпретатора Python

Ниже приведены некоторые основные преимущества проверки используемой версии интерпретатора Python:

Мы будем знать, если нам не хватает каких-либо обновлений для интерпретатора или обновления функции идут вместе с ним.
Можем выяснить, возникает ли синтаксическая ошибка из-за более старой версии интерпретатора Python.
У нас может быть доступ ко всем последним функциям и обновлениям, которые поставляются с последней версией интерпретатора.

Проверка версии Python

В этом разделе мы узнаем о методах, с помощью которых мы можем быстро проверить версию интерпретатора Python, которую мы используем. Мы даже можем проверить версию с помощью программы Python, а также будем использовать метод командной строки.

Ниже приведены методы проверки версии интерпретатора Python:

с функцией python_version();
с помощью команды python -V;
с помощью метода sys.version.

Давайте разберемся, как мы можем использовать эти методы в Python, а также в терминале командной строки для проверки версии интерпретатора Python.

Метод 1: Использование функции python_version()

Чтобы использовать эту функцию для проверки версии интерпретатора Python, мы сначала должны импортировать библиотеку платформы. Функция python_version() всегда возвращает версию интерпретатора в строковом формате. Чтобы лучше понять, как это работает, давайте воспользуемся этим в нашей программе Python.

Взгляните на следующую программу:

# Importing platform library from platform import python_version # Getting Python interpreter version as a result print("Current Version of Python interpreter we are using-", python_version())

Current Version of Python interpreter we are using- 3.9.0

Как видно из вышеприведенного вывода, мы используем версию интерпретатора Python 3.9.0.

Мы также можем использовать эту функцию в терминале командной строки и проверить версию интерпретатора. Для использования функции python_version() в терминале мы должны придерживаться следующих шагов:

Шаг 1: Откройте терминальную оболочку cmd системы.
Шаг 2: Напишите «python» и нажмите клавишу ввода, чтобы войти в оболочку Python.
Шаг 3: Теперь напишите приведенный выше код построчно внутри терминала и нажмите клавишу ввода.

Терминал покажет версию интерпретатора как результат кода, как показано ниже:

Результат кода

Метод 2: Использование команды python -V

Использование команды python -V считается самым простым и легким методом проверки версии интерпретатора Python. Это встроенная команда оболочки командной строки, и этот метод специально создан для проверки версии Python.

В этом методе нужно выполнить только следующие два шага:

Шаг 1: Откройте оболочку терминала устройства.

Шаг 2: Напишите в оболочке следующую команду и нажмите Enter:

'python -V'

Теперь мы получим версию интерпретатора Python, которую мы используем, в строковом формате.

Как проверить версию Python

Метод 3: С помощью метода sys.version

Чтобы использовать метод sys.version для проверки версии интерпретатора Python, мы сначала должны импортировать библиотеку платформы. Как и метод функции python_version(), мы можем использовать этот метод как в оболочке командной строки, так и в программе Python в оболочке.

Здесь мы будем использовать этот метод только как программу Python и получим версию интерпретатора Python в качестве выходных данных программы.

# Importing sys library import sys # Getting interpreter version as a result print("Current Version of Python interpreter we are using-" sys.version)

Current Version of Python interpreter we are using- 3.9.0(tags/v3.9.0:9cf6752, Oct 5 2020, 15:34:40) [MSC v.1927 64 bit(AMD64)]

Итак, как мы видим в выводе, у нас есть версия интерпретатора, которую мы используем в строковом формате, мы также получили тег и дату выпуска версии интерпретатора в этом методе sys.version.