在安装python依赖库时,我们使用pip install 或者python setup.py install。

pip 会自己搜索适合的版本,python setup.py 需要下载源码本地安装。但是python setup.py 适合一键打包安装。

setup函数包含的参数解释

--name 包名称------------生成的egg名称

--version (-V) 包版本----生成egg包的版本号

--author 程序的作者------包的制作者名字

--author_email 程序的作者的邮箱地址

--maintainer 维护者

--maintainer_email 维护者的邮箱地址

--url 程序的官网地址

--license 程序的授权信息

--description 程序的简单描述-------程序的概要介绍

--long_description 程序的详细描述---程序的详细描述

--platforms 程序适用的软件平台列表

--classifiers 程序的所属分类列表

--keywords 程序的关键字列表

--packages 需要处理的包目录(包含__init__.py的文件夹)-------和setup.py同一目录下搜索各个含有 init.py的包

--py_modules 需要打包的python文件列表

--download_url 程序的下载地址

--cmdclass

--data_files 打包时需要打包的数据文件,如图片,配置文件等

--scripts 安装时需要执行的脚步列表

--package_dir 告诉setuptools哪些目录下的文件被映射到哪个源码包。一个例子:package_dir = {'': 'lib'},表示“root package”中的模块都在lib 目录中。

--requires 定义依赖哪些模块

--provides定义可以为哪些模块提供依赖

--find_packages() 对于简单工程来说,手动增加packages参数很容易,刚刚我们用到了这个函数,它默认在和setup.py同一目录下搜索各个含有 init.py的包。

其实我们可以将包统一放在一个src目录中,另外,这个包内可能还有aaa.txt文件和data数据文件夹。另外,也可以排除一些特定的包

find_packages(exclude=[".tests", ".tests.", "tests.", "tests"])
--install_requires = ["requests"] 需要安装的依赖包
--entry_points 动态发现服务和插件

样例1如下:

from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="prml",
version="0.0.1",
description="Collection of PRML algorithms",
author="ctgk",
python_requires=">=3.6",
install_requires=["numpy", "scipy"],#需要安装的依赖
packages=find_packages(exclude=["test", "test.*"]), # 需要打包的package,使用find_packages 来动态获取package,exclude参数的存在,使打包的时候,排除掉这些文件
test_suite="test"
)

样例2如下:

个人对使用packages相关参数的看法,

首先告诉程序去哪个目录中找包,因此有了packages参数,

其次,告诉程序我包的起始路径是怎么样的,因此有了package_dir参数

最后,找到包以后,我应该把哪些文件打到包里面,因此有了package_data参数

setup(
name = "demo",
version = "0.1",

包含所有src目录下的包 ---------项目中的所有源码和测试用例文件目录一般都存放在统一的src目录下方便管理,默认也是创建src目录

packages = find_packages('src'),
package_dir = {'':'src'},
package_data = {

包含所有.txt文件

'':['.txt'],

包含data目录下所有的.dat文件

'test':['data/.dat'],
}
)