（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。

标签：python,导入机制原理,文件格式,函数,目录 来源：

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