百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

python打包(python打包成exe)

off999 2024-10-01 14:06 27 浏览 0 评论

1.背景

Python程序员日常开发中,需要用Pip安装开源的第三方的包,调用该包的API, 而不需要自己重新实现,比如numpy/pandas。最近转绝色,需要作为一个Package的作者,将自己的代码打包成whl格式,上传到pypi, 供其他人使用。

本文对Python打包做一个总结,介绍python包的构建与分发的基本原理与步骤,从配置文件、构建前端、构建后端角度对Python打包的细节做一个介绍。

python分发的文件有两类:

  • source distribution(sdist): tar.gz, 仅含源代码和元数据
  • binary distribution(bdist): .whl(本质是zip),含.so


简单来说, 作为一个维护者,分发一个python包需要两步:

  • 调用构建前端,构建轮子,如python3 -m build --sdist source-tree-directory
  • 背后步骤如下(先不用纠结细节,后文会详细描述)
    • 创建独立的环境
    • 准备构建的依赖 (backend.get_requires_for_build_wheel)
    • 产生包的元数据 (backend.prepare_metadata_for_build_wheel)
    • 构建: 编译、打包, 生成sdist(tar.gz)/bdist(wheel) (backend.build_wheel/build_sdist)
  • 将build artifacts 上传到pypi

twine upload dist/package-name-version.tar.gz dist/package-name-version-py3-none-any.whl

作为一个使用者,安装一个python包只需要(下载build artifacts; 安装到python环境)

python3 -m pip install package-name

2.构建配置

配置文件,描述package的元数据以及如何创建build artifacts, 通常是pyproject.toml。

  • pyproject.toml (建议)
  • setup.py (历史兼容)

3.构建前端(build frontend)

构建前端的责任: 准备环境,调用backend完成整个构建流程

  • 为“构建后端”准备好独立的环境,比如setup_tools, wheel等工具。准备环境,可以是一个临时目录或虚拟环境(通过venv构建一个轻量级的环境,通过链接复用当前的python)安装pyproject.toml中的build-system.requires中的构建依赖的包安装"后端的get_requires_for_build_sdist/wheel"的依赖包
  • 调用后端,生成元数据、构建
[build-system]
requires = ["setuptools >= 68.2.2", "wheel"]
build-backend = 'setuptools.build_meta'

常见的有下面两种前端:

  • pip: pip wheel 构建bdist
  • build: python -m build 更灵活,支持sdist/bdist (每次编译时间都很长,build cache不生效)

build 是一个python构建前端,"python -m build" 本身就是一个命令行程序, 解析pyproject.toml, 准备构建环境,调用构建后端,最终构建出sdist/bidist。

# pip install build
pip wheel .
python -m build .

source -> sdist(source distribution, tar.gz) -> bidst(binary distribution, wheel)

4.构建后端(build backend)

核心责任是:

  • 生成元数据
  • 构建(含编译、打包等步骤),生成最终的构建产出。

常见的比如setuptools.build_meta、hatchling、Flit、PDM等。

PEP 517 给出了一种构建后端的规范,约定了一系列的接口,只要按规范实现这些接口,都是后端的一个实现。接口如下:

  • get_requires_for_build_sdist
  • build_sdist
  • get_requires_for_build_wheel
  • prepare_metadata_for_build_wheel
  • build_wheel

构建前端(比如python -m build)在构建的过程中,会调用相应的函数,执行安装依赖、构建等相关步骤。

def get_requires_for_build_sdist(config_settings=None):
    ...

def build_sdist(sdist_directory, config_settings=None):
    ...

def get_requires_for_build_wheel(config_settings=None):
    ...

def prepare_metadata_for_build_wheel(metadata_directory, config_settings=None):
    ...

def build_wheel(wheel_directory, config_settings=None, metadata_directory=None):
    ...

