A. python构建发布报错
不是很清楚吗？它告诉你是语法错误啊，还指出了在 setup.py 的第5行的 version = '1.0.0', 上有语法问题，你打开源码看一下就知道错在哪了
B. 如何设计结构清晰的 Python 工程目录结构
1. 使用专业的项目构建发布工具来构建项目目录. 如 buildout . 其目录结构绝对比自己创建来的漂亮.
2. log目录最好不要放到项目里
3. 缺少 setup.py
4. 缺少 requirements.txt
C. 如何将python开发的程序打包发布
1、下载并安装py2exe,可下载最新版本。
2、编写安装脚本，比较简单，不过多解释，如下：
Screenshot_setup.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from distutils.core import setup
import py2exe
includes = ["encodings", "encodings.*"]
data_files = ['CameraDll.dll']
options = {"py2exe":
{ "compressed": 1,
"optimize": 2,
"bundle_files": 1,
"includes": includes
}
}
setup(
version = "1.0",
description = "Screenshot Tool",
name = "Screenshot Tool",
options = options,
zipfile=None,
data_files = data_files,
console=[{"script": "Screenshot.py", "icon_resources": [(1, "Screenshot.ico")] }]
)
各参数含义见第5小节或执行python命令行下执行help(py2exe)查看。
3、打包程序：
a、将要找包的程序、文件和打包脚本放在同一目录下，如下：
E:\tmp\pyexe_tmp>tree /F
文件夹 PATH 列表
卷序列号码为 0007F240 101F:F68D
E:.
CameraDll.dll
screenshot.ico
Screenshot.py
screenshot_setup.py
没有子文件夹
E:\tmp\pyexe_tmp>
b、执行打包脚本:
E:\tmp\pyexe_tmp>python screenshot_setup.py py2exe
python screenshot_setup.py py2exe
running py2exe
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\collect-2.6
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\bundle-2.6
creating E:\tmp\pyexe_tmp\build\bdist.win32\winexe\temp
creating E:\tmp\pyexe_tmp\dist
*** searching for required moles ***
*** parsing results ***
*** finding dlls needed ***
*** create binaries ***
*** byte compile python files ***
writing byte-compilation script 'e:\tmp\tmp1ecbcw.py'
D. Python模块发布构建安装到Python本地副本中，在终端键入 sudo python3 setup.py install。无法识别sudo
听你描述问题的习惯，似乎你在看一本外省的书。 sudo的确是linux的习惯。在windows下没有。也许mac ios里有。 如果你安装了linux工具到windows，则sudo 也可以有。 或者是你安装cygwin到windows下。在cygwin里。sudo没有。但是大部分linux命令都有。
将sudo 去掉就可以了，另外你需要将python3的执行路径放以系统的环境变量path里。这样就容易自动找到python3了。
在windows环境里，python3的安装目录是开放的，所以不需要象linux下那样，一定要sudo获得超级用户权限。
E. 如何将自己的Python代码打包发布到pypi上
什么是pypi
简单的说pypi是一个python包的仓库，里面有很多别人写好的python库，你可以通过easy_install或者pip进行安装,方便用户更方面的使用你的代码模块。
将代码打包并上传到pypi上，大体上分为以下几步：
1、整理代码的目录结构，方便打包和python的import，为了方便引用，需要将代码模块变成一个包，所以需要将功能代码用目录来整合方便引用，并且需要创建__init__文件，__init__中可以没有内容，也可以在__init__文件中进行import（from .extractor import Document）操作，以减少整体模块引用时import的层数，避免错误。
[html]viewplain
├──./tidypage
│├──./tidypage/cleaners.py
│├──./tidypage/extractor.py
│├──./tidypage/__init__.py
│└──./tidypage/titles.py
2、功能模块的目录整理好后，就可以开始整理和添加发布到pypi上所使用的文件了
tidy_page
├──LICENSE
├──README.rst
├──requirements.txt
├──setup.py
├──tidypage
