当我开始使用 Python 并创建我的第一个包时,我很困惑。创建和管理包似乎比我预想的要困难得多。此外,存在多种工具,但我不确定该使用哪一种。我相信你们大多数人过去都遇到过同样的问题。Python 有无数的工具来管理虚拟环境和创建包,但很难(或几乎不可能)了解哪一个适合您的需求。存在一些关于该主题的演讲和博客文章,但它们都没有给出完整的概述或以结构化的方式评估这些工具。这就是这篇文章的主题。
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。
大多数编程语言包的生态系统都有两个层级(level):每个包都有一个或多个发布(release),每一次发布都可以用版本号(version)进行区分。Python 有第三个层级:每个发布都有一个或多个发行版(distribution),下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中,这些文件都是发布的同义词,但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的,因为使用最广泛的那些包,大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢?因为 Python 的特殊之处在于,它将 C 扩展(extension)视为该语言的一流特性,并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码,这种发行版(在其现代迭代中)被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译,因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外,由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统,所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此,用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本(release),而不是特定的发行版(distribution)。这可能会引起极大的不协调。例如,在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟(因为存在匹配的二进制发行版),在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装,它们的哈希值也不匹配,检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版,当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel,如果有多个发行版与此系统兼容,则选择最合适的 binary wheel,如果不兼容,则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后,该发布又有一个新的发行版,这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版,并会创建一包含这个发行版的新发布,所以在你上传最后一个发行版之前,一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序(buildbot)并行构建不同的发行版之后,这个问题变得更加常见,二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里,再去添加对新平台(或 python 的新版本)的支持时,这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时,会有以下一些问题:
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的,也可以是用C/C++写的扩展模块,或者可以是Python包,包中包含了由C和Python编写的模块。
Python包 包用于将一组模块归并到一个目录中,此目录即为包,目录名即为报名 包是一个有层次的文件目录结构,它定义了一个由模块和子包组成的Python应用执行环境 基于包,Python在执行模块导入时可以指定模块的导入路径 import dir1,dir2.mod1 例如:要使用如图所示的package1,则py_pkg_mod容器必须要在模块搜索路径中 import package1.mod1 包导入语句的路径内的每个目录内都必须有_init_.py文件 _init_.py可包含python代码,但
新手而言管理 Python 项目中的依赖项是非常具有挑战性的,这个问题是由历史原因引起的并且一直被吐槽。
什么是 pip ?pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。本教程就是为 Python 新手介绍 pip。
在安装python的相关模块和库时,我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”,前者是在线安装,会安装该包的相关依赖包;后者是下载源码包然后在本地安装,不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时,利用pip工具相当简单。但是在如下场景下,使用python setup.py install会更适合需求:
写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布,然而网上(中文世界)的打包发布教程很少有针对此的更新。再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了,还是应该来做点贡献。
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip,distribute
使用 Nvidia 官方 Docker 镜像折腾 Stable Video Diffusion 的时候,发现 OpenCV 社区有一个古怪的 issue 需要手动解决,所以顺手写了一个能够自动修复的小工具。
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。
在 Python 的生态系统中,如果仅有官方认定的标准库,还不能说它是一个开放系统。开放系统的重要特征是每个开发者都有权编辑和发布模块(或包),人人能够为这个系统增砖添瓦。因此就有了标准库之外的模块(或包),统称为“第三方包”。
Python中我们经常会用到第三方的包,默认情况下,用到的第三方工具包基本都是从Pypi.org里面下载。
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。
本高级教程上接教程 6。我们将把我们的网页投票转换成一个独立的Python包,这样你可以在其它项目中重用或者分享给其它人。
今天遇到的新单词: plugin n插件 core n核心 archive v存档 upload v上传 properly adv适当的 statement n声明
大家圣诞快乐,雕虫小技栏目又和大家见面了,谁让咱不会那些个屠龙之技,只好捉几个虫子玩玩了。 写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布,然而网上(中文世界)的打包发布教程很少有针对此的更新。 再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了,还是应该来做点贡献。
在现代的软件开发实践中,依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境,也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一,有着丰富的库和框架,这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
设计、构建、测试和维护一个网页应用有许多工作要做。许多Python 和 Django 项目都有常见的共同问题。可重用将会节省这些重复性工作。
Python同时支持多个版本,这已不是什么秘密。解释器的每个次要版本都获得18个月的错误修复支持和5年的安全支持。例如,2018年6月27日发布的Python 3.7将在2019年10月(15个月后)发布Python 3.8之前得到支持。在2019年12月左右,将发生Python 3.7的最后一个错误修复版本,并且每个人都应该切换到Python 3.8。
Python-small-examples,是我在2019年12月,在github创建的一个库,以提交Python实用小例子为主,截止目前有197个,star量6047人。尽管过去几个月实在太忙,几乎没有太多时间来进一步维护更新,期间我提交了有20次commit.
