Python冷知识如何找出新版本增加或删除了哪些标准库？

　　内置电池是Python最为显著的特性之一，它提供了200多个开箱即用的标准库。但是，历经了30多年的发展，很多标准库已经成为了不得不舍弃的历史包袱，因为它们正在漏电！
　　好消息是，Python正在进行一场瘦身手术，详情可查阅：Python3。12正在移除大量的模块终于，Python标准库要做瘦身手术了！聊聊Python的内置电池
　　那么，我们会有这样一个话题：当Python发布了一个新版本的时候，如何找出它比上一个版本（或者更早版本）增加或删除了哪些标准库呢？
　　比如，当Python发布3。11。1版本时，如何找出它相比于上一个版本（即3。11。0），增删了哪些标准库呢？
　　也许你马上就想到了一个办法：查看官方的版本变更文档啊
　　没错，官方文档里肯定包含了我们所需的变更信息，但是，每个版本的《WhatsNew》里信息太多了，这种没有特定目标的搜索，只会费时费力。
　　假如要跨多个版本进行比较的话，比如3。12与3。10间的差异、或者未来的3。x跟现在的3。11比较，这个方法就更不好用了吧！
　　在3。10版本之前，想要获知标准库的变化情况，确实不太方便。但是，自3。10起，Python提供了一个非常便捷的方法：sys。stdlibmodulenames！
　　官方文档的描述：
　　来源：https：docs。python。orgzhcn3librarysys。html？sys。stdlibmodulenames
　　简单查看下它的内容：
　　如上可见，sys。stdlibmodulenames返回的是一个frozenset类型的对象，其元素是所有标准库的名称。
　　有了详细的标准库清单后，我们就可以通过以下的步骤，比较出不同Python版本间的差异啦：
　　（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importsysimportpicklewithopen（libs，wb）asf：。。。pickle。dump（sys。stdlibmodulenames，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importsysimportpicklewithopen（libs，rb）asf：。。。oldlibspickle。load（f）。。。sys。stdlibmodulenamesoldlibsfrozenset（｛typing，scproxy，tokenize，tomllib｝）oldlibssys。stdlibmodulenamesfrozenset（｛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。stdlibmodulenames是3。10版本的新特性，在它之前，有一个相似的sys。builtinmodulenames，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。stdlibmodulenames这项功能呢？
　　原文链接：https：mp。weixin。qq。comsNoZniWQU3dUA0TmZ2kHzw
　　其实，社区中有一个三方库stdliblist，可用于获取部分Python版本（2。62。7；3。23。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。stdlibmodulenames这项功能的核心开发者VictorStinner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。comjackmaneypyptissues3当监测第三方代码的执行时，忽略标准库，使用监测工具的ignoremodule选项：https：stackoverflow。comquestions6463918howcanigetalistofallthepythonstandardlibrarymodules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。comPyCQAisorttreedevelopisortstdlibs
　　从这些使用场景来看，sys。stdlibmodulenames的作用还真是不小。另外，在写作本文的时候，我从CPython的Issue87121中发现，著名的机器学习库pytorch也需要这项功能。
　　pytorch曾经硬编码了每个Python版本的标准库列表，代码冗长，现在已经适配成使用新的方法，大大方便了后续的维护：
　　11月15日时，Python3。12alpha2版本发布了，这个版本开始移除大量过时的废弃的内容（标注库、标准库的子模块、类和函数等）。感兴趣的同学，可以用本文介绍的冷知识，去看看到底出现了哪些变化啦