如何在 Python 中刪除已安裝的模組？

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您可以在 Windows 上透過開啟 Windows 命令提示符並輸入以下命令來解除安裝 Python 包：

pip uninstall module_name

使用 pip 解除安裝包

Python 的包管理器稱為 PIP。換句話說，它是一個工具，使我們能夠安裝 Python 包和依賴項（程式碼正常執行而不引發任何錯誤所需的軟體元素），而這些元素尚未透過 Python 標準庫提供給我們。

計算機語言的工具，使安裝任何外部依賴項變得簡單，稱為包管理器。任何包都可以毫無問題地安裝或解除安裝。

使用 pip 解除安裝的步驟

以下是使用 pip 命令解除安裝包或模組的步驟：

• 開啟命令提示符。

• 使用“PIP uninstall module_name”命令解除安裝模組。

• flask 包將被刪除。

• 在 Python 2.7 版本中，透過 pip 解除安裝 flask。

• 對於 Python 3.6，這將是“pip3.6 uninstall --user flask”。

• 在列出需要刪除的檔案後，該命令將請求您的確認。輸入“y”然後按 Enter 鍵確認此操作。

注意 - 無法刪除直接安裝在系統上的包。

示例

以下示例演示瞭如何使用 pip 命令解除安裝 python 模組：

C:\Users\Lenovo>pip uninstall scipy

輸出

以下是上述程式碼的輸出：

Found existing installation: scipy 1.8.1
Uninstalling scipy-1.8.1:
   Would remove:
   c:\users\lenovo\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages\scipy-1.8.1.dist-info\*
   c:\users\lenovo\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages\scipy\*
Proceed (Y/n)? y
   Successfully uninstalled scipy-1.8.1

注意 - 不過，也有一些例外情況。

• 使用 python setup.py install 安裝的純 distutils 包不會留下其安裝檔案的任何元資料。

• Python setup.py develop 安裝的指令碼包裝器。

所有檔案都必須手動刪除，並且必須撤消安裝期間執行的任何其他操作。如果您不確定檔案的完整列表，則可以使用 --record 選項重新安裝它並檢查結果。要列出已安裝的檔案，您可以使用：

python setup.py install --record files.txt

現在您已擁有 files.txt 中所有檔案的列表，您可以手動刪除它們。

使用 conda 解除安裝包

conda 命令是管理包安裝的主要工具。它可以：

• 為 conda 建立新的環境。
• 查詢和搜尋 Anaconda 包索引和當前的 Anaconda 安裝。
• 在已存在的 conda 環境中安裝和更新包。

使用 conda 解除安裝的步驟

以下是使用 conda 命令解除安裝包或模組的步驟：

• 要檢視所有 Anaconda 虛擬環境的列表，請開啟 Anaconda Navigator 視窗，然後從視窗左側選擇“Environments”選單項。

• 在一個 Anaconda 虛擬環境的末尾點選綠色三角形後，從彈出選單列表中選擇“Open Terminal”選單選項。

• 它將進入您選擇的 anaconda 虛擬環境並啟動一個 dos 或終端視窗。

• 使用“conda uninstall module_name”命令解除安裝模組。

• 要確認解除安裝結果，請再次執行 conda list package-name 命令。

示例

以下示例演示瞭如何使用 conda 命令解除安裝 python 模組：

(base) C:\Users\Lenovo>conda uninstall numpy

輸出

以下是上述程式碼的輸出

Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##
   environment location: C:\Users\Lenovo\anaconda3

   removed specs:
      - numpy

The following packages will be REMOVED:

   blas-1.0-mkl
   intel-openmp-2021.4.0-haa95532_3556
   mkl-2021.4.0-haa95532_640
   mkl-service-2.4.0-py39h2bbff1b_0
   mkl_fft-1.3.1-py39h277e83a_0
   mkl_random-1.2.2-py39hf11a4ad_0
   numpy-1.23.1-py39h7a0a035_0
   numpy-base-1.23.1-py39hca35cd5_0

Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done