Python 打包的现状：包的三种类型

时间:2020-01-04 豌豆花下猫人气:1

英文 | The state of Python Packaging【1】

原作 | BERNAT GABOR

译者 | 豌豆花下猫

声明：本文获得原作者授权翻译，转载请保留原文出处，请勿用于商业或非法用途。

pip 19.0 已经于 2019 年 1 月 22 日发布。在其功能列表中，最值得注意的是它现在支持 PEP-517，默认情况下是支持的，如果项目的根目录中有一个 pyproject.toml。该 PEP 于 2015 年创建，并于 2017 年被接受。尽管 pip 花了一段时间才实现它，但该版本及其后续问题却表明，很多人根本不熟悉它。

如果你想了解 Python 打包（packaging）生态的现状及将来如何演变，请继续阅读。我们希望，即使上述提到的 Python 增强提案（译注：即 PEP，关于 PEP 的介绍，请阅读这篇文章），如今可能会引起一些不愉快，但从长远来看，我们将从中受益。

我大约在三年前加入了 Python 开源社区（尽管使用它已有 8 年之久）。从早期开始，我就听说 Python 打包有一点黑匣子的名声。它有很多未知的内容，人们通常只复制其它项目的构建配置文件，就使用上了。

在尝试更好地理解这个黑匣子，并对其进行改进的过程中，我已经成为了 virtualenv 和 tox 项目的维护者，偶尔也为 setuptools 和 pip 做些贡献。

我希望对这个主题进行详尽的（并希望是一个较高水平的）论述，并决定将其分为三个部分。在这第一篇文章中，我将对 Python 打包的工作方式及其所具有的打包类型进行大概介绍。在第二篇文章中，我将详细地介绍软件包的安装方式，以及 PEP-517/518 是如何尝试对其进行改进的。最后，我再专门写另一篇文章，以介绍在引入这些改进时，我们吸取的一些痛苦的教训。

事先声明，我将主要关注 Python 官方的打包系统（即 pip、setuptools，因此没有 conda 或特定于操作系统的打包程序）。

Marcus Cramer 摄/Unsplash--人们第一次凝视 Python 打包时的脸

一个示例项目

为了讲这个故事，我需要先讲讲如何分发 Python 软件包的故事；更具体地说，包的安装在过去是如何运作的，以及我们希望它在将来如何运作。

为了有一个具体的示例，让我介绍一下我的很棒的示例库：pugs 。这个库相当简单：它只生成一个名为 pugs 的包，仅包含一个名为 logic 的模块。关于 pugs，你猜对了，logic 被用于生成随机的引号。这是一个展现为源码树（source tree）的简单示例结构（可以在gaborbernat / pugs 【2】里获得）：

pugs-project
├── README.rst
├── setup.cfg
├── setup.py
├── LICENSE.txt
├── src
│   └── pugs
│       ├── __init__.py
│       └── logic.py
├── tests
│   ├── test_init.py
│   └── test_logic.py
├── tox.ini
└── azure-pipelines.yml

这里有四类独特的内容：

我们的pugs 包在用户机器的解释器上能用，意味着什么？在理想情况下，一旦启动解释器，用户应该能够 import 它，并调用其中的函数：

业务逻辑代码（src 文件夹中的内容）
测试代码（tests 文件夹和 tox.ini）
包代码和元数据（setup.py、setup.cfg、LICENSE.txt、README.rst--请注意，我们如今使用的是事实上的标准打包工具setuptools【3】）
有助于项目管理和维护的文件：
- 持续集成（azure-pipelines.yml）
- 版本控制（.git）
- 项目管理（例如潜在的 .github 文件夹）

Python 3.7.2 (v3.7.2:9a3ffc0492, Dec 24 2018, 02:44:43)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pugs
>>> pugs.do_tell()
"An enlightened pug knows how to make the best of whatever he has to work with - A Pug's Guide to Dating -  Gemma Correll"

Ryan Antooa 摄/Unsplash--让我们开始吧，兴奋！

Python 包的可用性

Python 怎么知道什么可用或不可用？简短的答案是，它不知道。至少不在前期知道。相反，它将尝试加载，并动态地检查是否可用。

它从哪里加载？有许多可能的位置，但是在大多数情况下，我们说的是从文件系统的文件夹中加载。这个文件夹在哪里呢？对于给定的模块，可以打印该模块的表示（representation）来找出：

>>> import pugs
>>> pugs
<module 'pugs' from '/Users/bernat/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pugs/__init__.py'>

你会发现文件夹的位置取决于：

软件包的类型（三方库或者标准库的内置/aka部分）
它是全局的或仅限于当前的用户（请参阅PEP-370【4】）
以及它是系统 Python 还是一个虚拟环境

但是一般来说，对于给定的 Python 解释器，可以通过打印出 sys.path 变量的内容，来找到可能的目录列表，例如在我的 MacOS 上：

>>> import sys
>>> print('\n'.join(sys.path))
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python37.zip
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/lib-dynload
/Users/bernat/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages

对于第三方软件包，会是一些 site-packages 文件夹。在以上示例中，请注意哪些是在整个系统范围内，哪些仅属于一个特定的用户。这些包是如何被放在此文件夹中的？它一定是由某些安装程序放在那里的。

