京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python之所以这么火,是因为python有许多功能强大的库,能帮助我们完成数据采集、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等一系列操作。许多python库安装之后,为了保证使用效果,需要进行更新升级,由于安装的python库比较多,一个一个更起来比较费时、费力,今天小编为大家带来了可以批量更新python库的方法,希望对大家有所帮助。
文章来源: Python猫
作者:豌豆花下猫
众所周知,升级某个库(假设为 xxx),可以用pip install --upgrade xxx 命令,或者简写成pip install -U xxx 。
如果有多个库,可以依次写在 xxx 后面,以空格间隔。那么,如何简单优雅地批量更新系统中全部已安装的库呢?
接下来我们直奔主题,带大家学习几种方法/骚操作吧!
pip list 命令可以查询已安装的库,结合 Linux 的一些命令(cut、sed、awk、grep……),可以直接在命令行中实现批量升级。
先查询一下,看看是什么格式的:
可以看到,前两行是一些提示信息,我们需要从第 3 行开始过滤,那就可以使用awk命令:
python3 -m pip list | awk 'NR>=3{print}' | awk '{print $1}' | xargs python3 -m pip install -U
解释一下这句命令的操作过程:先 list 查询,接着第一个 awk 取出行号大于等于 3 的内容,第二个 awk 取出第一列的内容,然后作为参数传给最后的升级命令。
(PS:测试服务器上有不同版本的 Python,所以作了指定。关于“-m”的用法,推荐阅读:Python 中 -m 的典型用法、原理解析与发展演变)
pip 还支持查询已过期的库,即使用pip list --outdated 命令。默认情况下,查询出的格式跟pip list 相似,有效内容从第三行开始,大家可以试试。
另外,我们还可以指定--format=freeze 格式,效果是这样的:
这样的格式,可以用 cut 命令切割“=”号,然后取第一列:
pip list --outdated --format=freeze | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U
以上命令在 Windows 系统中用不了。有没有更为通用的方法呢?
如果是全量升级已安装的库,可以先用pip freeze 命令生成依赖文件,获取到已安装的库及其当前版本号:
pip freeze > requirements.txt
然后修改文件中的“==”为“>=”,接着执行:
pip install -r requirements.txt --upgrade
此方法比较适合于带有依赖文件的具体项目,可以针对该项目来升级所需的库。
早期的 pip 库(<10.0.1)提供了 get_installed_distributions() 方法查询已安装的库,可以在代码中使用:
# 只在早期 pip 版本中用
import pip
from subprocess import call
packages = [dist.project_name for dist in pip.get_installed_distributions()]
call("pip install --upgrade " + ' '.join(packages), shell=True)
在较新版本中,此方法已被废弃,同样的功能要这样写:
# 较新的 pip 版本。但不建议使用
from subprocess import call
from pip._internal.utils.misc import get_installed_distributions
for dist in get_installed_distributions():
call("pip install --upgrade " + dist.project_name, shell=True)
但是,“_internal”带前缀下划线,表明它并不希望被导出使用。
跟方法二和三相似的还有一种方法。
pkg_resources 是 setuptools 库的一部分,用于查找和管理 Python 库、版本依赖关系、相关联的资源文件等。可以这样写:
# 需要安装 setuptools
import pkg_resources
from subprocess import call
packages = [dist.project_name for dist in pkg_resources.working_set]
call("pip install --upgrade " + ' '.join(packages), shell=True)
pip-review 库是一个专门用来方便升级 Python 库的工具,可以查看已过期的库、自动升级或者交互式选择性地升级:
还有一个类似的pip-upgrader 库,也是为了解决批量升级的问题,感兴趣的同学请自行搜索。
pip 官方有计划要提供一个全量升级的(upgrade-all)命令,如果开发出来了,那应该会是最佳选择。
然后,坏消息是这个计划被阻塞了近三年,目前 issue 仍处于 Open 状态,不知道何时能有进展。这里暂且一提吧,未来留意。
前面介绍了六种方法,各有其适用的场景,小伙伴们都学会了么?
除此之外,当然还有其它的方法,比如 stackoverflow 网站上有个“How to upgrade all Python packages with pip?”问题,其下就有比较多的回答。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10