作为一个云计算领域的专家,我了解到Python构建/发布系统是一种用于自动化构建、测试、打包和部署Python应用程序的工具。这些工具可以帮助开发人员更快地发布应用程序,并确保应用程序在不同环境中的稳定性和可靠性。以下是一些常见的Python构建/发布系统:
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这些产品可以帮助开发人员更快地构建、发布和管理Python应用程序,并确保应用程序的稳定性和可靠性。
已有 7514 次阅读 2013-1-3 22:22 |个人分类:学习生活|系统分类:科研笔记|关键词:Python 发布 模块 Windows
pyproject.toml 是一个配置文件,它在Python项目中扮演着重要的角色,主要用于定义项目的构建系统要求。这个文件遵循TOML(Tom's Obvious, Minimal Language)格式,它被设计为易于人类阅读和编写,同时也便于机器解析。
Briefcase是一个功能强大的工具,主要用于将Python项目转化为多种平台的独立本地应用。它支持多种安装格式,使得Python项目能够轻松打包并部署到不同的操作系统和设备上,如macOS、Windows、Linux、iPhone/iPad、安卓系统以及电视操作系统等。
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:
摘要总结:本文主要探讨了如何通过持续集成和自动化部署来提高软件质量和开发效率,同时减少人为操作的出错概率。通过使用Jenkins等构建工具,可以实现自动化构建、测试和部署的过程。同时,通过使用代码质量和持续集成工具,可以提高软件项目的质量,并加快开发速度。
如果您到达这里,您想深入使用更高级的工具。这通常对于首次贡献者和日常开发来说并不需要。这些通常很少使用,例如接近新的 NumPy 发布时,或者进行了大型或特别复杂的更改时。
大多数编程语言包的生态系统都有两个层级(level):每个包都有一个或多个发布(release),每一次发布都可以用版本号(version)进行区分。Python 有第三个层级:每个发布都有一个或多个发行版(distribution),下载安装包时下载的实际文件就是这些发行版。在大多数语言中,这些文件都是发布的同义词,但是在Python 中「一个发布有多个发行版」是很重要的,因为使用最广泛的那些包,大多数发布实际上都有多个发行版。 为什么会这样呢?因为 Python 的特殊之处在于,它将 C 扩展(extension)视为该语言的一流特性,并试图隔离包的使用与编译 C 扩展。这意味着发行版需要包含编译 C 扩展后的得到的二进制代码,这种发行版(在其现代迭代中)被称为 binary wheels。 但是 C 扩展通常需要针对特定的 Python 版本和操作系统进行编译,因此需要使用多个 wheels 来实现普适性。此外,由于包的作者不能预测出所有的 Python 版本和操作系统,所以包含一个由包用户负责编译的源发行版也很重要。 尽管如此,用户们和大多数工具考虑的仍然是发布版本(release),而不是特定的发行版(distribution)。这可能会引起极大的不协调。例如,在一台机器上安装一个包可能需要几秒钟(因为存在匹配的二进制发行版),在另一台机器上可能需要几分钟甚至几个小时。 即使两台机器都能找到合适的二进制发行版来安装,它们的哈希值也不匹配,检测 MitM 攻击也会因此变得更加困难。因为 pip 这样的工具会自动找到在发布下「最合适」的发行版,当一个发行版与给定的系统兼容时会偏向于选择 binary wheel,如果有多个发行版与此系统兼容,则选择最合适的 binary wheel,如果不兼容,则返回到源发行版。 如果你已经安装了发布下的一个发行版之后,该发布又有一个新的发行版,这时就会出现很大的问题。而且这个问题几乎是不可避免的——因为 PyPI 一次只允许上传一个发行版,并会创建一包含这个发行版的新发布,所以在你上传最后一个发行版之前,一定会有人已经下载了第一个发行版。 在使用自动编译程序(buildbot)并行构建不同的发行版之后,这个问题变得更加常见,二进制发行版一般要比源发行版花费更长的时间。当一个包的作者在发布后的几个月或几年里,再去添加对新平台(或 python 的新版本)的支持时,这种情况就变得更糟糕了。当这种情况发生时,会有以下一些问题:
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
Dropbox 是世界上流行的桌面应用之一,你可以安装在 Windows、macOS 和部分的 Linux 发行版上。但你可能不知道,这个应用大部分是用 Python 写的。实际上,Drew 给 Dropbox 写下的第一行代码就是用的 Windows 版 Python,用的是老牌的 pywin32 等库。
