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在開發和調試 Python 應用時，了解安裝的庫和它們的實現是非常重要的。本文將指導你如何在 Docker 環境中查看本地 pip 安裝的庫檔案，特別是 LangChain 版本，並解釋為何這對開發和維護至關重要。

為何要查看本地 PIP 檔案

1. 理解庫的實現

查看庫的源碼幫助開發者理解其內部邏輯，這對於解決問題或擴展功能非常重要。

2. 理解問題

如果在使用某個庫時遇到問題，直接查看其源碼可以幫助你更快地定位問題。

3. 學習最佳實踐

開源庫的實現往往包含許多最佳實踐和設計模式，透過學習這些源碼可以提升自己的編程能力。

如何在 Docker 中查看 PIP 檔案

- 進入 Docker 容器

使用 docker exec 命令進入正在運行的容器：

docker exec -it <容器ID或名稱> /bin/bash

- 確認 PIP 安裝的庫：

檢查 pip 版本和安裝路徑：

root@08d912ebf816:/usr/local/lib# pip --version
pip 23.0.1 from /usr/local/lib/python3.9/site-packages/pip (python 3.9)

- 導航至 site-packages 目錄：

找到 site-packages 目錄並查看已安裝的庫，使用以下命令：

cd /usr/local/lib/python3.9/site-packages
ls

- 查看特定庫的源碼：

如果你想查看某個特定庫的源碼（例如 langchain_community），可以進入該庫的目錄並查看其 .py 檔案：

root@08d912ebf816:/usr/local/lib/python3.9/site-packages/langchain_community# ls
__init__.py cache.py  chat_models       document_loaders      graphs      py.typed  utilities
__pycache__ callbacks  cross_encoders       document_transformers  indexes      retrievers  utils
adapters chat_loaders  docstore       embeddings      llms      storage  vectorstores
agent_toolkits chat_message_histories document_compressors  example_selectors      output_parsers  tools

root@08d912ebf816:/usr/local/lib/python3.9/site-packages/langchain_community# cd embeddings/

root@08d912ebf816:/usr/local/lib/python3.9/site-packages/langchain_community/embeddings# ls
__init__.py     cohere.py      gpt4all.py      llamafile.py   ollama.py         tensorflow_hub.py
__pycache__     dashscope.py      gradient_ai.py     llm_rails.py   openai.py         text2vec.py
aleph_alpha.py     databricks.py     huggingface.py     localai.py    openvino.py         vertexai.py
anyscale.py     deepinfra.py      huggingface_hub.py     minimax.py    optimum_intel.py        volcengine.py
awa.py      edenai.py      infinity.py     mlflow.py    premai.py         voyageai.py
azure_openai.py     elasticsearch.py  infinity_local.py     mlflow_gateway.py   sagemaker_endpoint.py        xinference.py
baichuan.py     embaas.py      itrex.py      modelscope_hub.py   self_hosted.py        yandex.py
baidu_qianfan_endpoint.py  ernie.py      javelin_ai_gateway.py  mosaicml.py    self_hosted_hugging_face.py
bedrock.py     fake.py      jina.py      nemo.py    sentence_transformer.py
bookend.py     fastembed.py      johnsnowlabs.py     nlpcloud.py    solar.py
clarifai.py     gigachat.py      laser.py      oci_generative_ai.py  spacy_embeddings.py
cloudflare_workersai.py    google_palm.py    llamacpp.py     octoai_embeddings.py  sparkllm.py

在CMD中用cat 來查看 ollama.py 檔案

root@08d912ebf816:/usr/local/lib/python3.9/site-packages/langchain_community/embeddings# cat ollama.py

- 查看Python安裝位置

root@08d912ebf816:/usr# which python
/usr/local/bin/python

在 Unix 和 Linux 系統中，lib 和 bin 目錄的比較

1. bin 目錄

• 用途：bin 是 binary 的縮寫，通常用來存放可執行文件。這些文件是可以直接運行的程序或腳本。
• 位置：在不同的系統中，常見的 bin 目錄包括：
  • /bin：存放系統啟動和修復時需要的基本命令。
  • /usr/bin：存放大多數用戶應用程序的可執行文件。
  • /usr/local/bin：用來存放本地安裝的應用程序的可執行文件。

2. lib 目錄

• 用途：lib 是 library 的縮寫，通常用來存放庫文件（libraries）。這些文件是用於支持可執行文件的共享代碼。它們通常不是直接運行的，而是被程序調用。
• 位置：常見的 lib 目錄包括：
  • /lib：存放核心系統庫，這些庫通常在啟動時需要。
  • /usr/lib：存放用戶程序所需的庫。
  • /usr/local/lib：用於本地安裝的庫文件。

小整理：

• bin 目錄：存放可執行文件，讓用戶可以直接運行。
• lib 目錄：存放庫文件，為可執行文件提供支持和功能。

為何比對 GitHub 上的開源 LangChain 倉庫

- 獲取最新更新

開源庫可能經常更新，通過比對 GitHub 倉庫，你可以確保使用的是最新的功能和修復。

- 查看變更紀錄

通過查看提交歷史，你可以了解哪些改動可能影響到你使用的功能，幫助你在升級時做好準備。

- 提交問題或貢獻代碼

如果你發現 bug 或想要添加功能，比對源碼能幫助你更好地定位問題並提出改進建議。

- 比較本地安裝的 LangChain 套件版本

比較你本地安裝的 langchain-community 套件版本（如 0.0.33）和 GitHub 上開源版本的對應關係。

查看 GitHub 上的 Releases 或 Tags

在 GitHub 倉庫的主頁上，你可以找到 Releases 或 Tags 標籤，這裡會列出所有發佈的版本。

1. 點擊 Releases 頁面

在 Releases 頁面，你可以看到所有的版本號和相關的變更說明。

2. 查看 Tags 標籤

在 Tags 標籤下，你也能找到不同版本的標記。

也可以選擇某個版本號，並查看當時程式碼的變化

直接編輯本地 pip 安裝的庫的 .py 檔案是否生效

1. 直接編輯會生效

• 立即生效
  你對 .py 檔案的任何修改會立即反映在你的 Python 環境中。當你下次導入該庫時，修改過的代碼會被執行。

2. 風險和注意事項

• 不可預測的行為：如果你不熟悉該庫的內部邏輯，直接編輯可能會導致錯誤或不穩定的行為。
• 未來更新問題：當你使用 pip install --upgrade 或 pip uninstall 重新安裝庫時，這些修改將會被覆蓋或丟失。
• 無法跟踪修改：直接編輯後，這些變更不會記錄在版本控制系統中（如 Git），所以無法輕易追蹤或還原。

3. 建議的做法

如果你希望對某個庫進行持久的修改，這裡有幾個建議：

• Fork 倉庫：如果該庫是開源的，你可以從 GitHub 上 fork 一份，然後在自己的版本中進行修改，這樣可以保留原始代碼的完整性。
• 使用虛擬環境：在虛擬環境中進行測試和修改，可以防止對全局環境造成影響。
• 記錄你的改動：無論是使用 Git 來記錄版本，還是做一些註釋，以便日後回顧。

總結

了解如何查看和比對本地 pip 檔案是 Python 開發中的一項重要技能。

透過這些步驟，你可以更好地理解你正在使用的庫，進而提升你的開發效率和能力。

希望這篇文章能幫助你在日常開發中更加得心應手！🐍✨