│├──cleaners.py
│├──extractor.py
│├──__init__.py
│└──titles.py
就是将原来的目录深移一层，文件夹名称可以根据自己意愿。然后在到第一层的目录下创建些特殊文件，具体你可以看看下面这个文件结构你就明白了
LICENSE文件是授权文件，比如：MIT license， APACHElicense
README.rst 文件想必大家都不陌生，其实就是项目介绍和使用说明
setup文件才是重点，是python模块安装所需要的文件，它的格式如下：
#!/usr/bin/envpython
from__future__importprint_function
fromsetuptoolsimportsetup,find_packages
importsys
setup(
name="tidy-page",
version="0.1.1",
author="DesionWang",
author_email="[email protected]",
description="htmltextparser,getthecontentformhtmlpage",
long_description=open("README.rst").read(),
license="MIT",
url="https://github.com/desion/tidy_page",
packages=['tidypage'],
install_requires=[
"beautifulsoup4",
lxml_requirement
],
classifiers=[
"Environment::WebEnvironment",
"IntendedAudience::Developers",
"OperatingSystem::OSIndependent",
"Topic::TextProcessing::Indexing",
"Topic::Utilities",
"Topic::Internet",
"Topic::SoftwareDevelopment::Libraries::PythonMoles",
"ProgrammingLanguage::Python",
"ProgrammingLanguage::Python::2",
"ProgrammingLanguage::Python::2.6",
"ProgrammingLanguage::Python::2.7",
],
)
文中的classifiers的内容并不是随便填写的，你需要参照本文参考文档中的PyPI Classifiers来写
3、开始使用Distutils进行打包
为了保证效果，在打包之前我们可以验证setup.py的正确性，执行下面的代码
python setup.py check
输出一般是running check如果有错误或者警告，就会在此之后显示没有任何显示表示Distutils认可你这个setup.py文件。
如果没有问题，那么就可以正式打包，执行下面的代码：
python setup.py sdist
执行完成后，会在顶层目录下生成dist目录和egg目录
tidy_page
├──tidy_page/dist
│├──tidy_page/dist/tidy-page-0.1.0.tar.gz
│└──tidy_page/dist/tidy-page-0.1.1.tar.gz
├──tidy_page/LICENSE
├──tidy_page/README.rst
├──tidy_page/setup.py
├──tidy_page/tidypage
│├──tidy_page/tidypage/cleaners.py
│├──tidy_page/tidypage/extractor.py
│├──tidy_page/tidypage/__init__.py
│└──tidy_page/tidypage/titles.py
├──tidy_page/tidy_page.egg-info
│├──tidy_page/tidy_page.egg-info/dependency_links.txt
│├──tidy_page/tidy_page.egg-info/PKG-INFO
│├──tidy_page/tidy_page.egg-info/requires.txt
│├──tidy_page/tidy_page.egg-info/SOURCES.txt
│└──tidy_page/tidy_page.egg-info/top_level.txt
4、打包完成后就可以准备将打包好的模块上传到pypi了，首先你需要在pypi上进行注册gotoPyPI Live
注册完成后，你需要在本地创建好pypi的配置文件，不然有可能会出现使用http无法上传到pypi的问题
Create a.pypircconfiguration file，在用户的home目录下创建.pypirc文件，文件的内容如下
[distutils]index-servers=pypi[pypi]repository=https://pypi.python.org/pypiusername=your_usernamepassword=your_passwor
chmod600~/.pypirc
pythonsetup.pyregister-rpypi
在pypi上注册模块
python setup.py sdist upload -r pypi
上传python文件包，没有问题你就可以在pypi上看到你上传的包了并且可以使用pip搜索和install你的python包了
F. 干货分享!Python基础教程
1.解释Python
_编译语言_是指使用编译器事先将源代码编译为可执行指令的_语言_(例如Java)。以后，这些合规指令可以由运行时环境执行。
