Ubuntu Python有哪些库可用 - 问答

Ubuntu 下可用的 Python 库概览

在 Ubuntu 上，Python 既可使用系统自带的标准库，也可通过 pip 安装海量的第三方库。下面按用途梳理常用库，并给出在 Ubuntu 中查看、安装与定位这些库的方法。

常用第三方库按场景分类

分类	常用库	主要用途
数据科学与数值计算	NumPy, pandas, SciPy	多维数组、数据帧、科学算法
数据可视化	Matplotlib, Seaborn, Plotly	静态/交互式图表与可视化
机器学习与深度学习	scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras	传统机器学习与深度学习模型
Web 开发	Django, Flask, FastAPI	全栈/轻量/异步 Web 框架
网络爬虫	requests, BeautifulSoup4, Scrapy, Selenium	HTTP 请求、HTML/XML 解析、爬虫框架、浏览器自动化
数据库与存储	SQLAlchemy, PyMongo, redis-py	ORM、MongoDB 驱动、Redis 客户端
图像处理与计算机视觉	Pillow (PIL), OpenCV-Python	图像读写与处理、计算机视觉
自然语言处理	NLTK, jieba, Gensim, TextBlob	分词、主题建模、文本分类与情感分析
自动化与运维	Ansible, Fabric, PyAutoGUI	配置管理、批量执行、桌面自动化
文件与文档处理	PyPDF2, python-magic, PyYAML, csvkit	PDF 操作、文件类型识别、YAML/CSV 处理
日期时间处理	arrow, dateutil	更友好的时间解析与运算
以上库在 Ubuntu 上均可直接使用 pip 安装，覆盖数据科学、机器学习、Web、爬虫、自动化等主流场景。

查看已安装库与定位安装路径

列出已安装包与版本
- 使用 pip list（易读列表）
- 使用 pip freeze（适合生成 requirements.txt）
查看某个包的详细信息
- 使用 pip show 包名（版本、作者、依赖、安装位置等）
在 Python 中查看
- 使用 pkg_resources：遍历 working_set 获取名称与版本
- 使用 sys.modules：查看已加载模块及其 version
定位安装位置
- 可执行文件：which python3
- 模块搜索路径：python3 -c “import sys; print(sys.path)”
- 第三方库目录示例：/usr/local/lib/python3.x/dist-packages
- 用户站点包：python3 -m site --user-site 以上方法适用于系统 Python 与各虚拟环境，便于排查版本冲突与路径问题。

在 Ubuntu 中安装与管理库

安装或更新基础工具
- 更新索引：sudo apt-get update
- 安装 Python 与 pip：sudo apt-get install python3 python3-pip
使用虚拟环境隔离依赖（强烈推荐）
- 安装 venv：sudo apt-get install python3-venv
- 创建环境：python3 -m venv myenv
- 激活环境：source myenv/bin/activate
在激活环境中安装包
- 升级 pip：pip install --upgrade pip
- 安装示例：pip install numpy pandas requests
生成与复用依赖文件
- 导出：pip freeze > requirements.txt
- 安装：pip install -r requirements.txt 上述流程能在 Ubuntu 上稳妥地配置环境、安装常用库，并避免项目间依赖冲突。

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