京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:豌豆花下猫
来源:Python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!
方法一:pip list 结合 Linux 命令
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pip 还支持查询已过期的库,即使用pip list --outdated 命令。默认情况下,查询出的格式跟pip list 相似,有效内容从第三行开始,大家可以试试。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pip list --outdated --format=freeze | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U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?
方法二:使用 pip freeze
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。
方法三:代码中调用 pip 的方法
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。
方法四:使用 pkg_resources 库
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)
方法五:使用 pip-review 库
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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28