将Python库/应用程序打包为.egg文件有以下好处:
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请注意,这些产品可能并不是针对这个问题的最佳解决方案,仅供参考。
在上一篇博客中,我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件,并且放在系统目录下,让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能,通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建,构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下,这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
可以将代码量较大的程序分割成多个有组织的、彼此独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块
在这篇文章里,我们将探讨一些常见和不常见的Python文件格式,我会给出一些代码案例,以及分享这些文件格式的常用场景、优缺点,以及如何在这些文件格式之间进行转换~
作为一个流行的开源开发项目,Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区,这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作,从其他人已经创建的解决方案中受益于常见(有时甚至是罕见的)问题,以及可以提供他们自己的解决方案。
编写的程序打包成一个exe文件,随时可以双击执行,想想是不是很酷。接下来我们一起看一下如何将自己编写的程序打包为一个exe的可执行程序。
OpenStack是目前我所知的最大最复杂的基于Python项目。整个OpenStack项目包含了数十个主要的子项目,每个子项目所用到的库也不尽相同。因此,对于Python初学者和未接触过OpenStack项目的人来说,入门的难度相当大。
如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要。
在一个名为test_setup的路径下,作为我们最上层的项目根目录。然后在根目录下有需求配置文件requirements.txt,我们可以在这个文件中添加我们的python库所依赖的其他python库,如numpy、scipy等。而setup.py就是我们这里的安装文件,在后面的章节中会着重提到。最后是我们的项目的核心路径ts,里面包含了我们的核心代码。
项目开发一直在docker的虚拟环境上,遇到了一个问题,就是把虚拟环境的包删掉(rm -rf xxx)之后,再重新拷贝一个(跟原来包一模一样的文件夹)进去发现pycharm再也找不到这个包了,后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题:
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器,因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local,Standalone,yarn,mesos),所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一,打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程,你需要将它们和你的应用一起打包,目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的,需要创建一个assembly jar或者super jar,这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
哈喽大家好~咱们课题组又推出了新系列【Python库的开发和发布】,本篇推送是系列第一弹~
GUI是人机交互界面,尽管有些程序是没有界面的,如Windows服务。但绝大多数应用都是需要界面的。Python常用的GUI有Tkinter,PyQT,wxPython等等。工作之余一个偶然的机会发现了一个 Python GUI神器--Gooey.在此简单记录下Gooey的用法。
在日常工作中,基本都是直接执行python脚本,但最近有个项目,需要提供给外部使用,而使用者又完全没有编程基础,不太可能自己安装python,安装各种依赖,所以将python项目打包为exe程序就显得尤为必要。
setuptools是Python distutils增强版的集合,它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包,尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时,并不需要已安装setuptools,只要一个启动模块即可。
创建一个简单的 Python 库,调用myhellolib 一些需要打包的示例代码。该库接受一个字符串,然后以大写字母打印该字符串。 两行代码,但是项目结构很重要,所以先创建目录树:
注:compressobj返回一个压缩对象,用来压缩不能一下子读入内存的数据流。 level 从9到-1表示压缩等级,其中1最快但压缩度最小,9最慢但压缩度最大,0不压缩,默认是-1大约相当于与等级6,是一个压缩速度和压缩度适中的level。
一个函数封装一个功能,你使用的软件可能就是由n多个函数组成的(先备考虑面向对象)。比如抖音这个软件,不可能将所有程序都写入一个文件,所以咱们应该将文件划分,这样其组织结构要好并且代码不冗余。加入分了10个文件,每个文件里面可能都有相同的功能(函数),怎么办?所以将这些相同的功能封装到一个文件中,那么这个存储着很多常用的功能的py文件,就是模块。 模块就是文件,存放一堆常用的函数,谁用谁拿。怎么拿?比如:我要策马奔腾共享人世繁华,应该怎么样?我应该骑马,你也要去浪,你是不是也要骑马。 我们说一个函数就是一个功能,那么把一些常用的函数放在一个py文件中,这个文件就称之为模块,模块,就是一些列常用功能的集合体。
