(1)获取旧版本的标准库(比如 3.10.0),序列化后存储到文件/数据库中
>>> import sys
>>> import pickle
>>> with open("libs", "wb") as f:
... pickle.dump(sys.stdlib_module_names, f)
...
(2)获取新版本的标准库(比如 3.11.0),与旧版本的标准库进行比较
>>> import sys
>>> import pickle
>>> with open("libs", "rb") as f:
... old_libs = pickle.load(f)
...
>>> sys.stdlib_module_names - old_libs
frozenset({'_typing', '_scproxy', '_tokenize', 'tomllib'})
>>> old_libs - sys.stdlib_module_names
frozenset({'binhex'})
从以上示例中,我们可以得知,3.11 相比于 3.10 增加了_typing
、_scproxy
、_tokenize
以及 tomllib
,同时它也减少了一个binhex
。
简简单单几行代码,这种方法比翻阅繁杂的文档要便捷且准确得多了。
值得注意的是,sys.stdlib_module_names
是 3.10 版本的新特性,在它之前,有一个相似的sys.builtin_module_names
,但它返回的只是被解释器使用到的内置模块:
那么,除了上文提到的获知 Python 标准库删减情况的用途之外,这个新特性还有什么用处呢?换句话说,Python 官方为什么突然新增了sys.stdlib_module_names
这项功能呢?
其实,社区中有一个三方库stdlib-list
,可用于获取部分 Python 版本(2.6-2.7;3.2-3.9)的标准库清单。这个库的作者在文档中提到了他的诉求,也提到其它开发者有着同样的诉求:
开发了 sys.stdlib_module_names
这项功能的核心开发者 Victor Stinner 也总结了几个使用场景:
-
当计算项目的依赖关系时,忽略标准库中的模块:https://github.com/jackmaney/pypt/issues/3
-
当监测第三方代码的执行时,忽略标准库,使用监测工具的–ignore-module选项:https://stackoverflow.com/questions/6463918/how-can-i-get-a-list-of-all-the-python-standard-library-modules
-
在格式化 Python 代码文件时,对 import 的标准库模块进行分组。isort 库包含了标准库的列表,它依据 Python 在线文档生成了每个版本的标准库清单:https://github.com/PyCQA/isort/tree/develop/isort/stdlibs
从这些使用场景来看,sys.stdlib_module_names 的作用还真是不小。另外,在写作本文的时候,我从 CPython 的 Issue #87121 中发现,著名的机器学习库pytorch 也需要这项功能。
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