installed_packages_to_csv.py
· 1.0 KiB · Python
Bruto
# 引入需要用到的套件
import pandas as pd # 用來處理資料，還能幫我們存成 CSV 檔
from pkg_resources import working_set # 用來拿到所有已安裝的套件清單
# 步驟 1: 把所有已安裝的套件名稱和版本抓出來，直接變成 Pandas DataFrame
# 用列表生成式搭配 DataFrame，省去不必要的中間變數
df_packages = pd.DataFrame(
[(pkg.key, pkg.version) for pkg in working_set],
columns=["Package", "Version"]
).sort_values(by="Package")
# 步驟 2: 把 DataFrame 存成 CSV 檔
csv_path = "installed_packages_sorted.csv" # 設定 CSV 檔的名稱
df_packages.to_csv(csv_path, index=False) # 存成 CSV，這裡不需要索引欄位
# 步驟 3: 提示使用者 CSV 檔案的位置
print(f"CSV 檔案已經存好了，在這裡喔: {csv_path}")
# 簡單說明：
# - 直接引入 `working_set`，少打幾個字，效能也會好一點。
# - 省去中間變數 `installed_packages`，更省記憶體，程式也更精簡。
# - `to_csv()` 設定 index=False，保證輸出結果跟原始版本一樣。
| 1 | # 引入需要用到的套件 |
| 2 | import pandas as pd # 用來處理資料，還能幫我們存成 CSV 檔 |
| 3 | from pkg_resources import working_set # 用來拿到所有已安裝的套件清單 |
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| 5 | # 步驟 1: 把所有已安裝的套件名稱和版本抓出來，直接變成 Pandas DataFrame |
| 6 | # 用列表生成式搭配 DataFrame，省去不必要的中間變數 |
| 7 | df_packages = pd.DataFrame( |
| 8 | [(pkg.key, pkg.version) for pkg in working_set], |
| 9 | columns=["Package", "Version"] |
| 10 | ).sort_values(by="Package") |
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| 12 | # 步驟 2: 把 DataFrame 存成 CSV 檔 |
| 13 | csv_path = "installed_packages_sorted.csv" # 設定 CSV 檔的名稱 |
| 14 | df_packages.to_csv(csv_path, index=False) # 存成 CSV，這裡不需要索引欄位 |
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| 16 | # 步驟 3: 提示使用者 CSV 檔案的位置 |
| 17 | print(f"CSV 檔案已經存好了，在這裡喔: {csv_path}") |
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| 19 | # 簡單說明： |
| 20 | # - 直接引入 `working_set`，少打幾個字，效能也會好一點。 |
| 21 | # - 省去中間變數 `installed_packages`，更省記憶體，程式也更精簡。 |
| 22 | # - `to_csv()` 設定 index=False，保證輸出結果跟原始版本一樣。 |
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