注意:本文假設(shè)你在 GitHub 上已經(jīng)有一個(gè)想要打包和發(fā)布的項(xiàng)目。
第 0 步:獲取項(xiàng)目許可證
在做其他事之前,由于你的項(xiàng)目要開源,因此應(yīng)該有一個(gè)許可證。獲取哪種許可證取決于項(xiàng)目包的使用方式。開源項(xiàng)目中一些常見許可證有 MIT 或 BSD。
要在項(xiàng)目中添加許可證,只需參照以下鏈接中的步驟,將 LICENSE 文件添加到項(xiàng)目庫中的根目錄即可:https://help.github.com/en/articles/adding-a-license-to-a-repository
第 1 步:讓你的代碼準(zhǔn)備就緒
要將項(xiàng)目進(jìn)行打包,你需要做一些預(yù)備工作:
讓你的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)正確就位。通常情況下,項(xiàng)目庫的根目錄包含一個(gè)以項(xiàng)目名稱命名的文件夾,項(xiàng)目的核心代碼應(yīng)該位于此文件夾中。在這個(gè)文件夾之外是運(yùn)行和構(gòu)建包(測(cè)試、文檔等)所需的其他代碼。
核心文件夾應(yīng)包括一個(gè)(或多個(gè))模塊和一個(gè) __init__.py 文件,該文件包含你希望讓終端用戶訪問的類/函數(shù)。此文件還可以包含包的版本,以便于終端用戶訪問。
理想情況下,應(yīng)使用 logging 包來設(shè)置合理的日志記錄系統(tǒng)(而不是用 prints 輸出)。
理想情況下,應(yīng)將你的核心代碼分配到一個(gè)或多個(gè)類中。
from .estimate import Estimator
以__init__.py 為例,如果 Estimator 是終端用戶將會(huì)訪問的類(該類在 estimate.py 文件中定義)
import logging
class LogMixin(object):
@property
def logger(self):
name = ‘。’.join([self.__module__, self.__class__.__name__])
FORMAT = ‘%(name)s:%(levelname)s:%(message)s’
logging.basicConfig(format=FORMAT, level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(name)
return logger
以日志系統(tǒng)為例:LogMixin 類可以在其他任何類中使用
第 2 步:使用打包工具創(chuàng)建 setup.py
在你的項(xiàng)目有了一套結(jié)構(gòu)之后,你應(yīng)該在項(xiàng)目庫的根目錄下添加 setup.py 文件。這有助于所有發(fā)布和版本維護(hù)過程的自動(dòng)化。以下是 setup.py 的例子
from setuptools import setup
from os import path
DIR = path.dirname(path.abspath(__file__))
INSTALL_PACKAGES = open(path.join(DIR, ‘requirements.txt’)).read().splitlines()
with open(path.join(DIR, ‘README.md’)) as f:
README = f.read()
setup(
name=‘scitime’,
packages=[‘scitime’],
description=“Training time estimator for scikit-learn algorithms”,
long_description=README,
long_description_content_type=‘text/markdown’,
install_requires=INSTALL_PACKAGES,
version=‘0.0.2’,
url=‘http://github.com/nathan-toubiana/scitime’,
author=‘Gabriel Lerner & Nathan Toubiana’,
author_email=‘toubiana.nathan@gmail.com’,
keywords=[‘machine-learning’, ‘scikit-learn’, ‘training-time’],
tests_require=[
‘pytest’,
‘pytest-cov’,
‘pytest-sugar’
],
package_data={
# include json and pkl files
‘’: [‘*.json’, ‘models/*.pkl’, ‘models/*.json’],
},
include_package_data=True,
python_requires=‘》=3’
)
setup.py 文件的示例
幾點(diǎn)注意事項(xiàng):
如果你的包有依賴項(xiàng),處理這些依賴項(xiàng)的簡(jiǎn)單方法是在配置文件中通過 install_requires 參數(shù)來添加依賴項(xiàng)(如果列表很長,你可以像之前那樣指向一個(gè) requirement.txt 文件)。
如果你希望在任何人安裝包時(shí)(從項(xiàng)目庫中)下載元數(shù)據(jù),則應(yīng)通過 package_data 參數(shù)來添加這些元數(shù)據(jù)。