下图展示了大多数的运行情况：

开发者在文件夹（称为源码树）内编写一些 Python 代码。
然后，某些工具（例如 setuptools）将源码树打包以进行重新分发。
生成的软件包通过另一个工具（twine），上传到可以被终端用户计算机访问的中央存储仓（通常为http://pypi.org【5】）。
终端用户计算机使用一些安装程序来查找、下载和安装相关软件包。安装操作最终是在 site-packages 文件夹内，创建正确的目录结构和元数据。

Pinho/摄--在探索新鲜事物

Python 包的类型

在安装时，软件包必须生成至少两种类型的内容，以放入 site-packages 中：有关软件包内容的元数据文件夹，其中包含 {package}-{version} .dist-info 和业务逻辑文件。

/Users/bgabor8/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pugs
├── __init__.py
├── __pycache__
│   ├── __init__.cpython-37.pyc
│   └── logic.cpython-37.pyc
└── logic.py

/Users/bgabor8/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pugs-0.0.1.dist-info
├── INSTALLER
├── LICENSE.txt
├── METADATA
├── RECORD
├── WHEEL
├── top_level.txt
└── zip-safe

发行信息（dist-info）文件夹描述了该软件包：用于安装该软件包的安装程序、该软件包所附的许可证、在安装过程中创建的文件、顶层 Python 软件包是什么、该软件包暴露的入口等等。在PEP-427【6】中可以找到每个文件的详细说明。

我们如何从源码树中获得这两种类型的内容呢？我们面前有两条截然不同的路径：

从我们的源码树生成此目录结构和元数据，将其压缩为单个文件，然后将其发布到中央软件包存储仓。在这种情况下，安装程序必须下载软件包并将其解压到 site-packages 文件夹中。我们将这种类型的包称为 wheel 包。
或者，你可以创建一个包含软件包源码的归档文件，构建所需的脚本和元数据，以生成可安装的（installable）目录结构，然后将其上传到中央存储仓。这称为源码分发或 sdist。在这种情况下，安装程序还有很多工作要做，它需要解压归档文件，运行构建器，然后再将其复制。

这两个方法的区别主要在于包的编译/构建操作发生在哪里：在开发者的计算机上还是在终端用户的计算机上。如果它发生在开发者的一边（例如在 wheel 的情况下），则安装过程非常轻巧。一切都已经在开发机器上完成了。用户机器的操作仅是简单的下载和解压。

在本例中，我们使用 setuptools 作为构建器（从源码树生成要放入 site-packages 文件夹中的内容）。因此，为了在用户机器上执行构建操作，我们需要确保在用户机器上有合适版本的 setuptools （如果你使用的是 40.6.0 版的功能，则必须确保用户具有该版本或大于该版本）。

要考虑的另一种情况是 Python 提供了从其内部访问 C/C++ 库的能力（在需要的地方获得额外的性能）。这样的软件包被称为 C 扩展包（C-extension packages），因为它们利用了 CPython 提供的 C 扩展 API。

此类扩展需要编译 C/C++ 功能，才能适用与其交互的 C/C++ 库和当前 Python 解释器的 C-API 库。在这些情况下，构建操作实际上涉及到调用一个二进制编译器，而不仅仅是像纯 Python 包（例如我们的 pugs 库）那样，生成元数据和文件夹结构。

如果在用户计算机上进行构建，则需要确保在构建时，有可用的正确的库和编译器。现在这是一项相对困难的工作，因为有些特定于平台的二进制文件，也是通过平台打包工具分发的。这些库的缺失或版本不匹配通常会在构建时触发隐秘的错误，使用户感到沮丧和困惑。

因此，如果可能的话，始终选择将 package 打包成 wheel。这将完全避免用户缺少正确的构建依赖项的问题（纯 Python 类型如 setuptools 或二进制类型的 C/C++ 编译器）。即使这些构建依赖项易于配置（例如，使用纯 Python 构建器--例如 setuptools），你完全可以避免此步骤，来节省安装的时间。

话虽如此，仍然有两种需要提供源码分发的情况（即使在你提供 wheel 的情况下）：

C 扩展的源码分发往往更易于审核，因为人们可以阅读源代码，从而在其内容上有更高的透明度：许多大型公司的环境出于此单一原因，更倾向于使用 wheel（它们通常会将此扩展到纯 Python wheel，主要是为了避免对哪些是纯 Python 和什么不是做分类）。
你可能无法为每个可能的平台都提供一个 wheel（在使用 C 扩展包的情况下，尤其如此），在这种情况下，源码分发可以让这些平台自行生成 wheel。

小结

源码树（source tree）、源码分发（source distribution）和 wheel 之间的区别：

源码树——包含在开发者的机器/存储仓上可用的所有项目文件（业务逻辑、测试、打包数据、CI 文件、IDE 文件、SVC 等），例如，请参见上面的示例项目。
源码分发——包含构建 wheel 所需的代码文件（业务逻辑+打包数据+通常还包括单元测试文件，用于校验构建；但是不包含开发者环境的内容，例如 CI/IDE/版本控制文件），格式：pugs-0.0 .1.tar.gz 。
wheel——包含包的元数据和源码文件，被放到 site packages 文件夹，格式：pugs-0.0.1-py2.py3-NONE-any.whl 。

Charles PH 摄/Unsplash--hmmm

可在此阅读本系列的下一篇文章【7】，了解在安装软件包时会发生什么。谢谢阅读！

Python 打包的现状：包的三种类型

一个示例项目

Python 包的可用性

Python 包的类型

小结

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