


Inclusion de données de package dans setuptools/distutils
Lors du packaging d'applications Python, il est souvent nécessaire d'inclure des fichiers de données supplémentaires dans la distribution. Dans setuptools et distutils, l'option package_data est prévue à cet effet. Cependant, certains utilisateurs rencontrent des problèmes lorsqu'ils tentent d'inclure des données de package en utilisant cette approche.
Selon la documentation, la fonction setup() doit être configurée comme suit pour inclure les données de package :
setup( name='myapp', packages=find_packages(), package_data={ 'myapp': ['data/*.txt'], }, include_package_data=True, zip_safe=False, install_requires=['distribute'], )
Cette configuration spécifie que les fichiers avec l'extension .txt doivent être inclus dans le répertoire myapp/data lors du packaging de l'application. Cependant, certains utilisateurs peuvent constater que cette approche ne fonctionne pas.
La solution fournie suggère que le problème réside dans le comportement de package_data. Il est à noter que package_data ne fonctionne que lors de la construction de packages binaires (en utilisant setup.py bdist ...). Cependant, cela ne fonctionne pas lors de la création de packages sources (en utilisant setup.py sdist ...).
Au lieu de s'appuyer sur package_data, il est recommandé d'utiliser un fichier MANIFEST.in. Le fichier MANIFEST.in fournit une liste de fichiers qui doivent être inclus dans les distributions binaires et sources. Cela garantit que les utilisateurs peuvent créer les deux types de distributions et inclure les données nécessaires.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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