소개
소프트웨어 엔지니어로서 우리는 다양한 모듈과 프로젝트에서 코드를 재사용하는 경우가 많습니다. 하지만 현실을 직시하자면 이러한 반복은 문제를 야기합니다. 해당 코드를 조정하거나 수정해야 할 때 여러 위치에서 동일한 변경을 수행해야 합니다. 효율성과 자동화를 중시하는 우리에게 해결책은 분명합니다. 프로젝트 전반에 걸쳐 설치하고 사용할 수 있는 별도의 패키지를 만드는 것입니다.
그러나 기밀 코드를 다룰 때 PyPI와 같은 공개 저장소에 패키지를 단순히 게시할 수는 없습니다. 대신 GitHub나 GitLab과 같은 개인 저장소에 배포해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 보안을 유지하면서 재사용 가능한 패키지의 편리함을 누릴 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 다음 과정을 안내합니다.
- Python 패키지 생성
- 개인 저장소(GitHub)에 패키지 배포
- 가상환경(venv)에 패키지 설치
이러한 단계를 따르면 코드 중복을 줄이고 프로젝트 전체에서 공유 코드의 유지 관리를 단순화할 수 있습니다.
참고: DRY는 "Don't Repeat Yourself"를 의미할 뿐만 아니라 라이프스타일 선택이기도 합니다.
1. 프로젝트 구조 설정
먼저 Python 패키지의 기본 프로젝트 구조를 설정해 보겠습니다.
my-package/ ├── my_package/ │ ├── __init__.py │ └── module1.py ├── setup.py ├── build.pipeline.yml ├── requirements.txt ├── .gitignore ├── README.md ├── MANIFEST.in └── LICENSE
비공개 Python 패키지를 자세히 분석해 보겠습니다. 각 파일과 디렉터리는 패키지를 작동하고 설치 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
- my-package/: 이것은 우리 프로젝트의 루트 디렉터리입니다. 필요한 방(파일)이 모두 들어있는 집과 같습니다.
-
my_package/: 이 하위 디렉터리는 실제 Python 코드가 있는 곳입니다. 명확성을 위해 패키지 이름과 동일하게 지정되었습니다.
- __init__.py: 이 파일은 Python이 디렉터리를 패키지로 처리하도록 만듭니다. 비어 있거나 패키지의 초기화 코드를 실행할 수 있습니다.
- module1.py: 여기에 메인 코드를 넣습니다. 패키지의 복잡성에 따라 여러 모듈 파일을 가질 수 있습니다.
- setup.py: 이것을 우리 패키지의 사용 설명서라고 생각하세요. 여기에는 패키지에 대한 메타데이터(예: 이름 및 버전)가 포함되어 있으며 종속성을 나열합니다. 이 파일은 pip를 통해 패키지를 설치할 수 있게 만드는 데 필수적입니다.
- 요구 사항.txt: 이 파일에는 프로젝트가 의존하는 모든 외부 Python 패키지가 나열되어 있습니다. 이는 패키지를 작동시키기 위해 무엇을 설치해야 하는지 정확하게 알려주는 pip 쇼핑 목록과 같습니다.
- README.md: 이것은 우리 프로젝트의 환영 매트입니다. 일반적으로 사람들이 GitHub 저장소를 방문할 때 가장 먼저 보게 되는 내용이므로 이를 사용하여 패키지의 기능, 설치 방법, 사용 방법을 설명합니다.
- .gitignore: 이 파일은 Git에게 무시할 파일이나 디렉터리를 알려줍니다. 컴파일된 코드, 임시 파일 또는 민감한 정보를 버전 관리에서 제외하는 데 유용합니다.
- 라이센스: 이 파일은 다른 사람들이 우리 패키지를 사용, 수정 또는 배포할 수 있는 방법을 지정합니다. 이는 오픈 소스 프로젝트에 매우 중요하며 작업을 보호하는 데 도움이 됩니다.
- MANIFEST.in: 이 파일은 패키지 배포에 Python이 아닌 파일을 포함하는 데 사용됩니다. 포함해야 할 데이터 파일, 문서 또는 기타 리소스가 있는 경우 여기에 나열합니다.
- build.pipeline.yml: 이 파일은 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인을 정의합니다. GitHub 저장소에 변경 사항을 푸시할 때 테스트 실행 및 패키지 빌드와 같은 작업을 자동화합니다.
2. 패키지 코드 생성
패키지 내에 간단한 모듈을 만들어 보겠습니다. my_package/module1.py에서:
my-package/ ├── my_package/ │ ├── __init__.py │ └── module1.py ├── setup.py ├── build.pipeline.yml ├── requirements.txt ├── .gitignore ├── README.md ├── MANIFEST.in └── LICENSE
my_package/__init__.py에서 모듈을 가져옵니다.
class Hello: def __init__(self, name): self.name = name def greet(self): return f"Hello, {self.name}!"
