アプリケーションをインストールするときは、通常、アプリケーションの実行可能コードと、ドキュメント、アイコンなどの重要なファイルを含むソフトウェア パッケージをインストールすることになります。 Linux では、ソフトウェアは通常、RPM や DEB などの形式にパッケージ化されています。ユーザーは、使用している Linux ディストリビューションに応じて、dnf
や apt
などのコマンドを使用してソフトウェアをインストールできます。ただし、新しい Python モジュールはほぼ毎日リリースされるため、まだパッケージ化されていない Python モジュールに遭遇することは簡単です。これが pyp2rpm
の存在意味です。
最近、python-concentration
というモジュールをインストールしようとしましたが、進捗があまりスムーズではありませんでした:
$ sudo dnf install python-concentration Updating Subscription Management repositories. Last metadata expiration check: 1:23:32 ago on Sat 11 Jun 2022 06:37:25. No match for argument: python-concentration Error: Unable to find a match: python-concentration
これは PyPi で公開されているパッケージですが、まだ RPM パッケージにパッケージ化できません。幸いなことに、pyp2rpm
を使用する比較的簡単なプロセスで、これを RPM パッケージにパッケージ化できるということです。
最初に 2 つのディレクトリを設定する必要があります:
$ mkdir rpmbuild $ cd rpmbuild && mkdir SPECS
次のようにインストールします pyp2rpm
:
$ sudo dnf install pyp2rpm
1. スペック ファイルを生成します
RPM パッケージの基礎はスペック ファイルです。このファイルには、必要な依存関係、アプリケーションのバージョン番号、インストールされているファイル、その他の情報など、このパッケージの作成に必要なすべての情報が含まれています。 Python モジュールを指定すると、pyp2rpm
はその仕様ファイルを構築します。これを使用して RPM パッケージを作成できます。
以下では、仕様ファイルを構築する方法を示す例として python-concentration
を使用します:
$ pyp2rpm concentration > ~/rpmbuild/SPECS/concentration.spec
以下は、生成されるファイルです:
# Created by pyp2rpm-3.3.8 %global pypi_name concentration %global pypi_version 1.1.5 Name: python-%{pypi_name} Version:%{pypi_version} Release:1%{?dist} Summary:Get work done when you need to, goof off when you don't License:None URL:None Source0:%{pypi_source} BuildArch:noarch BuildRequires:python3-devel BuildRequires:python3dist(setuptools) %description Concentration [ >= 2.6.1 with python3dist(hug) < 3~~) Requires: python3dist(setuptools) %description -n python3-%{pypi_name} Concentration [ が必要です。日付を記録します。
%changelog * Sat Jun 11 2022 Tux- 1.1.5-1
rpmint
を再度実行します:
$ rpmlint ~/rpmbuild/SPEC/concentration.spec 0 packages and 1 specfiles checked; 0 errors, 0 warnings.
成功しました。
3. ソース コードをダウンロードする
RPM パッケージをさらに構築するには、パッケージ化されたコードをダウンロードする必要があります。簡単な方法は、仕様ファイルを解析してソース コードの URL を取得することです。
まず、dnf
を通じて spectool
をインストールします:
$ sudo dnf install spectool
次に、spectool
:
$ cd ~/rpmbuild $ spectool -g -R SPEC/concentration.spec Downloading: https://files.pythonhosted.org/...concentration-1.1.5.tar.gz 6.0 KiB / 6.0 KiB[=====================================] Downloaded: concentration-1.1.5.tar.gzを通じてソース コードをダウンロードします。
これにより、SOURCES
ディレクトリが作成され、そこにソース コードが配置されます。
4. ソース ソフトウェア パッケージをビルドする
仕様ファイルを確認したので、rpmbuild
を使用してソース ソフトウェア パッケージをビルドできます。 rpmbuild
をインストールしていない場合は、dnf
経由 (または rpmbuild# を使用する場合はターミナルから)
rpm-build パッケージをインストールすることもできます。 ## インストール用のコマンド プロンプト)。
-bs はビルド ソース パッケージを表します。このパラメータを追加すると、特定のアーキテクチャ向けに再構築するための汎用パッケージである src.rpm ファイルが生成されます:
$ rpmbuild -bs SPECS/concentration.spec Wrote: ~/rpmbuild/SRPMS/python-concentration-1.1.5-1.el9.src.rpmシステムにインストール可能な RPM ファイルを構築します:
$ rpmbuild –rebuild SRPMS/python-concentration-1.1.5-1.el9.src.rpm error: Failed build dependencies: python3-devel is needed by python-concentration-1.1.5-1.el9.noarchこれのようですパッケージのビルドを続行するには、Python 開発ライブラリをインストールする必要があります。構築を続けるには、これらをインストールしてください。今度は、ビルドが成功し、さらに出力が表示されます (わかりやすくするために、ここでは出力を省略しています):
$ sudo dnf install python3-devel -y $ rpmbuild –rebuild SRPMS/python-concentration-1.1.5-1.el9.src.rpm [...] Executing(--clean): /bin/sh -e /var/tmp/rpm-tmp.TYA7l2 + umask 022 + cd /home/bogus/rpmbuild/BUILD + rm -rf concentration-1.1.5 + RPM_EC=0 ++ jobs -p + exit 0これで、RPM パッケージが
RPMS サブルーチン ディレクトリにビルドされます。
dnf を実行して通常どおりインストールします。
$ sudo dnf install RPMS/noarch/python3-concentration*rpmPyPi を使用しないのはなぜですか? 通常、Python モジュールを RPM パッケージにパッケージ化する必要はありません。 PyPi を介してモジュールをインストールすることもできますが、PyPi はモジュールをチェックして更新するために追加のパッケージ マネージャーをインストールします。
dnf を使用して RPM パッケージをインストールすると、インストールの完了時に完全なインストール リストを取得できます。
pyp2rpm を使用すると、このプロセスは高速かつ簡単で自動化されます。
以上が新しい Python モジュールをすばやくパッケージ化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。
