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Python包索引（PyPI）。
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
构建包的过程有些复杂，但从长远来看是值得的，尤其是可以创建属于自己的Python包。本文的目的是通过对构建一个新发行包的案例研究，让您了解需要构建什么以及如何构建python包的基础知识。
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：
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。
了解如何 在sublime编辑器中安装python软件包，以 实现自动完成等功能，并在sublime编辑器本身中运行build。
conda的前两个要点实际上是使许多软件包比pip更具优势。 由于pip是从源代码安装的，所以如果你无法编译源代码，那么安装它可能会很痛苦（这在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，甚至在Linux上也是如此）依赖）。 Conda从二进制文件安装，这意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装非常简单。如果您有兴趣构建自己的软件包，也有一些差异。 例如，pip建立在setuptools之上，而conda使用它自己的格式，这有一些优点（比如静态，而且Python不可知）。
当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时，有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项，不能从环境中移除。在本篇博客文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并说明如何正确处理。
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。
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。
Tkinter 是最受欢迎的软件包之一，它允许您使用 Python 构建 GUI，Tkinter Designer 软件包通过添加 Figma API 来开发更好看的 GUI 来构建此软件包！
在 Python 中构建 GUI 是我最喜欢做的事情之一，无论是显示一些文本的基本页面，还是构建公司使用的完整应用程序，Python 都可用于开发这些以及介于两者之间的所有应用程序。
Python .whl文件(或wheels)是Python中很少讨论的一部分，但是它们对Python包的安装过程非常重要。如果您已经使用pip安装了Python包，那么很有可能是轮子(wheels)使安装速度更快、效率更高了。
Python 是世界上被广泛使用的编程语言之一。语法简单易学，Python 是初学者和有工作经验者的一个很流行的选择。Python 是一个多功能的编程语言。它可以被用来构建各种应用程序，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。
最简单的情况下，如果我们使用官方python镜像，构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时，每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包，也会非常慢。
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
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。
在上一篇博客中，我们介绍了如何使用pyinstaller将python项目打包成一个可执行文件，并且放在系统目录下，让系统用户可以直接识别到我们构造的项目。而python项目中常见的setup.py其实也是在执行类似的构建的功能，通过setup.py文件可以将python包按照指定的方案进行构建，构建出来的可执行文件是一个egg文件。最后将这个egg文件转移到python包的统一管理路径下，这样我们就可以在系统内任一位置的python文件中调用我们构建好的这个python库。
今天要为大家带来的是如何通过从PyPI的方式安装任何Python软件包作为Rez软件包
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。这允许Python用户有效地共享和协作，从其他人已经创建的解决方案中受益于常见（有时甚至是罕见的）问题，以及可以提供他们自己的解决方案。
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
node-gyp是用Node.js编写的跨平台命令行工具，用于为Node.js编译本机插件。它包含gyp-next项目的供应商副本，该副本以前由Chromium团队使用，已扩展用来支持Node.js本机插件的开发。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。因此，我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境，尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
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。
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：
第一部分着重介绍多阶段构建（multi-stage builds），因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中，我会解释静态链接和动态链接的区别，它们对镜像带来的影响，以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接：两个奇技淫巧，将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
了解如何在sublime编辑器中安装python软件包，以实现自动完成等功能，并在sublime编辑器本身中运行build。
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：
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。
nghttp2下载地址：https://github.com/nghttp2/nghttp2
源码地址：https://github.com/iOSDevLog/slmethod
Docker 是一种容器引擎，可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
缘起~为什么会有这样的一篇文章呢？因为我最近在读Python的官方文档，里面正好读到了这里安装Python模块，然后我天天也在读源码，也在实践中得到了一些佐证。所以记录一下。
例如我的项目路径是：D:\PythonProject\OneMake_Spark\venv\Scripts
最近在系统学习Python，以MOOC上面的一套Python3的课程为基础。本文主要总结一下基础部分的关键点。
Scapy是一个Python程序，使用户能够发送，嗅探和剖析并伪造网络数据包。此功能允许构建可以探测，扫描或攻击网络的工具。
项目地址：https://github.com/shikanon/BaiduMapAPI
构建是指将源码转换成一个可使用的二进制程序的过程。这个过程可以包括但不限于这几个环节:下载依赖、编译、打包。构建过程的输出一比如一 个zip包，我们称之为制品(有些书籍也称之为产出物)。而管理制品的仓库，称为制品库。 在没有Jenkins的情况下，构建过程通常发生在某个程序员的电脑上，甚至只能发生在某台特定的电脑上。这会给软件的质量带来很大的不确定性。想想软件的可靠性(最终是老板的生意)依赖于能进行构建的这台电脑的好坏，就觉得很可怕。 解决这问题的办法就是让构建每一步都是可重复的，尽量与机器无关。 所以，构建工具的安装、设置也应该是自动化的、可重复的。 虽然Jenkins只负责执行构建工具提供的命令，本身没有实现任何构建功能，但是它提供了构建工具的自动安装功能。
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
原文地址：https://blog.csdn.net/Lunaqi/article/details/76171702
互联网上有极其丰富的数据资源可以使用。使用Excel可以自动读取部分网页中的表格数据，使用Python编写爬虫程序可以读取网页的内容。
由于Python越来越受欢迎，并得到广泛采用，它将成为2020年流行起来的编程语言。在牢固掌握Python编程基础之后，初学者面临的下一个挑战是构建用户界面。幸运的是，有很多Python框架专门帮助开发人员构建令人惊叹但高度直观的用户界面，以适应程序应用。
世界上有超过200,000个Python程序包（这只是基于官方的Python程序包索引PyPI托管的程序包）。
在构建自然语言理解深度学习模型过程中，研究人员或者工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力，而不是专注于模型架构设计与参数调整。
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新） 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积，提升 DevOps 效率，另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）、作者 | Shalabh Chaturvedi、译者 | 邓晓娟 无服务器开发和反馈循环 Dagster 是一个数据编排器。在无服务器 Dagster 云上，不需要建立本地开发环境或云基础设施，就可以开发和部署 Dagster 代码。当你向 GitHub 提交修改时，GitHub Action 会直接构建和部署你的代码到 Dagster 云。你可以在用户界面中查看和互动你的 Dagster 对象。借助 Dagster 云，远程环境通常用于让使用自动创建的暂存环
今天我们分享一篇通过Python编写测试用Web应用程序，然后使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据的文章，让你学爬虫更方便。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