注意:第 3 步到第 6 步是可選的(但強(qiáng)烈推薦),但是如果你現(xiàn)在馬上想發(fā)布你的包,可以直接跳到第 7 步。
第 3 步:設(shè)置本地測(cè)試和檢查測(cè)試覆蓋率
此時(shí)還沒有完成,你的項(xiàng)目還應(yīng)該有單元測(cè)試。盡管有許多框架能幫助你做到,但一種簡(jiǎn)單的方法是使用 pytest。所有測(cè)試都應(yīng)該放在一個(gè)專用的文件夾中(例如名為 tests/或 testing 的文件夾)。在這個(gè)文件夾中放置你需要的所有測(cè)試文件,以便盡可能多地包含你的核心代碼。下面是一個(gè)如何編寫單元測(cè)試的示例。這里還有一個(gè) SciTime 的測(cè)試文件。
一旦就位,你就可以通過在項(xiàng)目庫的根目錄運(yùn)行 python -m pytest 在本地進(jìn)行測(cè)試。
創(chuàng)建測(cè)試后,你還應(yīng)該能估算覆蓋率。這一點(diǎn)很重要,因?yàn)槟阆MM可能多地測(cè)試項(xiàng)目中的代碼量(以減少意外的 bug)。
很多框架也可以用于計(jì)算覆蓋率,對(duì)于 SciTime,我們使用了 codecov。你可以通過創(chuàng)建.codecov.yml 文件來決定允許的最小覆蓋率閾值,還可以通過創(chuàng)建.coveragerc 文件來決定要在覆蓋率分析中包含哪些文件。
comment: false
coverage:
status:
project:
default:
target: auto
threshold: 10%
patch:
default:
target: auto
threshold: 10%
.codecov.yml 文件示例
[run]
branch = True
source = scitime
include = */scitime/*
omit =
*/_data.py
*/setup.py
.coveragerc 文件示例
第 4 步:標(biāo)準(zhǔn)化語法和代碼風(fēng)格
你還需要確保你的代碼遵循 PEP8 準(zhǔn)則(即具有標(biāo)準(zhǔn)樣式并且語法正確)。同樣,有很多工具可以幫助你解決。這里我們用了 flake8。
第 5 步:創(chuàng)建一個(gè)合理的文檔
現(xiàn)在你的項(xiàng)目已經(jīng)測(cè)試過了,結(jié)構(gòu)也很好了,是時(shí)候添加一個(gè)合理的文檔。首先是要有一個(gè)好的 readme 文件,它會(huì)在你的 Github 項(xiàng)目庫的根目錄上顯示。完成后,加上以下幾點(diǎn)會(huì)更好:
Pull 請(qǐng)求和 issue 模板:當(dāng)創(chuàng)建新的 Pull 請(qǐng)求或 issue 時(shí),這些文件可以根據(jù)你的需求給你的描述提供模板。
貢獻(xiàn)指南(contribution guide)。應(yīng)該在貢獻(xiàn)指南中簡(jiǎn)單地說明你希望外部用戶如何協(xié)助你改進(jìn)這個(gè)包。
由于 readme 文件應(yīng)該相當(dāng)綜合,因此通常會(huì)有一個(gè)更詳細(xì)的文檔。你可以用 sphinx 來完成,然后在 readthedocs 上管理文檔。與文檔相關(guān)的文件通常放在 docs/文件夾中。
第 6 步:創(chuàng)建持續(xù)集成
此時(shí),你的項(xiàng)目離發(fā)布就緒不遠(yuǎn)了。但是,在每次提交之后,必須更新文檔、運(yùn)行測(cè)試以及檢查樣式和覆蓋率似乎有點(diǎn)難以應(yīng)付。幸運(yùn)的是,持續(xù)集成(CI)可以幫助你完成。你可以在每次提交之后使用 GitHub 的 webhook 來自動(dòng)執(zhí)行所有的這些操作。以下是我們?cè)?SciTime 中使用的一套 CI 工具:
對(duì)于運(yùn)行測(cè)試,我們使用了 travis ci 和 appveyor(用于 Windows 平臺(tái)上的測(cè)試)。對(duì)于 Travis CI,除了在項(xiàng)目庫上設(shè)置 webhook 之外,你還必須創(chuàng)建一個(gè).travis.yml 文件,在該文件中,你不僅可以運(yùn)行測(cè)試,還可以上傳更新的覆蓋率輸出以及檢查樣式和格式。通過創(chuàng)建 appveyor.yml 文件,appveyor 也可以這樣做。
codecov 和 readthdocs 也有專用的 webhook
language: python
python:
- “3.6”
# command to install dependencies
install:
- pip install -r requirements.txt
- pip install flake8
- pip install pytest-cov
- pip install codecov
# command to run tests
script:
- python -m pytest --cov=scitime
- 。/build_tools/flake_diff.sh
after_success:
- codecov
.travis.yml 文件的示例:請(qǐng)注意,每次提交,測(cè)試都需要與檢查測(cè)試覆蓋率一起進(jìn)行。但還有一個(gè) flake8 檢查
