搜索
首页后端开发Python教程如何构建和部署 Python 库

在软件开发中,许多项目涉及使用相同代码和逻辑的重复任务。 程序员不断地重写这些代码,导致效率低下。 示例包括电子邮件验证或随机字符串生成。

解决方案是将这些代码打包到可重用的库中。这些库跨项目安装和使用,消除了冗余编码。 大多数都是开源的并且免费提供。

这是 Python 和 JavaScript 等语言的标准做法。 本教程详细介绍了如何构建 Python 库并将其部署到 PyPI(官方 Python 包存储库)。

项目概览

本教程将指导您创建和部署与 REST API 交互的开源 Python 库。

Python 库

该库将包装 Abstract API 的汇率 REST API。 此 API 提供三个端点:

  • /live:检索实时汇率。
  • /convert:在货币之间转换金额(例如,5 美元转换为英镑)。
  • /historical:检索指定时间段内的历史汇率。

该库简化了开发人员的 API 交互。

项目要求

本教程假设您具备 Python 编码能力,包括面向对象编程 (OOP) 和函数使用。 熟悉 Git、GitHub 存储库和项目推送也是必要的。

工具和包

你需要:

  • Python: 解释器 (>=3.9)。
  • 请求:用于发出 HTTP 请求。
  • 抽象 API 帐户: 获取 API 密钥(已提供说明)。
  • Dotenv:用于管理环境变量。
  • 诗歌: 一个 Python 依赖管理和打包工具。

创建项目

  1. 创建项目目录:

    mkdir exchangeLibrary
  2. 安装 virtualenv(如果尚未安装):

    pip install virtualenv
  3. 导航到项目目录:

    cd exchangeLibrary
  4. 创建并激活虚拟环境:

    virtualenv env

    激活(Windows):.envScriptsactivate 激活(Linux/macOS):source env/bin/activate

  5. 安装所需的软件包:

    pip install requests poetry dotenv
  6. 在代码编辑器 (PyCharm/VS Code) 中打开项目。

设置项目资源

  1. 创建 src 目录: 在内部创建包含 exchange_python__init__.pyexchange.py。 您的结构应类似于下图:

    How to build and deploy a Python library

  2. 创建 test.py 进行单元测试。

  3. 获取您的抽象 API 密钥: 一个。注册 Abstract API。 How to build and deploy a Python library b.登录。 c.导航至汇率 API。 How to build and deploy a Python library d.获取您的主键。 How to build and deploy a Python library

  4. 创建 .env 文件: 添加您的 API 密钥:

    mkdir exchangeLibrary

    您的结构现在应如下所示:How to build and deploy a Python library

构建 API 包装器 (exchange.py)

pip install virtualenv

livehistoricalconvert 方法保持原始输入中的描述。)

测试 API 包装器 (test.py)

  1. __init__.py:

    cd exchangeLibrary
  2. test.py:

    virtualenv env
  3. 运行测试:您应该看到成功的测试结果。 How to build and deploy a Python library

部署项目

  1. 创建.gitignore文件:添加env.env.

  2. 创建一个README.md文件。

  3. 创建pyproject.toml:

    pip install requests poetry dotenv
  4. 创建 GitHub 存储库。

  5. 初始化 Git: git init

  6. 添加遥控器: git remote add origin <your github repo></your>

  7. 使用您的 GitHub 存储库 URL 更新 pyproject.toml

  8. 推送到 GitHub。

部署到 PyPI

  1. 创建 PyPI 帐户并验证您的电子邮件。
  2. 设置 2FA。 How to build and deploy a Python library
  3. 生成恢复代码。 How to build and deploy a Python library
  4. 使用验证器应用程序扫描二维码。 How to build and deploy a Python library
  5. 获取您的 API 令牌。 How to build and deploy a Python library
  6. 构建包: poetry build
  7. 设置 PyPI 令牌: poetry config pypi-token.pypi <your-api-token></your-api-token>
  8. 发布: poetry publish

项目维护

更新后,将更改推送到 GitHub、构建 (poetry build) 和重新发布 (poetry publish),根据需要更新 pyproject.toml 中的版本。

安装与使用

mkdir exchangeLibrary
pip install virtualenv

结论

本教程介绍了如何构建 Python 库并将其部署到 PyPI,包括更新和重新发布。 您对开源社区的贡献有助于改进 Python 开发。

以上是如何构建和部署 Python 库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布Mar 05, 2025 am 09:58 AM

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

我如何使用美丽的汤来解析HTML?我如何使用美丽的汤来解析HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

python中的图像过滤python中的图像过滤Mar 03, 2025 am 09:44 AM

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

如何使用Python使用PDF文档如何使用Python使用PDF文档Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF 文件因其跨平台兼容性而广受欢迎,内容和布局在不同操作系统、阅读设备和软件上保持一致。然而,与 Python 处理纯文本文件不同,PDF 文件是二进制文件,结构更复杂,包含字体、颜色和图像等元素。 幸运的是,借助 Python 的外部模块,处理 PDF 文件并非难事。本文将使用 PyPDF2 模块演示如何打开 PDF 文件、打印页面和提取文本。关于 PDF 文件的创建和编辑,请参考我的另一篇教程。 准备工作 核心在于使用外部模块 PyPDF2。首先,使用 pip 安装它: pip 是 P

如何在django应用程序中使用redis缓存如何在django应用程序中使用redis缓存Mar 02, 2025 am 10:10 AM

本教程演示了如何利用Redis缓存以提高Python应用程序的性能,特别是在Django框架内。 我们将介绍REDIS安装,Django配置和性能比较,以突出显示BENE

如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python中的平行和并发编程简介Python中的平行和并发编程简介Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

如何在Python中实现自己的数据结构如何在Python中实现自己的数据结构Mar 03, 2025 am 09:28 AM

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

功能强大的PHP集成开发环境