c++库安装较简单,不要用源码,还得下载依赖,就被墙了 https://github.com/google/protobuf/releases 下载一个最新的release安装 #protoc --version libprotoc 3.0.0 安装成功 python库则比较噁心,服务器上没有vpn 各种被墙 需要下载 pytz-2015.4-py2.7.egg google_apputils-0.4.2-py2.7.egg 并创建目录解压到 /usr/local/lib/python2.7/site-
某某说:我们的应用要兼容多个平台,原生开发效率低,各平台研发人员不足,我们没有资源。
自从上次发布开源库 aiowebsocket 之后,小奎因已经很久没有在公众号露面了。
Python的第一个主流打包格式是.egg文件,现在大家庭中又有了一个叫做Wheel(*.whl)的新成员。wheel“被设计成包含PEP 376兼容安装(一种非常接近于磁盘上的格式)的所有文件”。在本文中,我们将学习如何创建一个wheel以及如何在virtualenv中安装wheel。
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
包是从逻辑上来组织模块的,也就是说它是用来存放模块的,如果想导入其他目录下的模块,那么这个目录必须是一个包才可以导入。
Wheel和Egg都是python的打包格式,目的是支持不需要编译或制作的安装过程,实际上也是一种压缩文件,将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容。按照官网说法,wheels是发行版Python的新标准并且要取代.egg。 Egg格式是由setuptools在2004年引入,而Wheel格式是由PEP427在2012年定义。 Wheel现在被认为是Python的二进制包的标准格式。
wheel文件 Wheel和Egg都是python的打包格式,目的是支持不需要编译或制作的安装过程,实际上也是一种压缩文件,将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容。按照官网说法,wheels是发行版Python的新标准并且要取代.egg。 Egg格式是由setuptools在2004年引入,而Wheel格式是由PEP427在2012年定义。 Wheel现在被认为是Python的二进制包的标准格式。
关于python程序打包的介绍就不多说了,大部分的python基础书上都有介绍。这里就直接演练。
在使用Python进行开发时,我们经常会用到一些打包工具来将我们的代码打包成可执行文件,以方便程序的发布和部署。其中,cx_Freeze是一个常用的打包工具之一。然而,有时在使用cx_Freeze进行打包时,可能会遇到importError: can not import name idnadata的错误。
在使用大数据spark做计算时,scala开发门槛比较高,一般多会去使用Spark Sql 和PySpark,而PySpark进行个性化开发时,需要引入第三方python包,尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等,安装这些依赖是一个非常痛苦的过程,尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行,不可能每个节点环境都是一致,也不可能去修改机器上的包依赖了。
例如,很多时候Python开发人员都会去PyPI网站去查找自己想要使用的包,然后进行安装。PyPI ( Python Package Index)是获得第三方 Python 软件包以补充标准库的一个站点。
对于编译型的语言,比如C#中的一个.cs文件,Java中的一个.java或者编译后的.class文件可以认为是一个模块(但常常不表述为模块);对于解释型的语言会更加直观些,比如PHP的.php文件,在Python中就是.py文件可以认为是一个模块。在“模块”之上有“包”,主要是为了方便组织和管理模块。比如C#中编译后的.dll文件(但常常不表述为包Package,而是库Library),Java将.class打包后的.jar文件,PHP的.phar文件(模仿Java包),在Python中一个特殊定义的文件夹是一个包,可以打包为egg文件。但对于解释型语言“包”并没有编译成低级语言而后打包的意思,只是更加方便模块化和管理模块间的依赖。每种编程语言对于模块和包管理都有一定的约定,不了解这些约定,那会给学习这种语言的带来障碍。下面我想来梳理一下Python的这些约定。
python包在开发中十分常见,一般的使用套路是所有的功能做一个python模块包,打包模块,然后发布,安装使用。打包和安装包就是最常见的工作。学习中遇到distutils和setuptools两种打包的工具。
一 Python模块简介 1 模块化 一般来说,编程语言中,库,包,模块是同一种概念,是代码组织方式 python中只有一种模块对象类型,但是为了模块化组织的便利,提供了一个概念: 包 模块(module):指的是python的源代码文件 包(package):指的是模块组织在一起放入和包名同名的目录及相关文件 ---- 可以将代码量较大的程序分割成多个有组织,彼此间独立但又能互相交互的代码片段,这些自我包含的有组织的代码段就是模块 ---- 模块在物理形式上表现为以.py 结尾的代码文
学Python最简单的方法是什么?推荐阅读:30万年薪Python开发工程师成长魔法 在Python环境中已经有很多成熟的包,可以通过安装这些包来扩展我们的程序。 例如,很多时候Python开发人员都会去PyPI网站去查找自己想要使用的包,然后进行安装。PyPI ( Python Package Index)是获得第三方 Python 软件包以补充标准库的一个站点。 在安装Python包的过程中,经常涉及到distutils、setuptools、distribute、setup.py、easy_ins
