So überprüfen Sie die Pip-Version
Es gibt vier Möglichkeiten, die Pip-Version zu überprüfen: „pip --version command“, „pip show command“, „pip list command“ und „view in Python code“: 1. „pip --version“, Ausgabe der aktuelle Pip-Version und die Pfadinformationen von Python 2. „pip show package_name“ zeigt die detaillierten Informationen des Pakets an, einschließlich der aktuell installierten Versionsnummer usw.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.
1. Verwenden Sie den Befehl pip --version
Die einfachste Methode besteht darin, den Befehl pip --version zu verwenden, um die aktuelle Pip-Version anzuzeigen.
pip --version
Nachdem der Befehl ausgeführt wurde, werden die aktuelle Pip-Version und die Pfadinformationen von Python ausgegeben.
Zusätzlich zur Überprüfung der globalen Version können wir auch die Pip-Version in einer bestimmten virtuellen Python-Umgebung überprüfen.
python -m venv myenv source myenv/bin/activate pip --version
Führen Sie den Befehl pip --version in der virtuellen Umgebung myenv aus, und die Pip-Version in der virtuellen Umgebung wird ausgegeben.
2. Verwenden Sie den Befehl pip show
Der Befehl pip show kann die detaillierten Informationen eines Installationspakets abrufen. Oft müssen wir die Versionsnummer eines bestimmten Pakets überprüfen, und wir können diesen Befehl verwenden, um die entsprechenden Informationen abzurufen .
pip show package_name
Mit dem obigen Befehl werden die Details des Pakets angezeigt, einschließlich der aktuell installierten Versionsnummer.
3. Verwenden Sie den Befehl pip list
Der Befehl pip list kann alle installierten Python-Pakete und ihre Versionen auflisten. Wenn Sie sich nur auf die Pip-Version konzentrieren, können Sie grep verwenden, um die Ergebnisse zu filtern und nur Pip und seine abhängigen Pakete aufzulisten . Information.
pip list | grep ^pip
Der obige Befehl gibt nur Informationen über pip und seine Abhängigkeiten aus, einschließlich Versionsnummer, Installationspfad usw.
4. Überprüfen Sie die Pip-Version im Python-Code. Die Verwendung von Python-Code zum Abrufen der Pip-Version ist ebenfalls eine effektive Möglichkeit.
import pip print(pip.__version__)
Fügen Sie die Pip-Bibliothek in den Python-Code ein und verwenden Sie dann das Attribut pip.__version__, um die Versionsnummer auszugeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo überprüfen Sie die Pip-Version. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete
