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,并且将所有的项目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)。

​ 不管你是在工作中,还是业余准备自己写一个可以上传到 PyPI 的项目,你都要学会如何打包你的项目。

​ 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 disutilsdistutilsdistutils2setuptools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?会在后面进行详细的解析。

​ 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

​ 这样的安装方法是通过源码安装,与之对应的是通过二进制软件包的安装.

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 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。

​ 那么如何在一个干净的环境中安装 setuptools 呢?

​ 主要有两种方法:

  • 源码安装:在 https://pypi.org/project/setuptools/#files 中下载 zip 包 解压执行 python setup.py install安装
  • 通过引导程序安装:下载引导程序,它可以用来下载或者更新最新版本的 setuptools
$ wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py

# 安装
$ python ez_setup.py

# 更新,以下两种任选
$ python ez_setup.py –U setuptools
$ pip install -U setuptools

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

# 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

​ 再者是包的升级

# 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"

​ 最后是包的删除

$ easy_install -m pkg_name

​ 需要注意的是,这样的删除,仅是在 easy-install.pth 文件中删除,使其不能在 python 中使用 这个模块,但实际的包还在你的电脑中,若要删除彻底,需要你手动删除相关的 .egg 及 其他文件。

​ 默认情况下,easy_install 只会从 pypi 上下载相关软件包,由于这个源在国外,下载包的速度并不理想,使用过pip的朋友自然会想,easy_install 是否能指定源进行安装呢?

​ 答案是,可以的。

​ 编辑配置文件 /root/.pydistutils.cfg

[easy_install]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
find-links=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

​ 以上仅介绍了 easy_install 的一些常用的方法,想要了解更多,你可以点击官方文档:https://setuptools.readthedocs.io

​ 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:

​ 1)、以源码包的方式发布

​ 源码包安装的过程,是先解压,再编译,最后才安装,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:.zip, .tar.gz, .tar.bz2, .tar.Z, .tar

​ 2)、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:.egg, .whl

6. 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

7. 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="wangbm",
author_email="wongbingming@163.com",
description="Learn to Pack Python Module -->公众号:Python编程时光",

# 项目主页
url="http://iswbm.com/",

# 你要安装的包,通过 setuptools.find_packages 找到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。

程序分类信息

classifiers 参数说明包的分类信息。所有支持的分类列表见:https://pypi.org/pypi?

​ 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',
]
)

关于文件的分发

from setuptools import setup, find_packages


setup(
name="mytest",
version="1.0",
author="wangbm",
author_email="wongbingming@163.com",
description="Learn to Pack Python Module",
url="http://iswbm.com/",
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']
}
)

​ 除了以上的参数配置之外,还可以使用一个叫做 MANIFEST.in 的文件,来控制文件的分发。

​ 如下这是一个 MANIFEST.in 的样例:

include *.txt
recursive-include examples *.txt *.py
prune examples/sample?/build

​ 这些配置,规定了如下几点

  • 所有根目录下的以 txt 为后缀名的文件,都会分发
  • 根目录下的 examples 目录 和 txt、py文件都会分发
  • 路径匹配上 examples/sample?/build 不会分发

MANIFEST.in 需要放在和 setup.py 同级的顶级目录下,setuptools 会自动读取该文件。

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 install_requires, 有以下五种常用的表示方法:

  • 'argparse',只包含包名。 这种形式只检查包的存在性,不检查版本。 方便,但不利于控制风险。
  • 'setuptools==38.2.4',指定版本。 这种形式把风险降到了最低,确保了开发、测试与部署的版本一致,不会出现意外。 缺点是不利于更新,每次更新都需要改动代码。
  • 'docutils >= 0.3',这是比较常用的形式。 当对某个库比较信任时,这种形式可以自动保持版本为最新。
  • 'Django >= 1.11, != 1.11.1, <= 2',这是比较复杂的形式。 如这个例子,保证了Django的大版本在1.11和2之间,也即1.11.x;并且,排除了已知有问题的版本1.11.1(仅举例)。 对于一些大型、复杂的库,这种形式是最合适的。
  • 'requests[security, socks] >= 2.18.4',这是包含了额外的可选依赖的形式。 正常安装requests会自动安装它的install_requires中指定的依赖,而不会安装securitysocks这两组依赖。 这两组依赖是定义在它的extras_require中。 这种形式,用在深度使用某些库时。

关于安装环境的限制

​ 有些库并不是在所以的 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。

​ 这样的功能,可以使用 python_requires 来实现。

setup(
...
python_requires='>=2.7, <=3',
)

生成可执行文件的分发

from setuptools import setup, find_packages


setup(
name="mytest",
version="1.0",
author="wangbm",
author_email="wongbingming@163.com",
description="Learn to Pack Python Module",
url="http://iswbm.com/",
packages=find_packages(),

