python标准库在哪（Python冷知识：如何找出新版本增加或删除了哪些标准库？）

“内置电池                ”是 Python 最为显著的特性之一  
  
  
  
  
  
  
  
，它提供了 200 多个开箱即用的标准库                。但是 
  
  
  
  
  
  
  
 ，历经了 30 多年的发展


 


 


 


 


 


 


 


 ，很多标准库已经成为了不得不舍弃的历史包袱 
 
 
 
 
 
 
 
，因为它们正在“漏电 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ”！

好消息是  
   
   
   
   
   
   
   
 ，Python 正在进行一场“瘦身手术















”

 

 

 

 

 

 

 

 ，详情可查阅：

Python 3.12 正在移除大量的模块 终于
 

 

 

 

 

 

 

 
，Python 标准库要做“瘦身手术
  
  
  
  
  
  
  
  ”了！ 聊聊 Python 的内置电池

那么                ，我们会有这样一个话题：当 Python 发布了一个新版本的时候
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，如何找出它比上一个版本（或者更早版本）增加或删除了哪些标准库呢？

比如















，当 Python 发布 3.11.1 版本时                        ，如何找出它相比于上一个版本（即 3.11.0）
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，增删了哪些标准库呢？

也许你马上就想到了一个办法：查看官方的版本变更文档啊~

没错























，官方文档里肯定包含了我们所需的变更信息                ，但是
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  ，每个版本的《Whats New》里信息太多了















，这种没有特定目标的搜索  
  
  
  
  
  
  
  
，只会费时费力 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。

假如要跨多个版本进行比较的话 
  
  
  
  
  
  
  
 ，比如 3.12 与 3.10 间的差异  
  
  
  
  
  
  
  
、或者未来的 3.x 跟现在的 3.11 比较


 


 


 


 


 


 


 


 ，这个方法就更不好用了吧！

在 3.10 版本之前 
 
 
 
 
 
 
 
，想要获知标准库的变化情况  
   
   
   
   
   
   
   
 ，确实不太方便















。但是

 

 

 

 

 

 

 

 ，自 3.10 起
 

 

 

 

 

 

 

 
，Python 提供了一个非常便捷的方法：sys.stdlib_module_names！

官方文档的描述：

来源：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/sys.html?#sys.stdlib_module_names

简单查看下它的内容：

如上可见                ，sys.stdlib_module_names 返回的是一个 frozenset 类型的对象
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，其元素是所有标准库的名称
  
  
  
  
  
  
  
  。

有了详细的标准库清单后















，我们就可以通过以下的步骤                        ，比较出不同 Python 版本间的差异啦：

（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？

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NoZniWQU3dUA_0TmZ2kHzw

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

 

 

 

 

 

 

 

 。

pytorch 曾经硬编码了每个 Python 版本的标准库列表  
   
   
   
   
   
   
   
 ，代码冗长

 

 

 

 

 

 

 

 ，现在已经适配成使用新的方法 
 

 

 

 

 

 

 

 
，大大方便了后续的维护：

11 月 15 日时                ，Python 3.12 alpha 2 版本发布了
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，这个版本开始移除大量过时的废弃的内容（标注库 
 
 
 
 
 
 
 
、标准库的子模块  
   
   
   
   
   
   
   
 、类和函数等）                。感兴趣的同学















，可以用本文介绍的“冷知识 
  
  
  
  
  
  
  
 ”                        ，去看看到底出现了哪些变化啦~

首发于 Python猫 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，如需转载























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