_解释语言_是指不应用中间编译步骤并且可以将源代码直接提供给运行时环境的语言。在此，_源代码到机器代码的转换_是在程序执行的同时发生的。意味着，任何用python编写的源代码都可以直接执行而无需编译。
2. Python很简单
Python主要是为了强调代码的可读性而开发的，它的语法允许程序员用更少的代码行来表达概念。
根据语言中可用关键字的简单性粗略衡量，Python 3有33个关键字，Python 2有31个关键字。相比之下，C ++有62个关键字，Java有53个关键字。Python语法提供了一种易于学习和易于阅读的简洁结构。
3.与其他语言比较
· Python使用_换行符来完成一条语句_。在其他编程语言中，我们经常使用分号或括号。
· Python依靠缩进(使用空格)来定义范围，例如循环，函数和类。为此，其他编程语言通常使用花括号。
4.用途和好处
Python可用于快速原型制作或可用于生产的软件开发。以下列表列出了python的一些流行用法。
· Python有一个庞大而健壮的标准库，以及许多用于开发应用程序的有用模块。这些模块可以帮助我们添加所需的功能，而无需编写更多代码。
· 由于python是一种解释型高级编程语言，它使我们无需修改即可在多个平台上运行相同的代码。
· Python可用于以程序样式，面向对象样式或功能样式编写应用程序。
· Python具有分析数据和可视化等功能，可帮助创建用于_大数据分析，机器学习和人工智能的_自定义解决方案。
· Python还用于机器人技术，网页抓取，脚本编写，人脸检测，颜色检测和3D应用程序中。我们可以使用python构建基于控制台的应用程序，基于音频的应用程序，基于视频的应用程序，企业应用程序等。
以上就是关于Python基础教程的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎及时关注本平台!
G. python - Poetry介绍
一、简介
Poetry 是一个Python 中的好用的包管理工具。在 Python 中，打包系统和依赖管理非常复杂：一个项目经常要同时创建多个文件，例如：
setup.py
requirements.txt
setup.cfg
MANIFEST.in
Pipfile
基于此， poetry 将所有的配置都放置在一个 toml 文件中，包括：依赖管理、构建、打包、发布等，可谓是简单方便。
二、安装
Poetry 要求 Python 版本为 2.7 或者 3.5+。Poetry 官方提供了一个脚本，可以快速方便地进行安装。
osx / linux / bashonwindows 安装：
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/install-poetry.py | python -
windows powershell 安装：
(Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/install-poetry.py -UseBasicParsing).Content | python -
Poetry 会被安装在系统中的如下位置：
$HOME/.local/bin Unix系统
%APPDATA%PythonScripts Windows系统
然后把路径添加到系统变量 PATH 中，即可使用 poetry 命令调用：
poetry --version
卸载：
python install-poetry.py --uninstall
POETRY_UNINSTALL=1 python install-poetry.py
如果你想要改变安装的默认路径，可以设置 POETRY_HOME ：
POETRY_HOME=/etc/poetry python install-poetry.py
除了官方的安装脚本，也可以使用 pipx 或者 pip 进行安装：
pipx install poetry
pipx upgrade poetry
pipx uninstall poetry
pip install --user poetry
更新：
poetry self update
三、基础使用
在已有项目中执行：
poetry init
该命令创建了一个pyproject.toml 文件。你可以手动修改 pyproject.toml 文件添加依赖，然后运行：
poetry install
也可以执行 add 命令安装具体某个模块并自动添加到 pyproject.toml：
$ poetry add xxxx
默认情况下，poetry会在 {cache-dir}/virtualenvs 下创建虚拟环境，你也可以手动修改该配置项，或者在 pyproject.toml 配置[virtualenvs.in-project] 在你的项目目录中创建虚拟环境。
你可以使用 run 命令在虚拟环境中运行脚本：
poetry run python your_script.py
或者直接激活你的虚拟环境，新建一个 shell 运行：
poetry shell
只安装dependencies ：
poetry install --no-root
更新所有锁定版本的依赖：
poetry update
四、命令选项
全局选项：
--verbose (-v|vv|vvv): "-v" 正常输出, "-vv" 详细输出 "-vvv" debug
--help (-h) : 帮助信息
--quiet (-q) : 不输出任何信息
--ansi: 强制 ANSI 输出
--no-ansi: 禁止ANSI 输出
--version (-V): 显示版本
--no-interaction (-n): 禁止交互询问
NEW：
poetry new my-package
创建项目模板，项目结构如下所示：
my-package
├── pyproject.toml
├── README.md