云原生是一种团队、文化和技术组织形式,利用自动化工具和架构来管理软件复杂度和加速软件交付。
当我开始使用 Python 并创建我的第一个包时,我很困惑。创建和管理包似乎比我预想的要困难得多。此外,存在多种工具,但我不确定该使用哪一种。我相信你们大多数人过去都遇到过同样的问题。Python 有无数的工具来管理虚拟环境和创建包,但很难(或几乎不可能)了解哪一个适合您的需求。存在一些关于该主题的演讲和博客文章,但它们都没有给出完整的概述或以结构化的方式评估这些工具。这就是这篇文章的主题。
如果一个上点规模的公司,技术团队有什么值得一做的系统,那么发布系统算一个。 jenkins用的好好的,为什么要自己搞呢?总结下来,有下面几点原因:
最近开始自学python,网上找了本书《深入浅出python》 个人感觉很好,图片很多,比较生动,让人印象深刻。 昨天很快就看完了第一章,非常顺利。 然而,今天看到发布那块开始出问题了。 构建发布和安装的时候出问题 那本书是在linux系统下运行,而我用的是windows10. 折腾了老半天,得到以下结论:
2022 年,Charlie Marsh 用 Rust 编写了一个快速开源 Python 代码检查器。如今,Ruff 每周下载量达数百万次,Marsh 也体会到了开源的力量。
设计、构建、测试和维护一个网页应用有许多工作要做。许多Python 和 Django 项目都有常见的共同问题。可重用将会节省这些重复性工作。
Algorand 基金会已推出 AlgoKit 2.0,支持 Python 开发。
那么,这次新发布的 Python 3.8.0 有哪些重要的改进呢?以下是是 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。
那么,这次新发布的 Python 3.8.0 有哪些重要的改进呢?以下是 Python 3.8 相比 3.7 的新增特性。
本高级教程上接教程 6。我们将把我们的网页投票转换成一个独立的Python包,这样你可以在其它项目中重用或者分享给其它人。
本文主要介绍了2017年编程语言的发展状况以及未来趋势。作者通过分析各大编程语言排行榜,总结出目前最受欢迎的编程语言,并分析了各种语言的特点和应用场景。此外,还对量子编程语言和Python的未来趋势进行了介绍和分析。
本周 GitHub Trending 除了 lazydocker 之外,还有多个 lazy 项目上线,比如大家熟悉的 lazyvim,可见,这个世界对懒人还是很友好的。除此之外,主打一个密码免输入,绕开系统密码的 unshackle 也是一个香饽饽,更不用说性能甚好,又很易用的 leptos 构建你的 Web 应用主打一个省事。
企业正在朝着DevOps方法论和敏捷文化迈进,以加快交付速度并确保产品质量。在DevOps中,连续和自动化的交付周期是使快速可靠的交付成为可能的基础。
1. 以root用户或具有sudo访问权限的用户身份运行以下命令,以更新软件包列表并安装必备组件:
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的,也可以是用C/C++写的扩展模块,或者可以是Python包,包中包含了由C和Python编写的模块。
对于中小型企业而言,进行主机和应用的管理是比较麻烦的,应用部署往往需要直接连接服务器,再进行手动的环境配置、代码拉取、应用构建和部署发布等工作,容易出错,且耗时费力。一个好的自动化运维平台,往往能大大节省人力物力,提高开发部署效率。Spug,正是一个面向中小型企业设计的轻量级自动化运维平台。
今天我们继续麻省理工missing smester,消失的学期的学习。这一节课的内容关于元编程。
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
docker 诞生之初就提出一个理念: Build once,Run anywhere, 而支撑这个理念的最主要组件之一就是镜像。构建镜像很简单,一个 Dockerfile 即可完成,但是要构建一个好的镜像却不容易。下文将一步一步构建出一个好的镜像。
在当今信息时代,网络数据的采集和分析对于企业和个人都具有重要意义。本文将介绍基于Python的网络数据采集系统的设计与实现,帮助你构建高效、灵活的数据采集系统,实现对目标网站的自动化数据抓取和处理。
现在,最常用的ROS indigo或ROS Kinetic等都是1.0时代的ROS,这个时代的ROS有一个master(roscore)。
前面介绍了通过tomcat+mysql以及apache+mysql,然后在网上搜索一些开源的网站程序源代码,然后学习如何搭建web服务。