environment:
matrix:
- PYTHON: “C:\Python36-x64”
install:
# We need wheel installed to build wheels
- “%PYTHON%\python.exe -m pip install -r requirements.txt”
- “%PYTHON%\python.exe -m pip install pytest==3.2.1”
build: off
test_script:
- “%PYTHON%\python.exe -m pytest”
appveyor.yml 文件示例:這里我們只運(yùn)行測(cè)試
這將使更新項(xiàng)目庫的整個(gè)過程更加容易。
第 7 步:創(chuàng)建你的第一個(gè) release 和 publication
此時(shí),你即將發(fā)布的包應(yīng)與以下類似:
your_package/
__init__.py
your_module.py
docs/
tests/
setup.py
travis.yml
appveyor.yml
.coveragerc
.codecov.yml
README.md
LICENSE
.github/
CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md
PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
ISSUE_TEMPLATE/
現(xiàn)在可以發(fā)布了!首先要做的是在 GitHub 上創(chuàng)建你的第一個(gè) release——這是為了在給定的時(shí)間點(diǎn)跟蹤項(xiàng)目的狀態(tài),每次版本更改時(shí)都需要?jiǎng)?chuàng)建新的 release。
完成后,唯一要做的就是發(fā)布包。發(fā)布 python 包最常見的平臺(tái)是 PyPI 和 Conda。以下我們將描述如何用兩者發(fā)布:
對(duì)于 PyPI,首先需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)帳戶,然后用 twine 執(zhí)行一些步驟:https://realpython.com/pypi-publish-python-package/。這應(yīng)該相當(dāng)簡(jiǎn)單,而且 Pypi 還提供了一個(gè)可以在實(shí)際部署之前使用的測(cè)試環(huán)境。PyPI 總體上包括創(chuàng)建源代碼(python setup.py sdist)并使用 twine(twine upload dist/*)來上傳。完成后,應(yīng)該有一個(gè)與你的包對(duì)應(yīng)的 PyPI 頁面,并且任何人都應(yīng)該能夠通過運(yùn)行 pip 命令來安裝你的包。
對(duì)于 Conda,我們推薦通過 conda forge 來發(fā)布你的包,conda forge 是一個(gè)社區(qū),幫助你通過 conda 渠道發(fā)布和維護(hù)包。你可以按照以下步驟將包添加到社區(qū):https://conda-forge.org/#add_recipe,然后你會(huì)被添加到 conda forge Github 組織中,并能夠非常輕松地維護(hù)你的包,然后任何人都可以通過運(yùn)行 conda 命令來安裝你的包。
完成!
現(xiàn)在,你的包應(yīng)該已經(jīng)發(fā)出去,并且任何人都可以使用了!雖然大部分工作都完成了,但是你仍然需要維護(hù)你的項(xiàng)目,你需要進(jìn)行一些更新:這大體上意味著每次進(jìn)行重大更改時(shí)都要更改版本,創(chuàng)建新的 release,并再次執(zhí)行第 7 步。
責(zé)任編輯:lq6
-
代碼
+關(guān)注
關(guān)注
30文章
4900瀏覽量
70670 -
python
+關(guān)注
關(guān)注
56文章
4827瀏覽量
86678 -
GitHub
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
483瀏覽量
17661
原文標(biāo)題:手把手教你發(fā)布 Python 項(xiàng)目開源包
文章出處:【微信號(hào):magedu-Linux,微信公眾號(hào):馬哥Linux運(yùn)維】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
軟通動(dòng)力與中國聯(lián)通合作關(guān)系進(jìn)一步深化
晶圓級(jí)封裝:連接密度提升的關(guān)鍵一步
各位大佬,想問一下為什么這個(gè)程序一步一步運(yùn)行就可以讀出正確的讀數(shù),正常運(yùn)行卻讀不出正確讀數(shù)
CoT 數(shù)據(jù)集如何讓大模型學(xué)會(huì)一步一步思考?

ST EDGE AI云服務(wù)最后一步無法下載工程是怎么回事?
ADS1115在配置和轉(zhuǎn)換時(shí)的具體操作步驟,每一步的寄存器配置是怎樣的?
如果需要將DDC112U設(shè)置為非連續(xù)模式工作,應(yīng)該如何一步一步正確地設(shè)置芯片?
沙子變芯片,一步步帶你走進(jìn)高科技的微觀世界

通過展頻進(jìn)一步優(yōu)化EMI

評(píng)論