4.1.术语

source tree: 是一个源码目录(tree), 通常是一个基于VCS(版本控制系统,比如git)的一个checkout

source distribuion(sdist): 源码分发,含Package源代码和元数据,基于source tree打包而成,通常是一个名为xxx-3.14.tar.gz的压缩包

binary distribution(bdist, whl): 二进制分发, 含动态链接库及二进制执行程序。

  1. build
  2. build fontendbuild、pipbuild backendsetup.build_meta、hatchling、Flit、PDM
  3. source tree: VCS的一个checkout
  4. source distribution: 待打包package相关源码的一个快照
  5. build frontend: 从source tree(或sdist)中,构建whl, 背后是调用backend.
  6. pyo3 (Rust bindings for the Python interpreter)

4.2.参考资料

  • https://peps.python.org/pep-0517/
  • https://github.com/daneah/publishing-python-packages
  • https://toml.io/cn/v1.0.0
  • https://peps.python.org/pep-0517/
  • https://packaging.python.org/en/latest/
  • https://pip.pypa.io/en/stable/
  • https://github.com/PyO3/setuptools-rust
  • https://github.com/python-poetry/poetry

相关推荐

实战:用 Python+Flask+Echarts 构建电商实时数据大屏

在电商运营中,实时掌握销售趋势、用户行为等核心数据是决策的关键。本文将从实战角度,详解如何用Python+Flask+Echarts技术栈,快速搭建一个支持实时更新、多维度可视化的电商数据大屏,帮...

DeepSeek完全使用手册:从新手到高手的2000字实操指南

一、工具定位与核心功能矩阵(200字)DeepSeek是一款专注于深度推理的强大AI助手,其功能丰富多样,可归纳为4大能力象限:plaintext差异化优势:DeepSeek支持最长达16Ktok...

Python绘制可爱的图表 cutecharts

一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表cutecharts。Cutecharts非常适合为图表提供更个性化的触感。Cutecharts与常规的Matplotlib和Seabo...

第十二章:Python与数据处理和可视化

12.1使用pandas进行数据处理12.1.1理论知识pandas是Python中最常用的数据处理库之一,它提供了高效的数据结构和数据分析工具。pandas的核心数据结构是Serie...

5分钟就能做一个Excel动态图表,你确定不学学?(纯gif教学)

本文说明下图是一个比较酷炫的Excel动态图表,最难的部分就是用到了一个复选框控件。其实这个控件我很早就见过,但是不会用呀!望洋兴叹。这次呢,我也是借着这个文章为大家讲述一下这个控件的使用。本文没有...

Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...

如何使用 Python 将图表写入 Excel

将Python生成的图表写入Excel文件是数据分析和可视化中常见的需求。Python提供了多种库(如matplotlib、openpyxl和xlsxwriter)来实现这一功能。本文...

Excel 图表制作太痛苦?用 Python 生成动态交互图表

做个动态图表花了3小时?你该换方法了!上周帮销售部做季度汇报图表,Excel操作把我整崩溃了——插入折线图后发现数据源选错,重新选择又得调格式想做动态筛选图表,捣鼓"开发工具"...

Python Matplotlib 入门教程:可视化数据的基石

一、简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库,提供从简单折线图到复杂3D图形的完整解决方案。其核心优势在于:o灵活性强:支持像素级样式控制o兼容性好:与NumPy、Pa...

20种Python数据可视化绘图 直接复制可用

本文介绍20种python数据绘图方法,可直接用于科研绘图或汇报用图。1.折线图(LinePlot)-描述数据随时间或其他变量的变化。importmatplotlib.pyplotasp...

Python os模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作

Pythonos模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作os模块是Python与操作系统对话的"瑞士军刀",学会它能让你轻松管理文件、操控路径、获取系统信息。本教程通过场景化案例+...

Python中h5py与netCDF4模块在Anaconda环境的下载与安装

本文介绍基于Anaconda环境,下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作息息相关的模块,应用...

python中的模块、库、包有什么区别?

一文带你分清Python模块、包和库。一、模块Python模块(Module),是一个Python文件,以.py结尾,包含了Python对象定义和Python语句。模块能定义函数,类和变...

centos7 下面使用源码编译的方式安装python3.11

centos7下面使用源码编译的方式安装python3.11,步骤如下:cd/root#只是将python3.11的安装包下载到/root目录下wgethttps://www.python.o...

Python其实很简单 第十四章 模块

模块是一组程序代码,可以是别人已经写好的,也可以是自己编写的,但都是已经存在的,在编程时直接使用就可以了。模块机制的最大好处就是程序员不再编写重复的代码,而直接利用已有的成果,这样就能将更多的精力投入...

取消回复欢迎 发表评论: