def test_pip_show(self):
info = get_package_info("pandas")
if "version" not in str(info):
raise AssertionError(str(info))
info = get_package_info("sphinx")
if "version" not in str(info):
raise Exception(str(info))
def test_pip_show_all(self):
info = get_package_info(start=0, end=2)
df = pandas.DataFrame(info)
self.assertNotEmpty(info)
if __name__ == "__main__":
info = get_package_info()
df = pandas.DataFrame(info)
df.to_excel("out_packages.xlsx")
def test_pip_show_all(self):
fLOG(
__file__,
self._testMethodName,
OutputPrint=__name__ == "__main__")
info = get_package_info(start=0, end=2)
df = pandas.DataFrame(info)
self.assertNotEmpty(info)
self.assertIsInstance(info[0], dict)
if __name__ == "__mahin__":
info = get_package_info()
df = pandas.DataFrame(info)
df.to_excel("out_packages.xlsx")
def test_pip_show(self):
fLOG(
__file__,
self._testMethodName,
OutputPrint=__name__ == "__main__")
info = get_package_info("pandas")
# if "license" not in info:
# raise Exception(str(info))
if "version" not in info:
raise Exception(str(info))
if sys.version_info[0] >= 3:
info = get_package_info("sphinx")
if "version" not in info:
raise Exception(str(info))
def information_about_package(name):
"""
calls ``pip show`` to retrieve information about packages
@FAQ(Récupérer la liste des modules installés)
Le module `pip <https://pip.pypa.io/en/stable/>`_ permet d'installer
de nouveaux modules mais aussi d'obtenir la liste des packages installés ::
pip list
On peut également l'obtenir depuis l'interpréteur python ::
import pip
pip.main(["list"])
@endFAQ
@FAQ(Pourquoi l'installation de pandas (ou numpy) ne marche pas sous Windows avec pip ?)
Python est un langage très lent et c'est pourquoi la plupart des modules de calculs numériques
incluent des parties implémentées en langage C++.
`numpy <http://www.numpy.org/>`_,
`pandas <http://pandas.pydata.org/>`_,
`matplotlib <http://matplotlib.org/>`_,
`scipy <http://www.scipy.org/>`_,
`scikit-learn <http://scikit-learn.org/stable/>`_,
...
Sous Linux, le compilateur est intégré au système et l'installation de ces modules via
l'instruction ``pip install <module>`` met implicitement le compilateur à contribution.
Sous Windows, il n'existe pas de compilateur C++ par défaut à moins de l'installer.
Il faut faire attention alors d'utiliser exactement le même que celui utilisé
pour compiler Python (voir
`Compiling Python on Windows <https://docs.python.org/3.4/using/windows.html#compiling-python-on-windows>`_).
C'est pour cela qu'on préfère utiliser des distributions comme
`Anaconda <http://continuum.io/downloads#py34>`_
qui propose par défaut
une version de Python accompagnée des modules les plus utilisés. Elle propose également une façon
simple d'installer des modules précompilés avec l'instruction ::
conda install <module_compile>
L'autre option est d'utilser le site
`Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages <http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/>`_
qui propose des versions compilées sous Windows d'un grand nombre de modules.
Il faut télécharger le fichier *.whl* puis l'installer avec l'instruction ``pip install <fichier.whl>``.
La différence entre les deux ooptions tient aux environnements virtuels, voir
`Python virtual environments <http://astropy.readthedocs.org/en/stable/development/workflow/virtual_pythons.html>`_.
@endFAQ
"""
from pyquickhelper.pycode.pip_helper import get_package_info
return get_package_info(name)
def information_about_package(name):
"""
calls ``pip show`` to retrieve information about packages
@FAQ(Récupérer la liste des modules installés)
Le module `pip <https://pip.pypa.io/en/stable/>`_ permet d'installer
de nouveaux modules mais aussi d'obtenir la liste des packages installés ::
pip list
On peut également l'obtenir depuis l'interpréteur python ::
import pip
pip.main(["list"])
@endFAQ
@FAQ(Pourquoi l'installation de pandas (ou numpy) ne marche pas sous Windows avec pip ?)
Python est un langage très lent et c'est pourquoi la plupart des modules de calculs numériques
incluent des parties implémentées en langage C++.
`numpy <http://www.numpy.org/>`_,
`pandas <http://pandas.pydata.org/>`_,
`matplotlib <http://matplotlib.org/>`_,
`scipy <http://www.scipy.org/>`_,
`scikit-learn <http://scikit-learn.org/stable/>`_,
...
Sous Linux, le compilateur est intégré au système et l'installation de ces modules via
l'instruction ``pip install <module>`` met implicitement le compilateur à contribution.
Sous Windows, il n'existe pas de compilateur C++ par défaut à moins de l'installer.
Il faut faire attention alors d'utiliser exactement le même que celui utilisé
pour compiler Python (voir
`Compiling Python on Windows <https://docs.python.org/3.4/using/windows.html#compiling-python-on-windows>`_).
C'est pour cela qu'on préfère utiliser des distributions comme
`Anaconda <http://continuum.io/downloads#py34>`_
qui propose par défaut
une version de Python accompagnée des modules les plus utilisés. Elle propose également une façon
simple d'installer des modules précompilés avec l'instruction ::
conda install <module_compile>
L'autre option est d'utilser le site
`Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages <http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/>`_
qui propose des versions compilées sous Windows d'un grand nombre de modules.
Il faut télécharger le fichier *.whl* puis l'installer avec l'instruction ``pip install <fichier.whl>``.
La différence entre les deux ooptions tient aux environnements virtuels, voir
`Python virtual environments <http://astropy.readthedocs.org/en/stable/development/workflow/virtual_pythons.html>`_.
@endFAQ
"""
from pyquickhelper.pycode.pip_helper import get_package_info
return get_package_info(name)