前言
昨天把自己的VASP文件处理库进行了打包并上传到PyPI,现在可以直接通过pip和easy_install来安装VASPy啦(同时欢迎使用VASP做计算化学的童鞋们加星和参与进来),
VASPy的GotHub地址:https://github.com/PytLab/VASPy
VASPy的PyPI地址:https://pypi.python.org/pypi/vaspy/
由于自己的记性真是不咋地,怕时间久了就忘了,于是在这里趁热打铁以自己的VASPy程序为例对python的打包和上传进行下总结。
VASPy包文件结构
首先写贴上来VASPy包的整个文件结构, 后面的内容都是以此为例进行说明:
VASPy/ ├── LICENSE ├── MANIFEST ├── MANIFEST.in ├── README.rst ├── requirements.txt ├── scripts │ ├── change_incar_parameters.py │ ├── create_inputs.py │ └── ... ├── setup.cfg ├── setup.py ├── tests │ ├── incar_test.py │ ├── __init__.py │ ├── oszicar_test.py │ ├── outcar_test.py │ ├── testdata │ │ ├── CONTCAR │ │ ├── DOS_SUM │ │ ├── ELFCAR │ │ └── ... │ └── ... └── vaspy ├── __init__.py ├── iter.py ├── matstudio.py └── ... 4 directories, 54 files
打包和安装第三方包的工具
这里我们需要借助setuptools和pip等工具进行自己包的打包和发布以及安装,如果需要构建成wheel还需要安装wheel模块。如果python版本>=2.7.9或者>=3.4,setuptools和pip是已经安装好的,可能需要进行更新到最新版本
pip install -U pip setuptools
可以使用包管理工具,例如
yum install pip sudo apt-get install pip
通过get-pip.py脚本安装,如果检测到没有安装wheel和setuptools也会自动安装
python get-pip.py
具体的工具安装和介绍就不多讲了,可以请参考requirements for installing packages
包中不同文件的作用
setup.py
这个文件是打包整个项目最重要的文件,它里面提供了两个主要的功能:
setup()函数,此函数的参数指定了如何配置自己的项目。
命令行工具,包括打包,测试,发布等。可以通过下面的命令查看;
python setup.py --help-commands
setup.cfg
此文件包含了构建时候的一些默认参数例如构建bdist_wheel的时候的--universal参数
[bdist_wheel] universal=1
这样每次打包的时候就会默认使用--universal参数了,效果类似:
python setup.py bdist_wheel --universal
README.rst
这个最初我是用markdown写的,打包发布到PyPI之后发现PyPI不支持markdown的渲染,页面上真是一片混乱,于是就用reStrutruedText的语法重新写了一遍。毕竟标记语言语法基本上可以秒上手,实在不行找个模板比葫芦画瓢就行。
reStructureText的语法规则可参考官方文档:Quick reStructuredText
其实还有一种方法就是使用pandoc将markdown转换成rst格式,一种省事的方式就是使用pyandoc模块在发布的时候自动转换。
具体方法可以参考:Use Markdown README's in Python modules
MANIFEST.in
此文件在打包的时候告诉setuptools还需要额外打包那些文件,例如我VASPy中的单元测试的测试数据文件我就使用这个文件将其包含进来。当然README,LICENSE这些也可以通过它来一起打包进来。
下面是我自己的MANIFEST.in的内容:
include README.rst include requirements.txt include LICENSE recursive-include scripts * recursive-include tests *
具体的语法规则可以参考:The MANIFEST.in template
vaspy/
此文件夹就是vaspy源代码所在的包。
tests/
此文件夹也是一个子包,包含了单元测试脚本,为了能使用python setup.py test进行单元测试,特地添加了__init__.pys使其成为一个包。
setup()的参数
这里只介绍我使用的几个参数,其他参数的具体使用可以参考:https://docs.python.org/3/distutils/setupscript.html
name
versions = "vaspy"
是整个项目的名字,打包后会使用此名字和版本号。
version
from vaspy import __version__ version = __version__
description
是一个简短的对项目的描述,一般一句话就好,会显示在pypi上名字下端。
long_description
是一个长的描述,相当于对项目的一个简洁,如果此字符串是rst格式的,PyPI会自动渲染成HTML显示。这里可以直接读取README.rst中的内容。
url
包的连接,通常为GitHub上的链接或者readthedocs的链接。
packages
需要包含的子包列表,setuptools提供了find_packages()帮助我们在根路径下寻找包,这个函数distutil是没有的。
setup_requires
