Question

我有一个用于一组Fortran90代码的python包装器，我使用f2py构建并使用numpy.distutils打包

我的问题是，除非关闭编译器优化，否则不会构建一个源文件（来自大型复杂项目）。因此，我试图弄清楚如何为传递给numpy.distutils的不同源文件设置不同的编译器优化。

相关的setup.py文件目前看起来像这样：

def configuration(parent_package='', top_path=None):
    global config
    from numpy.distutils.misc_util import Configuration
    from numpy.distutils.fcompiler import get_default_fcompiler

    # figure out which compiler we're going to use
    compiler = get_default_fcompiler()
    # set some fortran compiler-dependent flags
    f90flags = []
    if compiler == 'gnu95':
        f90flags.append('-fno-range-check')
        f90flags.append('-ffree-form')
    elif compiler == 'intel' or compiler == 'intelem':
        f90flags.append('-132')
    #  Need zero-level optimization to avoid build problems with one file only!
    f90flags.append('-O0')
    #  Suppress all compiler warnings (avoid huge CI log files)
    f90flags.append('-w')

    config = Configuration(package_name='mypackage', parent_name=parent_package, top_path=top_path)
    config.add_extension(name='_mypackage',
                         sources=[mypackage_gen_source],
                         extra_f90_compile_args=f90flags,
                         f2py_options=['--quiet'],
                         )
    return config

def mypackage_gen_source(ext, build_dir):
    # ... some code that assembles a list of file paths called sourcelist
    config.have_f90c()
    return sourcelist

if __name__ == '__main__':
    from numpy.distutils.core import setup
    setup(configuration=configuration)

有没有办法告诉numpy.distutils为不同的文件使用不同的标志？

如果无法做到这一点，那么构建和打包这样一个大项目的更好方法是什么？

使用f2py和numpy.distutils为不同的源文件设置不同的编译器标志

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