3. setup.py 만들기
setup.py 파일은 프로젝트 패키징에 매우 중요합니다. 기본적인 예는 다음과 같습니다.
from .module1 import Hello
4. 요구 사항.txt 만들기
requirements.txt 파일에는 패키지를 빌드하고 배포하는 데 필요한 종속성이 포함되어 있습니다.
from setuptools import setup, find_packages with open('requirements.txt') as f: requirements = f.read().splitlines() setup( name="my_package", version="0.1", include_package_data=True, python_requires='>=3.8', packages=find_packages(), setup_requires=['setuptools-git-versioning'], install_requires=requirements, author="Abdellah HALLOU", author_email="abdeallahhallou33@gmail.com", description="A short description of your package", long_description=open('README.md').read(), long_description_content_type="text/markdown", classifiers=[ "Programming Language :: Python :: 3.8", "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", ], version_config={ "dirty_template": "{tag}", } )
5. 패키지 빌드 및 설치
요구사항을 설치하세요. 작업을 단순화하기 위해 Python 가상 환경을 사용하겠습니다.
setuptools==69.2.0 wheel twine
패키지를 구축하려면:
python -m venv env source env/bin/activate # for linux and mac ./env/Scripts/activate # for windows pip install -r requirements.txt
테스트를 위해 패키지를 로컬에 설치하려면:
python setup.py sdist bdist_wheel
.gitignore 파일을 사용하여 작업을 커밋하고 폴더를 무시할 수 있습니다.
https://github.com/github/gitignore/blob/main/Python.gitignore
6. 태그를 사용하여 GitHub에 패키지 게시
패키지를 게시하려면 먼저 my-package/ 프로젝트의 루트에 build.pipeline.yml 파일을 생성하고 커밋합니다. 배포는 이전에 설치한 라이브러리인 Twine을 사용하여 수행됩니다.
my-package/ ├── my_package/ │ ├── __init__.py │ └── module1.py ├── setup.py ├── build.pipeline.yml ├── requirements.txt ├── .gitignore ├── README.md ├── MANIFEST.in └── LICENSE
모듈 설치에 Python이 아닌 파일을 포함해야 하는 경우 MANIFEST.in 파일을 사용할 수 있습니다. 이 파일은 패키지 배포에 포함되어야 하는 추가 파일을 지정합니다.
class Hello: def __init__(self, name): self.name = name def greet(self): return f"Hello, {self.name}!"
그런 다음 패키지를 업로드하세요.
from .module1 import Hello
7. 패키지 설치
액세스 토큰 만들기:
- 설정으로 이동 > 개발자 설정 > 개인 액세스 토큰(클래식) > 새 토큰을 생성.
- 필요한 권한을 부여하려면 write:packages 범위를 확인하세요.
토큰을 받은 후에는 패키지를 설치할 때 필요하므로 안전하게 보관하세요.
컴퓨터에서 다음 템플릿을 사용하여 개인 패키지를 설치할 수 있습니다.
from setuptools import setup, find_packages with open('requirements.txt') as f: requirements = f.read().splitlines() setup( name="my_package", version="0.1", include_package_data=True, python_requires='>=3.8', packages=find_packages(), setup_requires=['setuptools-git-versioning'], install_requires=requirements, author="Abdellah HALLOU", author_email="abdeallahhallou33@gmail.com", description="A short description of your package", long_description=open('README.md').read(), long_description_content_type="text/markdown", classifiers=[ "Programming Language :: Python :: 3.8", "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", ], version_config={ "dirty_template": "{tag}", } )
결론
잘하셨습니다. 이제 GitHub에서 Python을 사용하여 자신만의 비공개 패키지를 만들고 배포하는 방법을 알게 되었습니다.
Github 저장소 링크: https://github.com/ABDELLAH-Hallou/Private-Python-Package-Deployment
위 내용은 GitHub에서 비공개 Python 패키지 생성 및 릴리스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 기사는 프로젝트 종속성 관리 및 충돌을 피하는 데 중점을 둔 Python에서 가상 환경의 역할에 대해 설명합니다. 프로젝트 관리 개선 및 종속성 문제를 줄이는 데있어 생성, 활성화 및 이점을 자세히 설명합니다.

정규 표현식은 프로그래밍의 패턴 일치 및 텍스트 조작을위한 강력한 도구이며 다양한 응용 프로그램에서 텍스트 처리의 효율성을 높입니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

뜨거운 주제



