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。
Github地址：https://github.com/pybuilder/pybuilder
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
无论您是要从网站获取数据，跟踪互联网上的变化，还是使用网站API，网站爬虫都是获取所需数据的绝佳方式。虽然它们有许多组件，但爬虫从根本上使用一个简单的过程：下载原始数据，处理并提取它，如果需要，还可以将数据存储在文件或数据库中。有很多方法可以做到这一点，你可以使用多种语言构建蜘蛛或爬虫。
使用python密钥指定python版本。当我们更新Python构建映像时，别名3.6会指向不同的确切版本或补丁级别。
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。
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。
要构建 Relay，我们需要最新的稳定版 Rust。crate 被拆分为具有多个功能的工作区，因此在运行构建或运行测试时，请始终确保传递 --all 和 --all-features 标志。processing 功能还需要 C 编译器和 CMake。
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。
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：
Algorand 基金会已推出 AlgoKit 2.0，支持 Python 开发。
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。
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。
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。
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。
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：
PyPi 是 Python Package Index 的首字母简写，其实表示的是 Python 的 Packag 索引，这个也是 Python 的官方索引。
最近创建了几个 Python 的开源项目（u-coreutils、auto-logger、fastapi-redis-session）。
通常，如果您正在创建 Python 包，要么是因为有一些想要与他人分享的代码，要么是因为您对想要分享的东西有一定的想法。
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
4月21日，Facebook 正式发布了 PyTorch 1.5，这是自 2020 年 1 月发布 Pytorch 1.4 之后，时隔三月迎来的另一次版本升级。
在工作中我们会有直接想通过http方式运行Jenkins job的需求，这样就不需要每次都进入JENKINS的页面了。
「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。
前言 对于码农来说，主要关注2017年新推出了哪些开源库，还有就是新近有什么流行的既能解决问题又好用的利器。下面就来为2017年做个总结。 1、Pipenv 第一名非它莫属，这个工具年初才发布，但它已经能够影响每个Python开发者的工作流了，更别提现在连Python.org都官方推荐它作为支持库的管理工具！ Pipenv最开始不过是大神Kenneth Reitz搞的周末项目，本意是将npm或yarn这些包管理器的闪光点引入Python世界。别管什么安装virtualenv、virtualenvwrapp
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。
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:
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：
今天遇到的新单词： plugin n插件 core n核心 archive v存档 upload v上传 properly adv适当的 statement n声明
2021 新版微博评论及其子评论爬虫发布 发布将近一年了，其中大大小小陆续更新过好几次，主要是由于 weibo.com 改版或者新增 feature。这次的更新也是如此，一者 weibo.com 对评论接口的修改，使得之前的版本能抓到的评论变少了；二是因为评论 ip 属地需要新增。
随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域，从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。
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。
一. Python 主要版本的背景 Python 2 发布于 2000 年年底，意味着较之先前版本，这是一种更加清晰和更具包容性的语言开发过程。而先前版本的 Python 应用的是 PEP (Python 增强协议)，这种技术规范能向 Python 社区成员提供信息或描述这种语言的新特性。 Python 3 被视为 Python 的未来，是目前正在开发中的语言版本。为了不带入过多的累赘，Python3在设计的时候没有考虑向下兼容。作为一项重大改革，Python 3 于 2008 年年末发布，以解决
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。
本文介绍了13个最受欢迎的机器学习库，这些库包括Pandas、Scikit-learn、Numpy、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Genism、H2O、Keras、PyTorch、Caffe2和PyFlux。这些库可以用于数据科学、机器学习、图像处理、自然语言处理、时间序列分析和深度学习等领域。
GitLab 12.9 将弃用用于 Python 依赖扫描的 Alpine Linux 镜像，改用 Debian 作为基础镜像。
最近老板问我Build & Release Engineer（发布工程师）到底需要做哪些工作？他们的工作职责和要求是什么？
选自tryolabs 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天、刘晓坤 2017 年即将结束，又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习，盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库；同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外，本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库，如 PyVips 和 skorch。 十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说，则通常是回顾那些今年推出的开源库，或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。 过去两年来，我们一直通过
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说，这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库，因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中，我们都会在博客中选取我们认为在Python社区最有用的库。今年也是如此。 这一次，这份列表基本都是机器学习（ML）的库。请非ML库的作者而且能够谅解，这都怪我们的偏见。希望在读到本文的人能评论并提出一些被我们忽略的伟大的库帮助我们矫正它。 那么，让我们开始盘点吧！ 1. Pipenv 链接：https://
首先明确软件版本，我这里使用的是 Jenkinsver.2.121.3 ，这个版本比较老，其上安装 Kubernetes 插件所使用 kubectl 版本也比较老，无法使用 Kustomize 的 yaml 文件需要的 apiVersion:apps/v1 ，直接使用生成 deploy.yaml 文件会报错，所以这里选择了自己构建一个包含 kubectl 和 kustomize 的镜像，在镜像中使用 Kustomize 生成所需 yaml 文件并在 Kubernetes 上部署。
在按下提交按钮后后端开始执行发布程序(jenkins)，执行完成之后(成功/失败)返回如下结果
还不会使用Github自动构建Actions？这么好用的功能实在是忍不住写一篇文章推广一下。如果你没使用过，那么就来看看吧。 Github被微软收购之前就有自动构建工具，比如Travis CI，自动构建可以让代码自动构建起来，甚至自动打包、自动发布，我也是在编写我的笔记程序时想让Github自动发布新版本才开始使用这个功能。 我的项目是private类型的，AppVeyor免费版本只支持public的项目，后来发现Github的Actions可以支持private并且功能异常强大，几乎所有的程序（Wind
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。
一般我们都会选择在项目的顶层包含较基础的文件，比如setup.py，requirements，README等文件。 一般情况下，一个预发布的Python项目中应该包含以下几类文件：
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