1. 为什么需要对项目分发打包?
平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块,这个安装过程之所以简单,是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作,而这个过程就是 打包。
打包,就是将你的源代码进一步封装,并且将所有的部署工作都事先安排好,这样使用者拿到后即装即用,不用再操心如何部署的问题(如果你不想对照着一堆部署文档手工操作的话)。
Python 发展了这么些年了,项目打包工具也已经很成熟了。他们都有哪些呢?
你可能听过 disutils、 distutils 、distutils2、setuptools等等,好像很熟悉,却又很陌生,他们都是什么关系呢?
2. 包分发的始祖:distutils
distutils 是 Python 的一个标准库,从命名上很容易看出它是一个分发(distribute)工具(utlis),它是 Python 官方开发的一个分发打包工具,所有后续的打包工具,全部都是基于它进行开发的。
distutils 的精髓在于编写 setup.py,它是模块分发与安装的指导文件。
那么如何编写 setup.py 呢?这里面的内容非常多,我会在后面进行详细的解析,请你耐心往下看。
你有可能没写过 setup.py ,但你绝对使用过 setup.py 来做一些事情,比如下面这条命令,我们经常用它来进行模块的安装。
$ python setup.py install
这样的安装方法叫源码安装,与之对应的是通过二进制软件包安装,同样我也会在后面进行介绍。
3. 分发工具升级:setuptools
setuptools 是 distutils 增强版,不包括在标准库中。其扩展了很多功能,能够帮助开发者更好的创建和分发 Python 包。大部分 Python 用户都会使用更先进的 setuptools 模块。
distribute,或许你在其他地方也见过它,这里也提一下。
distribute 是 setuptools 有一个分支版本,分支的原因可能是有一部分开发者认为 setuptools 开发太慢了。但现在,distribute 又合并回了 setuptools 中。因此,我们可以认为它们是同一个东西。
还有一个大包分发工具是 distutils2,其试图尝试充分利用distutils,detuptools 和 distribute 并成为 Python 标准库中的标准工具。但该计划并没有达到预期的目的,且已经是一个废弃的项目。
因此,setuptools 是一个优秀的,可靠的 Python 包安装与分发工具。
通过pycharm创建虚拟环境时,都会默认安装setuptools工具。
4. easy_install 使用指南
当你安装完 setuptools 后,就拥有了一个叫做 easy_install 的第三方管理工具,这也是它区分于 distutils 的一大改进。
这里简单介绍一下它的用法,虽然它已经用得非常少了。
先是包的安装
安装 # 通过包名,从PyPI寻找最新版本,自动下载、编译、安装 $ easy_install pkg_name # 通过包名从指定下载页寻找链接来安装或升级包 $ easy_install -f http://pythonpaste.org/package_index.html # 指定线上的包地址安装 $ easy_install http://example.com/path/to/MyPackage-1.2.3.tgz # 从本地的 .egg 文件安装 $ easy_install xxx.egg # 在安装时你可以添加额外的参数 指定安装目录:--install-dir=DIR, -d DIR 指定用户安装:--user 升级 # 从 pypi 中搜索并升级包 $ easy_install --upgrade pkg_name # 指定版本进行升级 $ easy_install "SomePackage==2.0" 删除 $ easy_install -m pkg_name
总结一句:setuptools 是官方提供的一个专业用于包分发的工具,若只从安装的角度来看,它的功能确实简单。它更大的意义是对包的分发很有用,定制化程序非常高,我们现在也还在用它进行版本包的发布。
5. 源码包与二进制包什么区别?
Python 包的分发可以分为两种:
以源码包的方式发布
以二进制包形式发布
以源码包的方式发布
安装以源码包方式发布的包的过程,是先解压,再编译,最后才安装(上面提到的python setup.py install),所以它是跨平台的,由于每次安装都要进行编译,相对二进包安装方式来说安装速度较慢。
源码包的本质是一个压缩包,其常见的格式有:
以二进制包形式发布
二进制包的安装过程省去了编译的过程,直接进行解压安装,所以安装速度较源码包来说更快。
由于不同平台的编译出来的包无法通用,所以在发布时,需事先编译好多个平台的包。
二进制包的常见格式有:
eggs 与 wheels 有什么区别?