├── my_package
│ └── init .py
└── tests
└── init .py
init：创建pyproject.toml文件 。
install：读取pyproject.toml并安装依赖，它具有如下这些选项：
--without: 忽略依赖
--with: 安装可选的依赖
--only: 只安装指定的依赖
--default: 只安装默认的依赖
--sync: 同步锁定的版本至环境中
--no-root: 不安装根依赖包
--dry-run: 输出操作但不执行
--extras (-E): 安装额外的包
update：升级包
poetry update
不指定任何包时，更新所有，也可以指定升级包：
poetry update requests toml
它具有如下选项：
--dry-run : 输出操作但不执行
--no-dev : 不按照开发依赖
--lock : 只更新锁定不安装
add： 添加依赖并安装
限制范围：
poetry add penlum@^2.0.5
poetry add "penlum>=2.0.5"
它具有如下选项：
--group (-D): 分组
--editable (-e): 添加到编辑模式
--extras (-E): 添加额外的依赖
--optional: 添加至可选依赖
--python: 指定python版本
--platform: 指定操作系统
--source: 使用源名称安装
---allow-prereleases: 接受 prereleases 安装
--dry-run: 输出操作但不执行
--lock: 只更新锁定不安装
remove：移除依赖
它具有如下选项：
--group (-D): 分组
--dry-run : 输出操作但不执行
show：列出所有的可安装的包
如果你想看具体某个包的信息：
poetry show penlum
name : penlum
version : 1.4.2
description : Python datetimes made easy
dependencies:
--without: 忽略依赖
--with: 同时显示
--only: 只显示指定的依赖
--default: 只显示默认的
--no-dev: 不显示开发的依赖
--tree: 以树状形式显示
--latest (-l): 展示最新的版本
--outdated (-o): 显示最新版本，但仅适用于过时的软件包
build：构建
publish：发布
config：配置项
使用方法：
poetry config [options] [setting-key] [setting-value1] ... [setting-valueN]
它具有如下选项：
--unset: 删除配置项
--list: 展示现在的配置
run：在虚拟环境中执行命令
shell：激活虚拟环境
check：检查pyproject.toml文件
search：搜索远程包
lock：锁定版本
version：显示版本
export：导出锁定的文件为其他的格式
poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt
它具有如下选项：
--format (-f): 转换的格式，暂时只支持requirements.txt
--output (-o): 输出文件名字
--dev: 包括开发的依赖
--extras (-E): 额外的依赖
--without-hashes: 忽略哈希
--with-credentials: 包括合格证书
env：与虚拟环境进行交互
cache：缓存
显示缓存列表：
poetry cache list
清除缓存：
poetry cache clear pypi --all
plugin：插件
安装插件：
poetry plugin add poetry-plugin
显示插件列表：
poetry plugin show
移除插件：
poetry plugin remove poetry-plugin
source： 仓库源
添加源：
poetry source add pypi-test https://test.pypi.org/simple/
显示仓库源列表：
poetry source show
移除：
poetry source remove pypi-test
五、配置
你可以运行config命令进行配置，或者直接修改config.toml文件，这个文件通常位于：
macOS: ~/Library/Application Support/pypoetry
Windows: C:Users<username>AppDataRoamingpypoetry
Unix~/.config/pypoetry
可以使用--local命令对具体项目进行配置：
poetry config virtualenvs.create false --local
配置项：
cache-dir缓存目录
installer.parallel并行安装
virtualenvs.create如果不存在，则新建一个虚拟环境
virtualenvs.in-project在项目根目录创建虚拟环境
virtualenvs.path虚拟环境路径
virtualenvs.options.always-复制源文件还是创建链接到虚拟环境
virtualenvs.options.system-site-packages虚拟环境获得系统包的权限
repositories.<name>设置一个新的可选仓库
六、依赖配置
依赖的配置有很多种写法：
版本限制：
尖括号：^1.2 代表 >=1.2.0 <2.0.0
波浪号：~1.2.3 代表 >=1.2.3 <1.3.0
星号：1.* 代表 >=1.0.0 <2.0.0
使用git仓库：
[tool.poetry.dependencies]