写过 Python 程序的小伙伴们都知道,需要 import 个非 Python 自带的软件包时,都要用到 pip 这个程序。平时我们都是用 pip,如果我们写好了一个程序,想让大家都能用的到,那么是不是也可以通过 pip 发布出去呢?
一、选择Python2还是Python3 在2008年的时候,python3.0发布。python2.x的最后版--v2.7也于2010年年中发布,并且声明了对最后一版的延长支持。在这之后,python2.x分支就没有任何主要的新属性发布。3.x版本一直持续开发,并且已经发布了5年的稳定版本。2012年发布3.3,2014年发布3.4,2015年发布3.5,2016年发布3.6。这意味着新开发的标准库只在python3.x中展现。 简而言之,python2.x是过去,python3.x是现在、是将来。抱着
pip 是 Python 的包管理器。这意味着它是一个工具,允许你安装和管理不属于标准库的其他库和依赖。
作者以 SciTime 项目(一个对算法训练时间进行估计的包)的发布为例,详细解释了发布的每个步骤。
Python 这门编程语言的运行速度并不快,这早已不是什么秘密了。很多开发者期待这门语言的性能有所提升,这种情况或即将发生改变,或至少朝着正确的方向前进着,这也是Python的创始人重新出山后的决策结果之一。
在发布Python包时,有时候我们想要限制只能在某些Python版本中使用,防止用户在不兼容的版本中安装使用。本文将介绍在构建Python包时,如何通过设置来只允许特定Python版本运行。
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。
如果你的包已经上传成功,那么当你登录PyPI网站后应该能在右侧导航栏看到管理入口。
在这一部分,我们会尝试吧第二章中卡发的留言板应用放到P有PI上面进行公开,在这个过程中学习一下setup.py 的写法以及如何向PyPI上面上传程序包。
easy_install 这应该是最古老的包安装方式了,目前基本没有人使用了。下面是 easy_install 的一些安装示例
尽管依赖问题非常棘手,但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理,避免成为一个调包侠。
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
python打包有这Py2exe和pyinstaller两种方式,但是py2exe比较老了
本文只是总结Python打包与发布的概念。如果希望了解具体如何操作,请移步至: http://blog.csdn.net/nirendao/article/details/48664551
相信下载并使用开源软件包一定是每个开发者的必备技能,毕竟站在巨人的肩膀上看风景才能看得最远,然而,你使用的开源代码一定是安全的吗?
这是一个python语言的软件仓库,是一个官方的、由Python社区维护的Python软件包仓库。它是Python程序员共享和发布Python软件包的主要平台。在PyPI上,您可以找到几乎所有的Python包和库,这些包和库可以帮助您完成各种任务,如数据科学、机器学习、网络编程、Web开发等。
通常,如果您正在创建 Python 包,要么是因为有一些想要与他人分享的代码,要么是因为您对想要分享的东西有一定的想法。
[CONFIG] deault_svn_work_path = D:\svn\ version = V8.3 rc = RC1 path_for_localconf = D:\svn\myfolder\V8.3 path_for_localdb = D:\Git\ddt-core-ws\db\V8.3 svn_work_path_for_baseline = D:\svn\myfolder\base
python是一门解释型语言,简洁是它的一大特点,但是缺点是运行时间缓慢 &&代码不能加密。如果要发布你的Python程序,实际上就是发布源代码,这一点跟C语言不同,C语言不用发布源代码,只需要把编译后的机器码(也就是你在Windows上常见的xxx.exe文件)发布出去。要从机器码反推出C代码是不可能的,所以,凡是编译型的语言,都没有这个问题,而解释型的语言,则必须把源码发布出去
本文以笔者实际发布的 python 包 imgkernel 为例。因此,在本文所有出现 imgkernel 的地方,都替换成读者自己项目或包的名称。 同时,imgkernel 也托管在 github 上,后续 master 分支会更新,但是项目单独检出的 pkg 分支将保持与本文内容一致,不再改动。因此,可以将此分支 clone 下来作为新项目启动工程。clone pkg 分支的方法如下:
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
一旦你完成了一个优秀的 Python 图形用户界面( GUI )应用程序,下一步就是将其发布到不同的操作系统平台上,以供用户下载和使用。发布应用程序涉及到多个方面,包括准备应用程序、创建安装程序、处理依赖关系和发布到不同平台。在本篇博客中,我们将详细讨论如何发布 Python GUI 应用程序,以便用户可以在 Windows 、 macOS 和 Linux 等不同平台上使用它。
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