@click.option() 和 @click.argument()，两者有些许区别，使用场景也有所不同。 总体而言，argument() 装饰器比 option() 功能简单些，后者支持下面的特性： 自动提示缺失的输入； option 参数可以从环境变量中获取，argument 参数则不行； option 参数在 help 输出中有完整的文档，argument 则没有；
在安装python的相关模块和库时，我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”，前者是在线安装，会安装该包的相关依赖包；后者是下载源码包然后在本地安装，不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时，利用pip工具相当简单。但是在如下场景下，使用python setup.py install会更适合需求：
命令行应用程序是开发人员最好的朋友。想快速完成某事？只需敲击几下键盘，您就已经拥有了想要的东西。
一个 Python 软件包中的 setup.py 文件包含这个 Python 包如何打包发布等重要信息。本文主要对这篇博客(https://amir.rachum.com/blog/2017/07/28/python-entry-points/)进行了翻译解读，以解释 Python setup.py 文件中 entry_point 用法。
setuptools是Python distutils增强版的集合，它可以帮助我们更简单的创建和分发Python包，尤其是拥有依赖关系的。用户在使用setuptools创建的包时，并不需要已安装setuptools，只要一个启动模块即可。
python包在开发中十分常见，一般的使用套路是所有的功能做一个python模块包，打包模块，然后发布，安装使用。打包和安装包就是最常见的工作。学习中遇到distutils和setuptools两种打包的工具。
大家圣诞快乐，雕虫小技栏目又和大家见面了，谁让咱不会那些个屠龙之技，只好捉几个虫子玩玩了。 写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布，然而网上（中文世界）的打包发布教程很少有针对此的更新。 再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了，还是应该来做点贡献。
实际上 Python 标准库提供了一个默认的命令行工具 Argparse，但是对于 Click 来说 Argparse 使用起来非常的繁琐和麻烦，大多数人都很少使用它。Argparse 对比与 Click 就像网页解析中使用的 re 和 BeautifulSoup。
对于所有 packages 列表里提到的纯 Python 模块做处理 需要在 setup 脚本里有一个包名到目录的映射。 默认对于 setup 脚本所在目录下同名的目录即视为包所在目录。 当你在 setup 脚本中写入 packages = ['foo'] 时， setup 脚本的同级目录下可以找到 foo/__init__.py。如果没有找到对应文件，disutils 不会直接报错，而是给出一个告警然后继续进行有问题的打包流程。
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想要发布一个第三方的包，首先你得有一个需要发布的项目。这个项目可以完成任何有意义的事情。比如：今天的样例就是一个Python的测试报告第三方库。
编写setup.py文件，获取帮助：python setup.py --help-commands
上一篇说到打包python程序，这里再补充下关于django程序的打包安装，重点在与打包是那个entry_points的设置。
OpenStack是目前我所知的最大最复杂的基于Python项目。整个OpenStack项目包含了数十个主要的子项目，每个子项目所用到的库也不尽相同。因此，对于Python初学者和未接触过OpenStack项目的人来说，入门的难度相当大。
如果使用方只用把插件加到依赖里，安装以后这个插件就自动生效了，那使用方岂不是非常方便？但 Python 是个运行时的动态语言，所有代码需要生效都要实际执行它，那么这个执行时谁来做，什么时机执行呢？
出于业务需要，在函数服务的代码中要进行HTTP调用，自然而然会想到使用知名的requests库，然而SCF的Python环境除了标准库之外只有COS的库，无奈只好手动下载requests库及其依赖，好在使用pip download <package>命令可以直接下载pypi库的wheel文件，再配合wheel unpack <pacakge.wheel>命令，可以方便的把需要的库及其依赖的源代码下载下来，再加上一些后续的处理（wheel文件解压之后有两个子文件夹，一个代码文件夹，一个包发行说明文件夹，需要再进行一下文件夹的移动），我写了一个简单的添加pypi库的命令scf-add(https://github.com/duyixian1234/scf_add)。
自带插件loader：src/sentry/conf/server.py 里的INSTALLED_APPS tuple
假如你已经有了编程基础，那么学习一门新语言的困难点绝对不在语法、语义和风格等代码层面上的，而在于语言范式（OO，FP还是Logic），语言的生态（如：依赖管理和包发布等）和工具（编辑器，编译器或者解释器）这些方面，请参看如何高效地学习编程语言。再假如你已经对各类语言范式都有一定的了解，那么最后的困难之处就是...细节，它是魔鬼。
前几天吴老板给我推荐了一个摸鱼库，竟然是Python库，给我惊了一下，感觉应缺斯汀。
关于python程序打包的介绍就不多说了，大部分的python基础书上都有介绍。这里就直接演练。
Saleor 是一个快速发展的开源电子商务平台，基于 Python 和 Django开发，且持续更新中，一点不用担心版本过旧的问题。
概览 这里主要收集python项目的打包、发布和部署的常用方法，只是入门级别，深入的流程还是以官方文档为准（链接每节都已经给出）。 distutils,setuptools,pip,virtualenv 官网资料(Python Packaging User Guide): https://packaging.python.org/key_projects/#setuptools 简介 distutils - Python自带的基本安装工具, 适用于非常简单的应用场景使用, 不支持依赖包的安装
哈喽大家好~咱们课题组又推出了新系列【Python库的开发和发布】，本篇推送是系列第一弹~
