打包Python库

2019年10月05日

Author: Guofei

文章归类: 1-1-算法平台，文章编号: 173

版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，但需要标明原文链接，并通知本人
原文链接：https://www.guofei.site/2019/10/05/make_module.html

Edit

打包前的准备

目录结构

scikit-opt/
    └── sko/
    |   |── filename.py
    |   └── __init__.py
    setup.py

setup.py

from setuptools import setup
setup(name='scikit-opt',
      version='0.1',
      description='Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony Algorithm in Python',
      url='https://github.com/guofei9987/scikit-opt', # 随意填写，一般是项目的 github 地址
      author='Guofei',
      author_email='[email protected]',
      license='MIT',
      packages=['sko'],
      install_requires=['numpy', 'scipy', 'matplotlib', 'pandas'], # 指定此包的依赖
      zip_safe=False # 为了兼容性，一般填 False
      )

name: 包的名字，也是将来用户使用 pip install 时的名字
version：每次上传的版本号应该不一样

在本地试一试

$pip install .

这样你就可以在自己的电脑上的任何目录中导入包了

import sko

（如果只是想做一个包，到这里就算完事了，但如果你想让全世界人方便地用 pip install 安装你的包，看下面）

打包上传到 PyPI

step1:更新相关工具

# 更新 setuptools wheel 这两个工具，用于打包
python3 -m pip install --user --upgrade setuptools wheel


# 上传前，还要先在 https://pypi.org/ 注册个账号
# 更新 twine 这个工具，用于上传
$python -m pip install --user --upgrade twine

step2：打包上传

# 打包
python setup.py sdist bdist_wheel

# 上传
python -m twine upload --repository-url https://upload.pypi.org/legacy/ dist/*

step3：享受成功！上传成功后，全世界所有人都可以使用pip下载你的包啦！

$pip install scikit-opt

加密python代码

方法1:用 pyc 文件加密

export my_package_dir='tst_package'
# 编译文件夹和子文件夹中的 py 文件：
python -m compileall -b ${my_package_dir}
# 这里加入 -b，否则生成的 pyc 文件在 __cache__ 文件夹下，且文件名包含python版本信息，就不能直接用

# 删除 py 文件（慎重！）：
find ${my_package_dir} -name '*.py' -type f -print -exec rm {} \;

compileall 官网： https://docs.python.org/3/library/compileall.html

无法用 pip install . 安装
?能否打包

方法2:使用 cython

你的源码，放到文件 hello.py

def say_hello():
    print("hello world")

同一个目录中建立一个 setup.py 文件

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules = cythonize("hello.py"))

shell 中运行：

>>> python setup.py build_ext  --inplace

build_ext是指明python生成C/C++的扩展模块
inplace指示将编译后的扩展模块直接放在与test.py同级的目录中

后台流程是这样的： .py->.pyc-(使用Cython)-> .c-(使用C编译器)- >.pyd(win)或.so(linux)

python -c “from hello import say_hello;say_hello()”

pip命令

pip install --user --upgrade scikit-opt blind_watermark

-r, --requirement 一般后接 requirement file
-U, --upgrade 升级
-t, --target 安装到哪个路径
--user 安装到哪个路径
--no-deps 不安装依赖的包
-e, --editable editable mode

重新载入包

import importlib

importlib.reload(scipy)

python 环境

conda create -n myenv_py38 python=3.8

activate myenv_py38 # for Windows
source activate myenv_py38 # for Linux & Mac

# 然后可以在此环境中安装包，例如：
pip install scikit-opt

# 反激活环境
conda deactivate

conda remove --name myenv_py38 --all

显示python路径

whereis python # 只会显示 /usr/bin/python 之类

sys.path # 这个好像显示的比较正确

另外，pyenv 也是个强大的 python 版本管理工具。

conda: python虚拟环境管理工具，其中一个功能是安装python包。conda 还可以用来管理其它语言。
pip: python的包管理工具，可以用于安装python包。
miniconda: conda的压缩包，自带了一个名为base的虚拟环境，这个虚拟环境里只安装了python和几个必要的库。
anaconda：conda的压缩包。自带了一个名为base的虚拟环境，这个虚拟环境里安装了很多和数据处理有关的python包。

也可以用 docker：

anaconda docker run -it continuumio/anaconda3 /bin/bash https://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3
miniconda docker run -it continuumio/miniconda3 /bin/bash https://hub.docker.com/r/continuumio/miniconda3

参考资料

CSDN 中文的，但是打包上传那一部分过时了。
官方网站

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