Как перечислить зависимости для библиотеки python без установки?

Есть ли способ получить список зависимостей для данного пакета python, не устанавливая его в первую очередь?

В настоящее время я могу получить список требований, но для этого требуется установка пакетов. Например, я могу использовать pip для отображения информации о базовых требованиях, но не содержит информации о версии:

$ pip show pytest
Name: pytest
Version: 3.0.6
...
Requires: colorama, setuptools, py

Я пробовал библиотеку под названием pipdeptree, которая включает в себя гораздо лучший выход на требования, но также требует установки пакетов

$ pipdeptree -p pytest
pytest==3.0.6
- colorama [required: Any, installed: 0.3.7]
- py [required: >=1.4.29, installed: 1.4.32]
- setuptools [required: Any, installed: 34.0.0]
  - appdirs [required: >=1.4.0, installed: 1.4.0]
...

В идеале я бы получил уровень детализации, который предоставляет pipdeptree. Кроме того, достаточно было бы создать файл requirements.txt из python wheel или из pypi с pip.

EDIT:

Я рассмотрел похожие вопросы. Они либо устарели, либо требуют установки, либо не перечисляют отдельные зависимости для данного пакета, а только список конечных загруженных пакетов после разрешения требований зависимости. Например, мне все равно, что pip загружен package-2.3.4, я бы предпочел, чтобы это требование было package>=2.1.

Ответ 1

PyPi предоставляет конечной точке JSON метаданные пакета:

>>> import requests
>>> url = 'https://pypi.org/pypi/{}/json'
>>> json = requests.get(url.format('pandas')).json()
>>> json['info']['requires_dist']
['numpy (>=1.9.0)', 'pytz (>=2011k)', 'python-dateutil (>=2.5.0)']
>>> json['info']['requires_python']
'>=2.7,!=3.0.*,!=3.1.*,!=3.2.*,!=3.3.*,!=3.4.*'

Для определенной версии пакета добавьте в URL дополнительный сегмент версии:

https://pypi.org/pypi/pandas/0.22.0/json

Ответ 2

Если вы не против установки conda, это может сделать трюк для вас:

$ conda info numpy=1.11.1 python=3.6.3

Номера версий пакета или python являются необязательными (все версии будут описаны ниже)

Ответ 3

На самом деле, conda дает вам два варианта:

conda info {package}
conda install --dry-run {package}

Иногда я слышу, что последний установит пакет, если вы предоставите другие флаги, поэтому я бы использовал первый.