在查看别人的Python项目时，经常会看到一个requirements.txt文件，里面记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。这个文件有点类似与Rails的Gemfile。...其作用是用来在另一台PC上重新构建项目所需要的运行环境依赖。第一步我觉得就是看一眼readme吧~而后看一眼requirements.txt。说了很多遍了，python从某种意义上来讲就是活的库。...解决依赖关系。这里将确定要安装的内容。 建造轮子。可以内置的所有依赖项。 安装软件包（并卸载要升级/替换的所有内容）。...要直接从车轮档案中安装： pip install SomePackage-1.0-py2.py3-none-any.whl 对于无法使用轮子的情况，pip提供了pip wheel作为一种便利，可根据您的所有要求和依赖性来构建轮子...要构建满足您的需求及其所有依赖项的本地目录，请执行以下操作： pip install wheel pip wheel --wheel-dir=/local/wheels -r requirements.txt
轮子简介 在学习如何将项目打包到轮子中之前，从用户的角度了解使用轮子是什么样子是很有帮助的。 可以像往常一样在环境中安装一个Python包来开始这个实验。...这意味着，根据您的具体设置，pip安装psycopg2可以获取一个滚轮或源分发版。 为了避免这些类型的兼容性问题，一些包提供了多个轮子，每个轮子都针对特定的Python实现和底层操作系统。...到目前为止，您已经看到了轮子和sdist之间的一些明显区别，但更重要的是这些区别对安装过程的影响。 轮子加速安装 在上面，您看到了获取预构建轮子的安装和下载sdist的安装的比较。...包括:all:使规则适用于密码学及其所有依赖关系。 在我的机器上，从开始到结束大约需要32秒。不仅安装要花费很长时间，而且构建加密还需要提供OpenSSL开发头，并可用于Python。...但在这种情况下，你可以让意图显式通过要求车轮-纯二进制: 此选项仅花费4秒多一点的时间，即仅为密码学及其依赖项使用源分发版时所用时间的八分之一。
通过源代码构建 Python，所以在构建之前，您必须确保安装了 Python 的依赖项，请参阅 pyenv 文档获取平台特定的安装说明。...您可以使用 pip 安装调试会话中可能需要的 Python 依赖项。如果 pypi 上没有调试版的依赖包，您将需要从源代码构建依赖项，并确保您的依赖项也被编译为调试版本。...您可以使用 pip 安装您的调试会话可能需要的 Python 依赖项。如果 pypi 上没有调试版的依赖包，你需要从源代码构建这些依赖项，并确保你的依赖项也编译为调试版本。...您可以使用pip安装您在调试会话中可能需要的 Python 依赖项。如果在pypi上没有调试版本的 wheel 可用，则需要从源代码构建依赖项，并确保您的依赖项也以调试构建。...注意 SciPy 有更多关于如何构建轮子以及处理构建时和运行时依赖关系的文档这里。
该命令会安装install_requires中指定的所有包，以及console_scripts部分指定的脚本。依赖项会作为普通包来安装，而项目本身会以可编辑状态来安装。...源码分发包（sdist） 这是最低等级的一种，基本上就是复制源代码，不过因此在安装的时候有一个必须的构建（可能包括编译）过程来生成各种元信息，哪怕项目是纯的Python项目。...也就是项目中只存在Python代码，同时兼容Python 2和Python 3的轮子，用下面的命令生成。...和通用轮子差不多，不过只支持Python 2或者Python 3. python setup.py bdist_wheel 平台轮子。...很有意思的是，Python官方还提供了一个测试索引，它是一个和PyPI完全一样的测试网站，定期清理，可以让我们方便的练习上传项目，同时不用担心会污染官方仓库。使用方法很简单，先注册一个账户。
通过构建候选项集哈希表和事务哈希表，生成候选项集，并计算支持度。然后，通过哈希表的操作，找到频繁项集。最后，使用频繁项集生成关联规则，并计算置信度。...通常，数据集采用事务表示，每个事务由若干项组成，项可以是商品、产品或其他类型的数据。 构建候选项集：根据预处理的数据集，首先生成所有可能的单个项集作为候选项集。...步骤2：确定最小支持度阈值 假设我们选择最小支持度阈值为2，表示一个项目集在数据集中至少出现2次才被认为是频繁项集。...经典案例： 我们将使用一个经典的数据集，称为"Groceries"，该数据集包含一段时间内超市顾客购买的物品清单。我们将使用Python中的mlxtend库来实现Apriori算法。...mlxtend是一个Python库（Machine Learning Extensions)，旨在为机器学习领域提供额外的功能和扩展，以丰富机器学习工具箱，其中包括Apriori算法。
