为缺乏依赖声明的包（如scipy）构建轮

Question

我认为这并没有什么不同，但我使用的是Python 2.7。

因此，我的问题的一般部分如下：我为每个项目使用单独的virtualenv。我没有管理员权限，我也不想搞乱系统安装的软件包。当然，我想使用轮子来加速virtualenv的包升级和安装。如何构建一个仅在特定virtualenv内符合依赖关系的轮子？

具体来说，发布

pip wheel -w $WHEELHOUSE scipy

失败

Building wheels for collected packages: scipy
  Running setup.py bdist_wheel for scipy
  Destination directory: /home/moritz/.pip/wheelhouse
  Complete output from command /home/moritz/.virtualenvs/base/bin/python -c "import setuptools;__file__='/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py';exec(compile(open(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" bdist_wheel -d /home/moritz/.pip/wheelhouse:
  Traceback (most recent call last):

  File "<string>", line 1, in <module>

  File "/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py", line 237, in <module>

    setup_package()

  File "/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py", line 225, in setup_package

    from numpy.distutils.core import setup

ImportError: No module named numpy.distutils.core

----------------------------------------
  Failed building wheel for scipy
Failed to build scipy
Cleaning up...

因为numpy并非全局存在，而且当安装virtualenv numpy的{​​{1}}处于活动状态时构建轮子时，将轮子依赖于特定的轮子似乎是一个可怕的想法virtualenv的{​​{1}}版本。

依赖于numpy的

pandas似乎安装了numpy自己的组件，但我不确定这是否是最佳解决方案。

我可以使用numpy安装numpy并使用它来构建--user轮。有更好的选择吗？

Answer 1

问题描述

• 有一个python包（如scipy），它依赖于其他包（如numpy），但setup.py未声明该要求/依赖。
• 为这样的包构建一个轮子将成功，当前环境提供所需的包。
• 如果所需的包不可用，构建滚轮将失败。

注意：理想的解决方案是通过添加必需的包声明来纠正损坏的setup.py。但这基本上是不可行的，我们必须采取另一种方式。

解决方案：首先安装所需的软件包

程序（用于安装需要scipy的{​​{1}}）有两个步骤

1. 构建轮子
2. 使用轮子安装所需的包

用你需要的轮子填充驾驶室

这只需要进行一次，然后可以多次重复使用。

1. 已正确配置pip配置，以便允许从轮子安装，设置wheelhouse目录并与numpy和download-cache重叠，如下面的find-links示例所示：< / p>

   pip.conf

2. 为所有必须编译的软件包安装所有必需的系统库

3. 为所需的包（[global] download-cache = /home/javl/.pip/cache find-links = /home/javl/.pip/packages [install] use-wheel = yes [wheel] wheel-dir = /home/javl/.pip/packages ）

   构建一个轮子

   numpy

4. 设置virtualenv（只需要一次），激活它并安装$ pip wheel numpy ：

   numpy

   当车轮准备就绪时，应该很快。

5. 为$ pip install numpy 构建一个轮子（仍然在virtualenv中）

   scipy

   到现在为止，您的驾驶室将装满您需要的轮子。

6. 您可以删除临时virtualenv，不再需要它。

安装到新的virtualenv

我假设，你已经创建了新的virtualenv，激活它并希望在那里安装$ pip wheel scipy 。

直接从新scipy轮安装scipy仍然会因缺少scipy而失败。我们首先安装numpy来克服这个问题。

numpy

然后用scipy结束

$ pip install numpy

我想，这可以在一次通话中完成（但我没有测试）

$ pip install scipy

反复安装已验证版本的$ pip install numpy scipy

很可能，在将来的某个时刻，scipy或scipy的新版本将被释放，而pip将尝试安装最新版本，而您的驾驶室中没有轮子。

如果您可以使用目前使用的版本，则应创建numpy，说明您喜欢的版本requirements.txt和numpy并从中安装。

这将确保在真正使用之前存在所需的包装。