requests = { git = " https://github.com/requests/requests.git " }
使用本地路径：
[tool.poetry.dependencies]
my-package = { path = "../my-package/", develop = false }
my-package = { path = "../my-package/dist/my-package-0.1.0.tar.gz" }
使用URL：
[tool.poetry.dependencies]
my-package = { url = " https://example.com/my-package-0.1.0.tar.gz " }
python限制：
[tool.poetry.dependencies]
pathlib2 = { version = "^2.2", python = "~2.7" }
环境限制：
[tool.poetry.dependencies]
pathlib2 = { version = "^2.2", markers = "python_version ~= ƈ.7' or sys_platform == 'win32'" }
组合：
[tool.poetry.dependencies]
foo = [
{version = "<=1.9", python = "^2.7"},
{version = "^2.0", python = "^3.4"}
]
如果限制很多，写成一行不方便阅读，可以写成多行：
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
black = {version = "19.10b0", allow-prereleases = true, python = "^3.6", markers = "platform_python_implementation == 'CPython'"}
写成多行后：
[tool.poetry.group.dev.dependencies.black]
version = "19.10b0"
allow-prereleases = true
python = "^3.6"
markers = "platform_python_implementation == 'CPython'"
分组功能：
[tool.poetry.group.test.dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
例如以上，就建立了一个test的组合的依赖。
下面这两种写法是等价的：
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
或者：
[tool.poetry.group.dev.dependencies]
pytest = "^6.0.0"
pytest-mock = "*"
以上两种写法都声明了一个dev的组的依赖。
声明组合是可选的，这在具体的环境中有的特定的用途时很有用：
[tool.poetry.group.docs]
optional = true
[tool.poetry.group.docs.dependencies]
mkdocs = "*"
添加依赖到组中：
poetry add pytest --group test
同步依赖，只使用poetry.lock中的依赖，移除其他不是必须的依赖：
poetry install --sync
七、环境管理
Poetry可以为项目使用独立的虚拟环境，而不是使用系统安装的。
切换环境：
poetry env use /full/path/to/python
poetry env use python3.7
poetry env use system
显示当前激活的环境信息：
poetry env info
运行命令会输出如下信息：
Virtual environment
Python: 3.7.1
Implementation: CPython
Path: /path/to/poetry/cache/virtualenvs/test-O3eWbxRl-py3.7
Valid: True
System
Platform: darwin
OS: posix
Python: /path/to/main/python
列出所有的虚拟环境列表：
poetry env list
删除环境：
poetry env remove /full/path/to/python
poetry env remove python3.7
poetry env remove 3.7
poetry env remove test-O3eWbxRl-py3.7
H. 自学python，书上有个地方不懂，求解一下
右键点击你的文件夹，点属性，就可以看到文件夹的路径
然后在Windows的开始菜单里，输入cmd，点运行，就出现终端了
在终端中输入cd，空格，再输入文件夹路径，就把当前目录设置为你的文件夹了
然后就可以使用python了。可以使用绝对路径，就是你python的安装目录路径加上可执行程序名字。或者你可以打开控制面板，选高级选项，再点环境变量按钮，在对话框里把路径加入path这个变量中，这样你直接敲python就可以运行了。
总之，搞开发在Windows上是一件很麻烦的事。除了傻瓜式的编程环境外，要进阶一点就要使用命令行，而Windows对命令行的支持是极差的。建议你在Linux环境下开发。
I. python怎么制作新闻发布系统
就是对数据库的增删改查。。。
没啥阿。。。
你用别的做过不？ 不是一样么。。
J. 如何发布一个Python命令行工具
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.