Egg 格式是由 setuptools 在 2004 年引入,而 Wheel 格式是由 PEP427 在 2012 年定义。Wheel 的出现是为了替代 Egg,它的本质是一个zip包,其现在被认为是 Python 的二进制包的标准格式。
以下是 Wheel 和 Egg 的主要区别:
Wheel 有一个官方的 PEP427 来定义,而 Egg 没有 PEP 定义
Wheel 是一种分发格式,即打包格式。而 Egg 既是一种分发格式,也是一种运行时安装的格式,并且是可以被直接 import
Wheel 文件不会包含 .pyc 文件
Wheel 使用和 PEP376 兼容的 .dist-info 目录,而 Egg 使用 .egg-info 目录
Wheel 有着更丰富的命名规则。
Wheel 是有版本的。每个 Wheel 文件都包含 wheel 规范的版本和打包的实现
Wheel 在内部被 sysconfig path type 管理,因此转向其他格式也更容易
wheel 包可以通过 pip 来安装,只不过需要先安装 wheel 模块,然后再使用 pip 的命令。
$ pip install wheel $ pip wheel --wheel-dir=/local/wheels pkg
下面进入正题:setup.py
1. 超详细讲解 setup.py 的编写
打包分发最关键的一步是编写 setup.py 文件。
以下是一个 setup.py 简单的使用示例
from setuptools import setup, find_packages setup( name="mytest", version="1.0", author="name", author_email="name@163.com", # 项目地址 url="https://github.com/test/mytest", description="Learn to Pack Python Module", # 你要安装的包,通过 setuptools.find_packages 自动发现当前目录下有哪些包 packages=find_packages() )
接下来,我将慢慢扩充这个setup函数,增加更多的参数,以便你能理解setup函数能做哪些事情。
关于安装环境的限制
有些库并不是在所有的 Python 版本中都适用的,若一个库安装在一个未兼容的 Python 环境中,理论上不应该在使用时才报错,而应该在安装过程就使其失败,提示禁止安装。
这可以使用 python_requires 来实现。
setup( ... python_requires='>=2.7, <=3', )
关于依赖包下载安装
from setuptools import setup, find_packages setup( ... # 表明当前模块依赖哪些包,若环境中没有,则会从pypi中下载安装 install_requires=['docutils>=0.3'], # setup.py 本身要依赖的包,这通常是为一些setuptools的插件准备的配置 # 这里列出的包,不会自动安装。 setup_requires=['pbr'], # 仅在测试时需要使用的依赖,在正常发布的代码中是没有用的。 # 在执行python setup.py test时,可以自动安装这三个库,确保测试的正常运行。 tests_require=[ 'pytest>=3.3.1', 'pytest-cov>=2.5.1', ], # 用于安装setup_requires或tests_require里的软件包 # 这些信息会写入egg的 metadata 信息中 dependency_links=[ "http://example2.com/p/foobar-1.0.tar.gz", ], # install_requires 在安装模块时会自动安装依赖包 # 而 extras_require 不会,这里仅表示该模块会依赖这些包 # 但是这些包通常不会使用到,只有当你深度使用模块时,才会用到,这里需要你手动安装 extras_require={ 'PDF': ["ReportLab>=1.2", "RXP"], 'reST': ["docutils>=0.3"], } )
关于文件的分发
from setuptools import setup, find_packages setup( name="mytest", version="1.0", author="name", author_email="name@163.com", description="Learn to Pack Python Module", url="https://github.com/test/mytest", packages=find_packages(), # 安装过程中,需要安装的静态文件,如配置文件、service文件、图片等 data_files= [ ('', ['conf/*.conf']), ('/usr/lib/systemd/system/', ['bin/*.service']), ], # 希望被打包的文件 package_data={ '':['*.txt'], 'bandwidth_reporter':['*.txt'] }, # 不打包某些文件 exclude_package_data={ 'bandwidth_reporter':['*.txt'] } )
关于程序分类信息
classifiers 参数说明包的分类信息。
示例:
from setuptools import setup, find_packages setup( classifiers = [ # 发展时期,常见的如下 # 3 - Alpha # 4 - Beta # 5 - Production/Stable 'Development Status :: 3 - Alpha', # 开发的目标用户 'Intended Audience :: Developers', # 属于什么类型 'Topic :: Software Development :: Build Tools', # 许可证信息 'License :: OSI Approved :: MIT License', # 目标 Python 版本 'Programming Language :: Python :: 2', 'Programming Language :: Python :: 2.7', 'Programming Language :: Python :: 3', 'Programming Language :: Python :: 3.3', 'Programming Language :: Python :: 3.4', 'Programming Language :: Python :: 3.5', ] )
2.生成可执行文件的分发
from setuptools import setup, find_packages setup( ... # 用来支持自动生成脚本,安装后会自动生成 /usr/bin/foo 的可执行文件 # 该文件入口指向 foo/main.py 的main 函数 entry_points={ 'console_scripts': [ 'foo = foo.main:main' ] }, # 将 bin/foo.sh 和 bar.py 脚本,生成到系统 PATH中 # 执行 python setup.py install 后会生成 如 /usr/bin/foo.sh 和 如 /usr/bin/bar.py scripts=['bin/foo.sh', 'bar.py'] )
上面的 scripts 里有的脚本中有 sh 和 py 后缀,那么安装后,setuptools 会原封不动的移动到 /usr/bin 中,并添加可执行权限。
指定release
setup.py 里只能指定 version,而不能指定 release,如果你需要变更版本号,可以使用 --release 参数进行指定
python setup.py bdist_rpm --release=20200617
setup.py 的参数非常多,能够不借助文档写好一个setup.py好像没那么简单。为了备忘,我整理了 setup 函数常用的一些参数:
3. 如何使用 setup.py 构建包
a、构建源码发布包。
用于发布一个 Python 模块或项目,将源码打包成 tar.gz (用于 Linux 环境中)或者 zip 压缩包(用于 Windows 环境中)
$ python setup.py sdist
那这种包如何安装呢?