那”胶水”的能力和整合轮子的能力算不算编程能力呢? 所以我现在就很困惑，所谓的编程能力到底是什么，我该如何提升自己的编程能力？ ? 下面是 刘贺 的回复：（伯乐在线已征得同意） 非常好的一个问题。...一个开源代码库，你能把它从一个语言翻译到另一个语言吗？从一个平台移植到另一个平台吗？能准确估计自己翻译和移植的过程需要多少时间吗？能准确估计翻译和移植之后性能是会有提升还是会有所下降吗？...土办法：多造轮子。就像学画画要画鸡蛋一样，不是这世界上没有人会画鸡蛋，但画鸡蛋能驯服手指，感受阴影线条和笔触。所以，自己多写点东西吧。写个编译器？渲染器？操作系统？web服务器？web浏览器？...我们都有自己的性格，有的求新，有的求稳，有的求快，但具体到一个项目时，知道如何取舍对这个项目最好，很重要。 学校里的作业，没人在意你是不是写在一个大的main()里面，能跑就行。...曾经接手个项目，里面几乎所有的class，每个都有interface，各种继承，各种实现，理由是灵活性高，易扩展。真的易扩展吗？ 我不知道。
TOML 文件进入一个封装整个开发环境的文件夹。为了提高可重复性，每当你构建环境并解析所有包依赖项时，一个 *.lock 文件会记录你使用的所有包及其版本和哈希值。...要真正做到这一点，还需要另一个名为 pyenv 的工具，它允许你随意在不同版本的系统 Python 之间切换，并可以选择为特定项目在本地设置 Python。...自然而然地，应该有一个工具允许你在一个文件中指定 python 版本和依赖项。...最后，poetry 也是一个构建工具，允许用户无缝构建和发布 Python 包。...在这些情况下，为 DAG 中的每个可能的包浏览每个依赖项可能涉及大量的操作，以通过下载和解析 Python 轮子直接找出软件包依赖项。
make help 列出所有目标。 要获取适当的依赖项和其他要求，请参阅构建 NumPy API 和参考文档。...make help列出所有目标。 要获取适当的依赖项和其他要求，请参阅构建 NumPy API 和参考文档。...make help列出所有目标。 要获取适当的依赖项和其他要求，请参阅构建 NumPy API 和参考文档。...如果您使用 conda，我们建议使用根目录中的environment.yml文件为 numpy 开发创建一个单独的虚拟环境（这将一次性创建环境并安装所有开发依赖项）： $ conda env create...依赖项 构建 NumPy 文档所需的所有必要依赖项（除了Doxygen）可以通过以下方式安装： pip install -r doc_requirements.txt 我们目前使用 Sphinx 和
请注意，如果你的项目中有大量的依赖关系没有改变，它们会在构建过程中从缓存中一起被复制到构建机器上； Docker 的构建不是确定性的。...例如，我们可以把 dagster 包和它的依赖项捆绑成一个文件，然后运行它。 % pex dagster --python=python3.8 -o dagster.pex% ....跨平台的构建 我们在无服务器云中使用 Linux python :*-slim 衍生的基础镜像。只要软件包的轮子可用， pex 工具可以在任何平台上为 Linux 构建 pex 文件。...我们跟踪 setup.py 和 requirements.txt 中指定的依赖项。 对于一个完整的构建，将项目依赖性构建到 deps.pex 文件，将代码构建到 source.pex 文件。...而现在，我们把动作代码打包成一个 pex 文件，将其检入动作仓库，直接在 GitHub 运行器上运行。这就省去了下载和启动 Docker 动作镜像的时间，同时仍然允许我们打包所有的依赖项。
Miniconda本质上是一个conda环境的安装程序，只包含Conda及其依赖项，以便您可以从头开始安装所需的。...如果你试图使用pip的轮子，你最好希望你的系统有编译器和设置兼容那些用来最初构建的问题的车轮。...如果这还不够，那么在2016年初推出的一个新的以社区为主导的项目，而不是Continuum附属项目，名为conda-forge，包含用于为任何软件包创建社区驱动的构建的工具。...现实：没有，Conda本质上，Continuum Analytics公司通过提供免费托管构建工件为社区服务。所有软件分发都需要由某人，甚至PyPI托管。...除非pip项目被广泛地重新定义，否则它永远不能有意义地安装和跟踪conda所做的所有非Python包：该架构是Python特定的（正确）以Python为重点。
