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： Python 3.12 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《What＂s New》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.stdlib_module_names  ！
　　官方文档的描述：
　　来源：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/sys.html?#sys.stdlib_module_names
　　简单查看下它的内容：
　　如上可见， sys.stdlib_module_names   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 >>> 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？
　　原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NoZniWQU3dUA_0TmZ2kHzw
　　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。
　　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，Python 3.12 alpha 2 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~