答案是,使用下一节即将介绍的 setuptools 中提供的 easy_install 工具。
$ easy_install xxx.tar.gz
使用 sdist 将根据当前平台创建默认格式的存档。在类 Unix 平台上,将创建后缀后为 .tar.gz 的 gzip 压缩的tar文件分发包,而在Windows上为 ZIP 文件。
当然,你也可以通过指定你要的发布包格式来打破这个默认行为
$ python setup.py sdist --formats=gztar,zip
你可以指定的格式有哪些呢?
创建一个压缩的tarball和一个zip文件。可用格式为:
对以上的格式,有几点需要注意一下:
在版本3.5中才添加了对 xztar 格式的支持
zip 格式需要你事先已安装相应的模块:zip程序或zipfile模块(已成为Python的标准库)
ztar 格式正在弃用,请尽量不要使用
另外,如果您希望归档文件的所有文件归root拥有,可以这样指定
python setup.py sdist --owner=root --group=root
b、构建二进制分发包。
在windows中我们习惯了双击 exe 进行软件的安装,Python 模块的安装也同样支持 打包成 exe 这样的二进制软件包。
$ python setup.py bdist_wininst
而在 Linux 中,大家也习惯了使用 rpm 来安装包,对此你可以使用这条命令实现 rpm 包的构建
$ python setup.py bdist_rpm
若你喜欢使用 easy_install 或者 pip 来安装离线包。你可以将其打包成 egg 包
$ python setup.py bdist_egg
若你的项目,需要安装多个平台下,既有 Windows 也有 Linux,按照上面的方法,多种格式我们要执行多次命令,为了方便,你可以一步到位,执行如下这条命令,即可生成多个格式的进制包
$ python setup.py bdist
4. 如何使用 setup.py 安装包
正常情况下,我们都是通过以上构建的源码包或者二进制包进行模块的安装。
但在编写 setup.py 的过程中,可能不能一步到位,需要多次调试,这时候如何测试自己写的 setup.py 文件是可用的呢?
这时候你可以使用python setup.py install命令,它会将你的模块安装至系统全局环境中.
如若你的项目还处于开发阶段,频繁的安装模块,也是一个麻烦事。
这时候你可以使用这条命令安装,该方法不会真正的安装包,而是在系统环境中创建一个软链接指向包实际所在目录。这边在修改包之后不用再安装就能生效,便于调试。
$ python setup.py develop
5. 如何发布包到 PyPi?
通过上面的学习,你一定已经学会了如何打包自己的项目,若你觉得自己开发的模块非常不错,想要 share 给其他人使用,你可以将其上传到 PyPi (Python Package Index)上,它是 Python 官方维护的第三方包仓库,用于统一存储和管理开发者发布的 Python 包。
如果要发布自己的包,需要先到 pypi 上注册账号。然后创建 ~/.pypirc 文件,此文件中配置 PyPI 访问地址和账号。如的.pypirc文件内容请根据自己的账号来修改。
典型的 .pypirc 文件
[distutils] index-servers = pypi [pypi] username:xxx password:xxx
然后使用这条命令进行信息注册,完成后,你可以在 PyPi 上看到项目信息。
$ python setup.py register
注册完了后,你还要上传源码包,别人才使用下载安装
$ python setup.py upload
以上是如何使用Python中的setup.py文件?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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