最近感兴趣想将开发的项目转成Package，研究了一下相关文章，并且自己跑通了，走了一下弯路，这里记录一下如何打包一个简单的Python项目，展示如何添加必要的文件和结构来创建包，如何构建包，以及如何将其上传到...选择构建后端 像pip和build这样的工具实际上不会将源代码转换为分发包（如轮子）；该工作由构建后端执行。...前端应该在构建包时自动安装它们。前端通常在隔离的环境中运行构建，因此在这里省略依赖项可能会导致构建时错误。这应该始终包括后端的包，并且可能有其他构建时依赖项。...有关可以在[project]表中定义的这些和其他字段的详细信息，请参阅项目元数据规范。其他常见字段是提高可发现性的关键字和安装包所需的依赖项。...由于TestPyPI没有与live PyPI相同的软件包，因此尝试安装依赖项可能会失败或安装意外的东西。虽然我们的示例包没有任何依赖项，但在使用TestPyPI时避免安装依赖项是一个很好的做法。
引言 在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。...Python社区已经开发了大量的有用的库和框架，开发者通过Pip可以方便的下载和使用这些库和框架。此外，使用Pip可以帮助开发者更好的管理他们的项目依赖，从而更有效地构建和维护他们的应用。 2....几乎所有的现代Python项目都依赖Pip来管理它们的库和依赖。此外，许多重要的Python工具，如virtualenv和pipenv，都是基于Pip构建的。...numpy 通过这种方式，你可以为每个项目创建一个单独的虚拟环境，然后在这个环境中安装和管理包，从而避免版本冲突的问题。...Pip和虚拟环境 虚拟环境可以帮助我们在不同的项目间隔离Python环境，避免因为包和依赖的版本不一致而导致的问题。这部分将会介绍如何使用Pip和venv来创建和管理虚拟环境。
为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。...安装预构建包 多数平台：Python 科学分发包 第一个选项是使用已经内置 matplotlib 的预打包的 Python 分发包。...matplotlib 如果没有为所有用户安装 Python 2.7 或 3.4，则需要安装 Microsoft Visual C++ 2008（对于 Python 2.7 为 64 位或 32 位）或...如果你在 Windows 上构建，请参阅在 Windows 上构建。 如果在 Linux 上使用软件包管理器安装依赖项，则除了库本身之外，还可能需要安装开发包（查找-dev后缀）。...如果你使用 Debian/Ubuntu，可以使用以下命令在获取需要用于构建 matplotlib 的所有依赖： sudo apt-get build-dep python-matplotlib 如果你使用
这个项目就是pdm，我给它取了一个很装逼的名字——Python Development Master。...兼容 PEP 517 的构建后端，用于构建发布包(源码格式与 wheel 格式) 做一个项目，首先自己要用起来，至少对我来说，这些功能非常Exciting，而且我随时可以根据自己的喜欢做新功能（P.S....不如就多说一些别的吧，当做是我开发这个项目的碎碎念。 把握造轮子的程度 造轮子造轮子，造法也有很多种，你可以从零件厂采购轮毂，轮胎，自己组装，也可以从冶金、找橡胶树资源开始。 1....使用内部API 当你对于上游库的修改多到了一定程度，你一气之下，决定化整为零，把依赖的库拆散，只取它内部的结构和接口来做。...这种情况下就需要mock技术，测试和mock说起来话就长了，够写一本书，我就挑一个具体的场景来说。 测试一个包管理器，PyPI是一个最重要的外部服务。
发布Python包 上一篇介绍了如何使用别人的轮子，现在我们讨论下如何自己造轮子给别人用。...作为一个流行的开源开发项目，Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区，这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。...wheel(轮子) 就光这个名字都如雷贯耳！...您应该始终上传源档案，并为项目兼容的平台提供内置档案。在这种情况下，我们的示例包在任何平台上都与Python兼容，因此仅需要一个内置发行版。...python包和模块分发内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