如何分解这个发布任务?
只需要进行如下的两个步骤便可以:
1.写好一个Python命令行工具.
2.发布它.
当然,这样不够细致.再细分一下.
1.写好一个Python命令行工具
1.1.命令行的特点,以及Python的如何编写命令行
1.2.如何组织代码结构.
2.发布
2.1.注册pypi账户
2.2.注册在账户下面注册Python包
2.3.上传打包好的Python命令行工具.
3.完善代码
1.写好一个Python命令行工具
写好一个命令行工具首先要知道命令行工具是什么?
在我看来,命令行工具就是一种完成某种类型的任务的终端程序.
也就是基本上没有什么用户界面的程序.
由于基本上没有什么用户界面,所以导致单个命令行的交互能力及其低下.但这种低下的交互性对于一些固定工作而言,简直就是最灵活的工具.只需要输入一些命令便可以完成某种类型的工作.实在是方便的很.
所以,某种程度上,终端程序低交互的缺点反而成了优点.
1.1.Python的如何编写一个简单的命令行
对于Python和命令行交互,我们很容易想出一个比较方便的方案.
sys.argv就是这样的嘛!
我们很容易这样写代码.
1
python testargv.py thisisaargv1
甚至我们也可以这样写命令行,
1
python testargv.py thisisaargv1 -d -f 0
那么,这样写的后果就是,不方便解析出(不是不能,是不方便) -d -f 0 以及 thisisaargv1.
不信的话,你解析一个下面场景的命令行试试,
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# 用户可能这样输入
danmu.fm -q 1 -v 2
danmu.fm -q 1 -v 2
# 当然,肯定还有漏写啦,等等,你得需要转类型,增加各种blablabla的描述吧,添加默认的参数值吧.
于是Python就提供了一个非常好用的模块可以使用.叫做argparse.
上面的描述就变成了这个样子
Python
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import argparse
APP_DESC="""
这就是描述
"""
print(APP_DESC)
if len(sys.argv) == 1:
sys.argv.append('--help')
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-q','--quality',type=int,default=0,help="download video quality : 1 for the standard-definition; 3 for the super-definition")
parser.add_argument('-v','--verbose', default=0,help="print more debuging information")
parser.add_argument('-s','--store',help="保存流媒体文件到指定位置")
parser.add_argument('-c','--config',default=0,help="读取~/.danmu.fm配置,请~/.danmu.fm指定数据库")
parser.add_argument('url',metavar='URL',nargs='+', help="zhubo page URL (*/)")
args = parser.parse_args()
# 获取对应参数只需要args.quality,args.url之类.
url = (args.url)[0]
print(url)
#其他执行逻辑
保存为danmu.py
这样就可以执行命令
1
python danmu.py -q 1 -v 2
通过args就可以获取参数,然后进行终端程序的参数初始化.
可是这和我们的要求还是不同嘛,我们不想多写Python XXX,我们想直接XXX.就像这样.
1
danmu.fm -q 1 -v 2
不急,下面就是了.
1.2.如何组织代码结构.
于是,现在就要开始组织代码结构了.
我们在最终的代码目录大概是这样的.
