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pip 还支持查询已过期的库,即使用pip list --outdated 命令。默认情况下,查询出的格式跟pip list 相似,有效内容从第三行开始,大家可以试试。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pip list --outdated --format=freeze | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U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
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27