大型Python项目的编译和分发

本文将从多个方面详细阐述大型Python项目的编译和分发。

1。项目编译

1。建立项目结构

项目/
├── src/
│ └── m.smtshopping.cn
└── 自述文件.md

在项目根目录下创建src文件夹，用于存放项目源码。在src文件夹中，我们可以将不同的功能模块放在不同的文件中。

2。使用虚拟环境

$ python3 -m venv venv
$ 源 venv/bin/activate

虚拟环境可以隔离不同项目的依赖关系，避免依赖冲突。

3。编写m.smtshopping.cn文件

从setuptools导入setup，find_packages

设置（
    名称='项目',
    版本='1.0',
    包=find_packages(),
    安装需要=[
        '依赖1',
        '依赖2',
    ],
    入口点={
        'console_scripts'：[
            '项目 = src.main:main',
        ],
    },
    分类器=[
        '编程语言::Python::3',
    ],
）

通过编写m.smtshopping.cn文件，我们可以定义项目以及依赖包的元数据。其中entry_points字段用于指定我们项目在命令行的入口点。

2。项目分布

1。生成可执行文件

$ python3 m.smtshopping.cn 构建

执行上述命令会在dist文件夹中生成可执行文件。

2。包源码

$ python3 m.smtshopping.cn sdist

执行上述命令会在dist文件夹下生成源码压缩包。

3。上传到 PyPI

$ twine 上传 dist/*

完成打包后，我们就可以使用twine工具将项目发布到PyPI中供其他人下载使用。

3。项目维护

1。文档管理

$ pip install -r 要求.txt

requirements.txt文件可以管理项目所需的依赖包，方便其他开发者快速搭建开发环境。

2。持续集成

工作：
  建造：
    运行：ubuntu-latest
    脚步：
      - 名称：设置Python
        使用：actions/setup-python@v2
        和：
          python-版本：'3.x'
      - 名称：查看代码
        使用：actions/checkout@v2
      - 名称：安装依赖项
        运行：|
          python -m pip install --升级 pip
          pip install -r 要求.txt
      - 名称：运行测试
        运行： python -munittestdiscover

通过使用GitHub Actions等持续集成工具，我们可以在代码提交后自动进行测试、构建、部署等操作，提高项目的可靠性和稳定性。

4。项目部署

1。使用 Docker 容器

来自Python：3
工作目录/应用程序
复制requirements.txt。
运行 pip install --no-cache-dir -rrequirements.txt
复制 。 。CMD [“python”,“./src/m.smtshopping.cn”]

通过将项目打包成Docker镜像，我们可以轻松地将项目部署到不同的环境中。

2。使用云平台

gcloud 应用程序部署

通过使用云平台提供的服务，例如Google Cloud Platform、AWS等，我们可以简化项目部署流程，并提供可扩展性和高可用性支持。

5。项目升级

1。自动化测试

导入单元测试

类 MyTest(unittest.TestCase):
    def test_add(自身):
        self.assertEqual(1 + 1, 2)
        
    def test_subtract(自身):
        self.assertEqual(2 - 1, 1)

如果 __name__ == '__main__':
    单元测试.main()

编写自动化测试用例可以帮助我们验证项目升级后的稳定性和正确性。

2。版本管理

$ git 标签 v1.0
$ git push origin --标签

通过使用git的标签功能和版本控制，我们可以轻松管理项目的版本，并在需要时进行回滚。

通过上面的讲解，我们详细介绍了大型Python项目的编译和分发。我们希望它对您有所帮助。