如何查看安装的python库的位置

简介: 相关内容

一、方法一:使用__file__属性

具体而言,先 import 这个包,再运行 包名字 .__file__ ,一般第三方包安装在\Lib\site-packages 下。

24.png

注意:


1)__file__ 表示显示文件当前的位置


2)没有 __file__ 属性的 python 库无法使用此方法查询


二、使用指令 :pip show 包名

若 python 包是使用 pip 进行安装的,可以通过指令


pip show 包名 进行查询。


例如:

25.png


目录
相关文章
|
Linux 计算机视觉 C++
【解决方案】Building wheel for opencv-python:安装卡顿的原因与解决方案
当你安装OpenCV时,命令行停在Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... -似乎卡住了。这并非程序假死,而是其编译耗时巨大。本文将揭示原因,并提供优化安装体验的实用方法。
1641 88
|
存储 人工智能 测试技术
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
本文介绍如何使用LangChain结合DeepSeek实现多轮对话,测开人员可借此自动生成测试用例,提升自动化测试效率。
2413 125
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
|
存储 Web App开发 前端开发
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
|
监控 数据可视化 数据挖掘
Python Rich库使用指南:打造更美观的命令行应用
Rich库是Python的终端美化利器,支持彩色文本、智能表格、动态进度条和语法高亮,大幅提升命令行应用的可视化效果与用户体验。
1116 0
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
1109 4
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
|
传感器 运维 前端开发
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
本文解析异常(anomaly)与新颖性(novelty)检测的本质差异,结合distfit库演示基于概率密度拟合的单变量无监督异常检测方法,涵盖全局、上下文与集体离群值识别,助力构建高可解释性模型。
802 10
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
|
人工智能 数据安全/隐私保护 异构计算
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
1887 8
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
|
JSON 网络安全 数据格式
Python网络请求库requests使用详述
总结来说,`requests`库非常适用于需要快速、简易、可靠进行HTTP请求的应用场景,它的简洁性让开发者避免繁琐的网络代码而专注于交互逻辑本身。通过上述方式,你可以利用 `requests`处理大部分常见的HTTP请求需求。
1021 51
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
829 18
|
机器学习/深度学习 API 异构计算
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
JAX是Google开发的高性能数值计算库,旨在解决NumPy在现代计算需求下的局限性。它不仅兼容NumPy的API,还引入了自动微分、GPU/TPU加速和即时编译(JIT)等关键功能,显著提升了计算效率。JAX适用于机器学习、科学模拟等需要大规模计算和梯度优化的场景,为Python在高性能计算领域开辟了新路径。
1144 0
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程

推荐镜像

更多