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip,distribute
Python打包分发工具setuptools:曾经 Python 的分发工具是 distutils,但它无法定义包之间的依赖关系。setuptools 则是它的增强版,能帮助我们更好的创建和分发 Python 包,尤其是具有复杂依赖关系的包。其通过添加一个基本的依赖系统以及许多相关功能,弥补了该缺陷。他还提供了自动包查询程序,用来自动获取包之间的依赖关系,并完成这些包的安装,大大降低了安装各种包的难度,使之更加方便,将程序打包以后可以可以安装到自己的虚拟环境中,也可以上传到PyPI,这样非常方便大项目开发
这篇文章主要介绍了Python的Paste库的使用,学习过程中主要参考官网文档以及自己的理解,整理成笔记以便后续自己查阅。 如果转载,请保留作者信息。 邮箱地址:jpzhang.ht@gmail.com Python Paste:http://pythonpaste.org/
想要发布一个第三方的包,首先你得有一个需要发布的项目。这个项目可以完成任何有意义的事情。比如:今天的样例就是一个Python的测试报告第三方库。
在开发Python应用程序时,系统默认的Python版本可能会不兼容这个应用程序, 如果同时开发多个应用程序, 可能会用到好几个版本的python环境, 这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套"独立"的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套"隔离"的Python运行环境的工具。virtualenv是python的一个虚拟化环境工具,用来建立一个虚拟的python环境,一个专属于项目的python环境, 用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用, 可以帮助我们在同一台host上创建多套纯净的python解释器环境并实现相互隔离,各个环境下安装的库仅限于自己的环境,不会影响到别人。
参与 | SuiSui 继推出 2017年机器学习开源项目Top 30榜单 后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Github 11357sta
编译 | AI科技大本营 参与 | SuiSui 继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Gith
翻译 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 参与 | SuiSui 继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后,Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。 No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的
导读:Mybridge AI推出了一个Python开源项目Top 30榜单,包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估,从大约15000个开源项目中挑选了Top 30,差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。
在Python开发过程中,将自己的库打包并通过pip进行安装是一项重要的技能。这篇文章将详细讲解如何制作一个zip格式的Python库,并确保它可以通过pip安装。我们将涵盖从代码准备到最终发布的每个步骤。
哈喽,大家好!相信有很多在传统软件行业的小伙伴,日常接触JS、Java、C#这类语言多一些,很少用到Python。但是Python确实很香(例如:AI、数学、绘图等),早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说,只有系统、全面地科普一下Python基础知识,才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记,分享给大家。
一个 Python 软件包中的 setup.py 文件包含这个 Python 包如何打包发布等重要信息。本文主要对这篇博客(https://amir.rachum.com/blog/2017/07/28/python-entry-points/)进行了翻译解读,以解释 Python setup.py 文件中 entry_point 用法。
Python 3毫不费力地成为发生在Python社区里最糟糕的事。我还记得第一次使用Python的时候,我还在花大量时间在C++这块上,而Python就像是我的一次开光。我可以打开文本编辑器用几秒钟或者几分钟写出一个可以工作的程序,而不是用几小时或几天。我记得Python 2.5出来的时候,带来了一大堆崭新的简洁的语言特性。
分布式爬虫完成并可以成功运行了,但是有个环节非常烦琐,那就是代码部署。 我们设想下面的几个场景。 如果采用上传文件的方式部署代码,我们首先将代码压缩,然后采用SFTP或FTP的方式将文件上传到服务器,之后再连接服务器将文件解压,每个服务器都需要这样配置。 如果采用Git同步的方式部署代码,我们可以先把代码Push到某个Git仓库里,然后再远程连接各台主机执行Pull操作,同步代码,每个服务器同样需要做一次操作。 如果代码突然有更新,那我们必须更新每个服务器,而且万一哪台主机的版本没控制好,这可能会影响整
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