# 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 shpy 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。

​ 若你想对这些文件再作一些更改,比如去掉多余的后缀,可以这样做

from setuptools.command.install_scripts import install_scripts

class InstallScripts(install_scripts):

def run(self):
setuptools.command.install_scripts.install_scripts.run(self)

# Rename some script files
for script in self.get_outputs():
if basename.endswith(".py") or basename.endswith(".sh"):
dest = script[:-3]
else:
continue
print("moving %s to %s" % (script, dest))
shutil.move(script, dest)

setup(
...
scripts=['bin/foo.sh', 'bar.py'],

cmdclass={
"install_scripts": InstallScripts
}
)

ext_modules

ext_modules 参数用于构建 C 和 C++ 扩展扩展包。其是 Extension 实例的列表,每一个 Extension 实例描述了一个独立的扩展模块,扩展模块可以设置扩展包名,头文件、源文件、链接库及其路径、宏定义和编辑参数等。如:

setup(
# other arguments here...
ext_modules=[
Extension('foo',
glob(path.join(here, 'src', '*.c')),
libraries = [ 'rt' ],
include_dirs=[numpy.get_include()])
]
)

​ 详细了解可参考:https://docs.python.org/3.6/dis

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 更多参数可见:https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html

8. 打包辅助神器PBR 是什么?

pbr 是 setuptools 的辅助工具,最初是为 OpenStack 开发(https://launchpad.net/pbr),基于d2to1

pbr 会读取和过滤setup.cfg中的数据,然后将解析后的数据提供给 setup.py 作为参数。包含如下功能:

  • 从git中获取Version、AUTHORS and ChangeLog信息
  • Sphinx Autodoc。pbr 会扫描project,找到所有模块,生成stub files
  • Requirements。pbr会读取requirements.txt,生成setup函数需要的install_requires/tests_require/dependency_links

​ 这里需要注意,在 requirements.txt 文件的头部可以使用:--index https://pypi.python.org/simple/,这一行把一个抽象的依赖声明如 requests==1.2.0 转变为一个具体的依赖声明 requests 1.2.0 from pypi.python.org/simple/

​ long_description。从README.rst, README.txt or README file中生成long_description参数

​ 使用pbr很简单:

from setuptools import setup

setup(
setup_requires=['pbr'],
pbr=True,
)

​ 使用pbr时,setup.cfg中有一些配置。在[files]中,有三个key:
packages:指定需要包含的包,行为类似于setuptools.find_packages
namespace_packages:指定namespace packages
data_files: 指定目的目录和源文件路径,一个示例:

[files]
data_files =
etc/pbr = etc/pbr/*
etc/neutron =
etc/api-paste.ini
etc/dhcp-agent.ini
etc/init.d = neutron.init

[entry_points] 段跟 setuptools 的方式相同。

​ 到此,我讲了三种编写使用 setup.py 的方法

  • 使用命令行参数指定,一个一个将参数传递进去(极不推荐)
  • 在 setup.py 中的setup函数中指定(推荐使用)
  • 使用 pbr ,在 setup.cfg 中指定(易于管理,更推荐)

9. 如何使用 setup.py 构建包

​ 1、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:zip, gztar, bztar, xztar, ztar, tar

​ 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

​ 2、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

$ python setup.py bdist

10. 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?

这时候你可以使用这条命令,它会将你的模块安装至系统全局环境中

$ python setup.py install

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

11. 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

或者也可以使用 twine 工具注册上传,它是一个专门用于与 pypi 进行交互的工具,详情可以参考官网:https://www.ctolib.com/twine.html,这里不详细讲了。

12.补充

​ 在所有的Github项目中,都需要使用者安装相应环境才能跑通代码,有些作者指示使用者通过

pip install -r requirements.txt  # install

​ 来一起安装所有的包,常见的requirements.txt如下:

# YOLOv5 requirements
# Usage: pip install -r requirements.txt

# Base ------------------------------------------------------------------------
gitpython>=3.1.30
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
psutil # system resources
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
thop>=0.1.1 # FLOPs computation
torch>=1.7.0 # see https://pytorch.org/get-started/locally (recommended)
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
# protobuf<=3.20.1 # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8012

# Logging ---------------------------------------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# clearml>=1.2.0
# comet

# Plotting --------------------------------------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

# Export ----------------------------------------------------------------------
# coremltools>=6.0 # CoreML export
# onnx>=1.12.0 # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier
# nvidia-pyindex # TensorRT export
# nvidia-tensorrt # TensorRT export
# scikit-learn<=1.1.2 # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1 # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)
# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export
# openvino-dev # OpenVINO export

# Deploy ----------------------------------------------------------------------
setuptools>=65.5.1 # Snyk vulnerability fix
# tritonclient[all]~=2.24.0

# Extras ----------------------------------------------------------------------
# ipython # interactive notebook
# mss # screenshots
# albumentations>=1.0.3
# pycocotools>=2.0.6 # COCO mAP
# roboflow
# ultralytics # HUB https://hub.ultralytics.com