上次写的一个终端里面斗鱼TV弹幕Python版本和Ruby版本，并且发布到PIP和RubyGems上面.在发布PIP包的时候，居然Google不到一篇可以非常好的讲解这个流程的文章.于是整理这篇文章，并且方便后来自己检索，并且方便他人找资料. 自推荐下依照本文定制的命令行工具danmu.fm的github地址： https：//github.com/twocucao/danmu.fm 本文的目的也是非常简单： 写一个Python命令行工具，并且发布到PIP上面.并且在这个过程中给出我自己的一些思考. 如何分
Bandit这款工具可以用来搜索Python代码中常见的安全问题，在检测过程中，Bandit会对每一份Python代码文件进行处理，并构建AST，然后针对每一个AST节点运行相应的检测插件。完成安全扫描之后，Bandit会直接给用户生成检测报告。
写这篇文章是因为过去的两年关于pip和 Python 包管理有几个重要的 PEP 发布，然而网上（中文世界）的打包发布教程很少有针对此的更新。再加上我成为 PyPA 的成员已经尸位素餐快一年了，还是应该来做点贡献。
接着前面的《tox 教程》，以及刚翻译好的《nox文档》，我们继续聊聊 Python 任务自动化的话题。
如果衡量单元测试对相应代码的测试重量，覆盖率是一个必要非充分条件，因此统计代码的覆盖率，检视单测是否充分，就尤为的重要。
发布PyPI(简单) #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/get_time #1 环境 Python3.6 twine==1.13.0 # 需要pip下载 #2 准备 #2.1 注册PyPI账号 https://pypi.org/ #2.2 安装环境 pip3 install twine #3 开始 #3.1 新建文件夹 . ├── get_time # 文件夹 │ └── __init__.py # 把需要发布的代码放到里面 └── setup.py # 配置
newrelic-admin 命令调用的是 newrelic.admin:main，这是代码的入口。首先看一下 newrelic/admin/目录。
在运行用例的时候，我们可能出于某种需求，不想加载某个插件，比如我通过pip安装了一个pytest的插件。 后续我想修改插件的一些代码，于是放到项目本地，自己去注册本地插件了。这样就需要禁用 pip 安装的那个插件。
在上篇文章：Scrapy源码剖析（一）架构概览，我们主要从整体上了解了 Scrapy 的架构和数据流转，并没有深入分析每个模块。从这篇文章开始，我将带你详细剖析 Scrapy 的运行原理。
看了挺多资料，做了挺多事情，学了挺多乱七八糟的知识，笔记记得乱糟糟的，以至于一直没有整理发文（啊其实我就是懒），各位见谅。
这是官方文档的命令行工具https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/commands.html 配置设置 Scrapy 默认在 scrapy.cfg 文件中查找配置参数： 系统范围：/etc/scrapy.cfg 或 c:\scrapy\scrapy.cfg 用户范围：~/.config/scrapy.cfg ($XDG_CONFIG_HOME) 和 ~/.scrapy.cfg ($HOME) 项目内范围：scrapy.cfg 项目范围的设置将覆盖所有其他文件的设置
$ sudo apt install ros-<distro>-package-name
除了C++，Python是ROS2通过rcppy客户端库正式支持的语言之一。本节将再现在上一节中所做的，但使用Python。通过比较验证两种语言发展过程中的差异和相似性。此外，在前面的章节中解释了ROS2的原理，将认识到Python代码中ROS2的元素，因为原理是相同的。
Python是做机器学习框架一定要支持的。MLSQL很早就支持集成Python脚本做模型的训练和预测。
flask命令在Flask库安装后可使用，使用前需要正确配置FLASK_APP环境变量以告知用户程序所在位置。不同平台设置方式有所不同。
首先，我们需要导入Tkinter模块。Tkinter是Python的一个标准GUI库，我们用它来创建我们的计算器的图形界面。
我们知道InfluxDB是最受欢迎的时序数据库（TSDB）。InfluxDB具有 持续高并发写入、无更新；数据压缩存储；低查询延时 的特点。从下面这个权威的统计图中，就可以看出InfluxDB的热度。
在大多数时候，我们都在黑黢黢的控制台里执行 Python 脚本。这看起来很酷很 GEEK。但对于部分场景下的用户来说，这样就不大美观和人性化了：我们需要交互更方便的图形化产品，也就是 GUI（图形用户界面，Graphical User Interface）。
refdata-gex-GRCh38-2020-A/genes/genes.gtf
前几天加了两个Openvino群，准备请教一下关于Openvino对YOLOv3-tiny的int8量化怎么做的，没有得到想要的答案。但缺发现有那么多人Openvino并没有用好，都是在网络上找资料，我百度了一下中文似乎没有靠谱的目标检测算法的部署资料，实际上这个并不难，用官方提供的例子改一改就可以出来。所以我答应了几个同学写一个部署流程希望对想使用Openvino部署YOLOv3-tiny(其他目标检测算法类推)到cpu或者Intel神经棒上(1代或者2代)都是可以的。
Python本身自带了一套工具distutils ，用于发布 Python 应用程序。但 distutils 没有提供定义其它依赖包的功能，setuptools 的真正优点并不在于实现distutils 所能实现的功能——尽管它的确增强了distutils的功能并简化了setup.py 脚本中的内容。setuptools 最大的优势是它在包管理能力方面的增强。它可以使用一种更加透明的方法来查找、下载并安装依赖包；并可以在一个包的多个版本中自由进行切换，这些版本都安装在同一个系统上；也可以声明对某个包的特定版本的需求；还可以只使用一个简单的命令就能更新到某个包的最新版本。 简单来说，Python setuptools可以看做是增强版的distutils，用来管理Python的各种包。
（本文以nova-api为例子，完整的描述了如何添加一个新的nova-api过程，并写一个测试程序进行测试）
openstack使用stevedore的插件机制，来提供了扩展接口功能（openstack官方称为Extending the API）。有了插件机制，我们在开发新的OpenStack功能时，通过扩展接口功能，在不改变openstack核心代码的前提下，就可以实现对OpenStack的功能扩展。
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