这个参数定义了VASPy安装和顺利运行所需要的其他依赖项(最基本的),使用pip安装的时候会对这些依赖项进行安装。
关于这个参数与requirements.txt的区别可以参考:install_requires vs Requirements files
classifier
这个参数提供了一系列的分类,在PyPI上会将其放入不同的目录中讲项目进行归类。
具体的categories的名称和规则参考:https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers
test_suite
这个参数可以帮助我们使用
python setup.py test
来跑单元测试,再也不需要单独再写一个脚本例如run_tests.py这样来跑单元测试了。
此参数的官方解释:
A string naming a unittest.TestCase subclass (or a package or module containing one or more of them, or a method of such a subclass), or naming a function that can be called with no arguments and returns a unittest.TestSuite. If the named suite is a module, and the module has an additional_tests() function, it is called and the results are added to the tests to be run. If the named suite is a package, any submodules and subpackages are recursively added to the overall test suite.
也就是说这个参数可以接受多种类型的参数:
接收unittest.TestCase子类,我们可以讲所有单元测试写入一个测试用例中,然后import进来,再传你给test_suite
接收函数对象,此函数对象没有任何参数,且返回一个unittest.TestSuite.这样我们就可以单独写一个函数,将多个测试用例合并成一个suite然后返回,然后再将函数import进来传给test_suite。
模块和包名称,我就是使用这种方式,之前自己的测试都是分开的多个脚本,这样我添加一个__init__.py就可以将其变成一个包,将包名传给test_suite,setuptools就会神奇的将此包下的所有测试全部跑一边,这样我以后再加测试脚本的时候直接就添加新的脚本就好了,其他的都不需要改动了。
运行效果:
zjshao@SHAO-PC:/mnt/d/Dropbox/Code/CentOS_code/VASPy$ python setup.py test running test running egg_info creating vaspy.egg-info writing vaspy.egg-info/PKG-INFO writing top-level names to vaspy.egg-info/top_level.txt writing dependency_links to vaspy.egg-info/dependency_links.txt writing manifest file 'vaspy.egg-info/SOURCES.txt' reading manifest file 'vaspy.egg-info/SOURCES.txt' reading manifest template 'MANIFEST.in' writing manifest file 'vaspy.egg-info/SOURCES.txt' running build_ext test_compare (tests.incar_test.InCarTest) Make sure we can compare two InCar objects correctly. ... ok test_eq (tests.incar_test.InCarTest) Test __eq__() function. ... ok ... 此处省略若干输出 ---------------------------------------------------------------------- Ran 22 tests in 3.574s OK
发布自己的python包
1. 首先先去PyPI注册帐号
2. 配置~/.pypirc如下:
[distutils] index-servers = pypi pypitest [pypi] username:ShaoZhengjiang password:mypassword [pypitest] username:ShaoZhengjiang password:mypassword
3. 然后注册并上传自己的包到测试服务器
pypi提供了一个测试服务器,我们可以在这个测试服务器上做测试。
python setup.py register -r pypitest
然后
python setup.py sdist upload -r pypitest
若没有问题我们应该不会得到任何错误。
4. 上传至PyPI
若上面的测试成功,我们就可以按照相同的步骤将包注册并上传。
python setup.py register -r pypi python setup.py sdist upload -r pypi
Ok,之后我们就可以在PyPI(https://pypi.python.org/pypi/vaspy/)上看到我们自己的包了。
更多打包发布Python模块的方法详解相关文章请关注PHP中文网!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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