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danmu.fm
├── README.md
├── danmufm
│ ├── __init__.py
│ ├── client
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── __init__.pyc
│ │ ├── douyu_client.py
│ │ └── douyu_danmu_client.py
│ ├── danmu.py
│ ├── misc
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── color_printer.py
│ │ ├── downloaders.py
│ │ └── player.py
│ └── model
│ ├── __init__.py
│ └── douyu_msg.py
├── docs
├── setup.cfg
├── setup.py
├── sh.py
└── tests
这就是我上次写的danmu.fm的代码目录.
聪明的你这时候你注意到了:
主要的程序不是放在根目录下面,而是放在第二目录danmufm下面.
2.setup.cfg 是什么鬼东西
3.setup.py 是什么鬼东西
对于上面几点,我们分别进行解释
1.2.1 为什么主要程序在第二目录下
为了把主要的程序分离出来,放在第二目录下面,这样的待会打包以后多出很多文件夹就不会对源码造成干扰.
当然,由于把程序放在了第二目录下面,所以,脚本里面的from import语句应该使用相对路径导入.
相对路径导入的的时候需要注意运行的时候使用如下命令
1
python3 -m danmufm.danmu [xxxx]
1.2.2 setup.cfg
填写如下内容即可.
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2
[metadata]
description-file = README.md
然后去写Markdown的Readme就好了.
1.2.3 setup.py
这个是重头戏了.
setup这个py文件就是打包配置文件.对这个程序是谁的,有什么依赖,入口是什么,等等等等的配置.
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#-*- encoding: UTF-8 -*-
from setuptools import setup, find_packages
"""
打包的用的setup必须引入，
"""
VERSION = '0.1.1'
setup(name='danmu.fm',
version=VERSION,
description="a tiny and smart cli player of douyutv,ximalayad,anmu based on Python",
long_description='just enjoy',
classifiers=[], # Get strings from ?%3Aaction=list_classifiers
keywords='python douyu danmu danmu.fm terminal',
author='twocucao',
author_email='[email protected]',
url='',
license='MIT',
packages=find_packages(),
include_package_data=True,
zip_safe=True,
install_requires=[
'requests',
],
entry_points={
'console_scripts':[
'danmu.fm = danmufm.danmu:main'
]
},
)
官方有distutils这个包管理器工具,设置也非常的简单,只是,它不支持entry_points属性,由于无法使用entry_point,也就无法通过命令来跳转到指定模块运行程序,这也就意味着,官方工具不方便写成命令行.还是setuptools好.
上面需要注意的就是install_requires可以添加依赖.其他的你猜都可以猜出来是做什么的.自己去看代码,我就不多说了.
2.发布
所谓的发布,就是将打包好的程序的某个版本发布到某个仓库中.
2.1.注册pypi账户
到这个上面注册账号:
2.2.注册在账户下面注册Python包
进入对应项目根文件,然后执行
1
python3 setup.py register
这一步程序会让你输入刚刚注册的账号和密码,然后注册该包.注册该包以后,你就有了一个小仓库.可以存放不同版本的danmu.fm.
注册的仓库是可以在这个地址看到的,
2.3.上传打包好的Python命令行工具.
这里需要借助一个小工具,twine.twine是一个更加安全方便上传打包好的代码的工具.
1
pip3 install twine
接着开始打包,打包成两个版本,一个是不需要build的版本,另一个是需要build的版本(顺带吐槽下,这两个诡异的命名).
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python setup.py sdist bdist_wheel
于是剩下来的就显而易见了,上传build完毕的程序到仓库中.
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twine upload dist/danmu.fm-0.1.2*
于是,安装一下,测试是否成功
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pip3 install danmu.fm --upgrade
命令行的工具是这样使用的.
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danmu.fm -q 2 -v 1
3.完善
不断的完善代码,然后打包终端程序发布到仓库给别人用,这就是整个的PIP打包发布流程.
这个时候,你可能需要使用版本控制软件.
你可能需要增多的代码的测试.