Python命令行可以方便地查看当前项目所依赖的包以及其版本信息，这在项目开发、部署和维护过程中非常有用。本文将从多个方面介绍如何在Python命令行中查看依赖包。
一、使用pip命令
pip是Python的包管理工具，可以用于安装、卸载和管理依赖包。通过pip命令，我们可以快速查看当前项目所安装的依赖包及其版本。
$ pip list Package Version ------------ ------- numpy 1.19.0 pandas 1.0.5 matplotlib 3.2.2
上述命令将列出当前项目安装的所有包及其版本信息。
除了使用pip list命令，还可以使用pip show命令查看某个具体包的详细信息。
$ pip show numpy Name: numpy Version: 1.19.0 Summary: NumPy is the fundamental package for array computing with Python. Home-page: https://www.numpy.org
二、使用pipreqs工具
pipreqs是一个基于项目源码自动生成requirements.txt文件的工具。通过执行pipreqs命令，我们可以生成一个包含当前项目所有依赖包及其版本的requirements.txt文件。
首先，我们需要安装pipreqs工具。
$ pip install pipreqs
安装完成后，我们可以在项目的根目录下执行pipreqs命令。
$ pipreqs . INFO: Successfully saved requirements file in ./requirements.txt
上述命令将在当前项目根目录下生成一个名为requirements.txt的文件，其中包含了当前项目的所有依赖包及其版本。
三、使用sys模块
sys是Python的内置模块，提供了与Python解释器和运行环境相关的功能。通过sys模块，我们可以获取当前Python解释器中已加载的所有模块，从而得到当前项目所依赖的包。
import sys
for module_name, module in sys.modules.items():
print(module_name)
上述代码将打印当前Python解释器中已加载的所有模块的名称。
需要注意的是，通过sys.modules获取的模块列表并不仅限于当前项目所依赖的包，还包括Python解释器本身的模块和第三方库中的模块。因此，在实际使用中，我们需要结合其他方式对模块列表进行筛选和过滤。
四、使用pkg_resources模块
pkg_resources是setuptools库的一个组件，用于获取Python项目中安装的包的信息。通过pkg_resources模块，我们可以获得当前项目中所依赖的包及其版本。
import pkg_resources
for dist in pkg_resources.working_set:
print(dist.project_name, dist.version)
上述代码将打印当前项目中所依赖包的名称和版本。
需要注意的是，pkg_resources模块需要安装setuptools库才能正常使用。在使用前，请确保已经安装了setuptools库。
五、使用importlib_metadata模块
importlib_metadata模块是Python 3.8引入的一个标准库，用于获取其他模块的元数据。通过importlib_metadata模块，我们可以获取当前项目中所依赖的包及其版本。
import importlib_metadata
for package in importlib_metadata.packages():
print(package)
上述代码将打印当前项目中所依赖包的名称。
需要注意的是，importlib_metadata模块是Python 3.8版本引入的，不适用于低于该版本的Python。在使用前，请确保已安装了Python 3.8及以上版本。
六、总结
本文介绍了通过pip命令、pipreqs工具、sys模块、pkg_resources模块和importlib_metadata模块等多种方式在Python命令行中查看依赖包的方法。这些方法各有特点，可以根据实际需求选择适合的方式进行使用。
通过查看依赖包，我们可以更好地了解当前项目所使用的包及其版本，从而方便地进行项目开发、部署和维护。