Python 是一种通用编程语言,可用于各种任务,包括 Web 开发、数据分析和机器学习。它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。在本文中,我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。
作者:Shalitha Suranga 翻译:闫晓雨 校对:赵茹萱 本文约2900字,建议阅读6分钟。Python不仅能够应用于数据科学和Web后端——还可以做更多的事。 照片由Chris Ried拍摄,使用Canva编辑并发布在Unsplash Python是一种简单的、对开发人员友好且具有解释性的通用编程语言。Python因其简单的语法、丰富的库生态系统和高效的开发环境而日益流行。程序员使用Python来构建Web后端、实用程序脚本和本机桌面应用程序。如今,Python在科学工程师、数据分析师、机器
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip,distribute
在当今互联网时代,数据是企业和个人的宝贵资产,高效、精准地管理和利用数据已成为业务竞争的基本要求。而分布式数据库技术作为一种重要的数据管理和分析手段,因其在性能、稳定性、容错性等方面的优势受到越来越多的关注和应用。
自从2020年OpenAI发布GPT-3之后,大型语言模型(LLM)就在世界上广受欢迎,一直保持稳定的增长。直到2022年底,对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长,这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人,首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外,OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后,OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型,使LLM成为人们关注的焦点。同时,Harrison Chase创造的LangChain也应运而生,这个库的创建者只花费了几个月的时间就构建出了令人惊叹的功能,尽管它还处于早期阶段。
有许多安装 matplotlib 的不同方法,最好的方法取决于你使用的操作系统,已经安装的内容以及如何使用它。 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。
我们推出了一个新的系列,对PytorchConference2023 的博客进行中文编译,会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
网络编程和单机编程是两种不同的编程方式,它们的主要区别在于其应用场景和实现技术上。
对于大部分用户,推荐下载Windows的二进制发布,它在PostgreSQL 的网站上作为一个图形化安装包可供下载。从源代码构建的方式只适合于希望开发或者扩展 PostgreSQL的人们。
【导语】Python 里各种丰富的标准库、第三方库和模块成为其广受欢迎的原因之一。而 PyPI 就是大家想第三方库前先要安装的一个仓库。作为使用者,它可以帮我们查找 Python 社区开发和共享的软件;而作为开发者,可以用 PyPI 分发自己的软件。从 2003 年创建 PyPI 到现在,整个社区又是如何发展的?现状如何?有哪些有趣的发现,本文将与大家一起进行初步探索。
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境,可用于 notebook、代码或数据,因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外,JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日,这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。
「Python 中的 GIL 将不复存在,这是人工智能生态系统领域中的巨大胜利。」PyTorch 核心维护者 Dmytro Dzhulgakov 感慨道。
链接: https://gregoryszorc.com/blog/2020/01/13/mercurial's-journey-to-and-reflections-on-python-3/
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