解决方法是关注点分离，将业务依赖和工具依赖单独放置，一个思路是业务依赖纳入版本管理系统，工具依赖进行 precompile，并由专门的构建团队进行发布，开发者可以选择版本进行全局安装。...又有多少是开发过程、构建过程中，工具的依赖呢？ 笔者做了一个简单的实验：单独安装 React 和 ReactDOM，只占用 3.9M 空间。单独安装 Vue，也只占用 3.6M 空间。...而这些工具依赖，只是在开发和构建过程中使用，甚至是在不同的阶段才会使用，比如很多单元测试，其实是在线上 CI 的过程才会跑，但是却都会一股脑儿的装进 node_modules 文件夹里，和业务依赖搅在一起...首先，冗余的 node_modules 带来的是对于空间和网络更大的开销，使得 CI 过程中环境初始化的过程更长，其实整个 CI 过程中，并不会用到 devDependency 中的所有工具依赖，比如打包...关于把 node_modules 纳入 git 的管理，是否会使得开销过大，这里我们可以设想一下，在任何一个长期运行的项目中，业务依赖相对于自有代码，最多比例也就在 1：1，不可能会出现在一个成熟的商业项目中
就是将应用中所有的模块一股脑全部放在同一个项目中，这样一来，所有应用不需要单独发包、测试，所有代码都在一个项目中管理，一同部署上线，共享构建以及配置脚本等核心流程，同时在开发阶段能够更早地复现 bug...还是 TypeScript 构建库 项目库使用英语还是汉语作为文档等内容语言 使用 npm 还是 yarn 维护项目，或者暂时不自动安装依赖 针对这些信息，我们初始化出整个项目库脚手架。...07 解析一个库基建 我以一个「开发 React 组件库」轮子的场景为例来继续这个话题。大家应该很熟悉 ant-design，react-bootstrap 等 React 组件库相对成熟方案。...我的意图显然不是教大家如何使用 HoC，render prop 甚至 hooks 模式来实现组件复用，编写公共轮子，我更想介绍这些轮子项目组织管理以及构建设计的一个更好的思路。...这个项目是我观察过的所有组件库轮子类项目中，基建做的最好的之一了（我个人主观认为，只是我的审美和认知，不代表客观立场），推荐给大家学习。
，开发者可以在其中创建和管理自己的代码、依赖项和配置。...空间模板包含了开发所需的依赖项、代码库和配置，使得开发者可以专注于编码和开发。...在终端输入以下命令 启动项目yarn start图片这样我们的项目就算完成了，只需要安装几个库就可以快速的构建一个项目。...它集成了常用的开发工具、依赖库和云服务，使得开发者可以快速构建和部署应用程序。此外，Cloud Studio 还提供了自动化测试和持续集成功能，方便开发者进行代码的质量控制和版本控制。...6.3 对云开发领域的启示与展望腾讯云Cloud Studio项目在云开发领域的实践和发展，为其他云服务商提供了宝贵的借鉴经验。
自动创建虚拟环境通过运行pipenv install命令，pipenv会自动为项目创建一个虚拟环境，无需手动执行virtualenv命令。...一键安装和卸载所有依赖使用pipenv install命令，pipenv会根据Pipfile文件自动安装所有项目依赖项。相反，pipenv uninstall命令可以卸载所有依赖项。...pipenv install package_name --dev锁定依赖项版本通过运行pipenv lock命令，你可以生成一个Pipfile.lock文件，其中包含所有依赖项及其精确的版本信息。...这样，你的团队中的每个成员都可以使用相同的依赖项来构建项目，确保每个人都在相同的基础上进行开发。持续集成在持续集成（CI）工具中，你可以配置pipenv来自动安装项目的依赖项并运行测试。...例如，在构建脚本中使用pipenv run命令来确保在构建过程中使用正确的Python环境和依赖项。持续学习与社区贡献pipenv是一个开源项目，它的发展得益于社区的积极参与和贡献。
使用Poetry将帮助您启动新项目、维护现有项目并掌握依赖项管理。您将准备好使用pyproject.toml文件，这将是在 Python 项目中定义构建需求的标准。...要完成本教程并充分利用它，您应该对虚拟环境、模块和包以及pip. 虽然本教程侧重于依赖项管理，但 Poetry 还可以帮助您构建和打包项目。...作为本规范的一部分，为软件包引入了一个新的配置文件，用于指定它们的构建依赖项（期望相同的配置文件将用于未来的配置细节）。（来源） 作者考虑了上面引用中提到的“新配置文件”的几种文件格式。...它们包含诸如 Poetry 之类的工具识别和用于依赖项管理或构建例程的指令。 如果表名是特定于工具的，则必须以tool.为前缀。通过使用这样的子表，您可以为项目中的不同工具添加说明。...您还可以使用速记-D选项，它与以下内容相同--dev： $ poetry add black -D 您添加requests为项目依赖项和black开发依赖项。Poetry 在后台为您做了一些事情。
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