python 制作python包,封装成可用模块教程

wheel文件 Wheel和Egg都是python的打包格式,目的是支持不需要编译或制作的安装过程,实际上也是一种压缩文件,将.whl的后缀改为.zip即可可看到压缩包里面的内容.按照官网说法,wheels是发行版Python的新标准并且要取代.egg. Egg格式是由setuptools在2004年引入,而Wheel格式是由PEP427在2012年定义. Wheel现在被认为是Python的二进制包的标准格式. 以下是Wheel和Egg的主要的不同点: Wheel有一个官方的PEP427来定义

前言 昨天把自己的VASP文件处理库进行了打包并上传到PyPI,现在可以直接通过pip和easy_install来安装VASPy啦(同时欢迎使用VASP做计算化学的童鞋们加星和参与进来), VASPy的GotHub地址:https://github.com/PytLab/VASPy VASPy的PyPI地址:https://pypi.python.org/pypi/vaspy/ 由于自己的记性真是不咋地,怕时间久了就忘了,于是在这里趁热打铁以自己的VASPy程序为例对python的打包和上传进行

1.新建一个文件夹example,里面放入要打包的.py文件,以及必需的_init_.py. 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Nov 1 17:04:02 2018 @author: Jo """ #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- def run(): print ('This is a run package!') if __

本文实例讲述了Python模块的制作方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1 目的 利用setup.py将框架安装到python环境中,作为第三方模块来调用, 2 第一步:完成setup.py的编写 以下代码相当于一个模板,只用更改name字段出,改为对应的需要安装的模块名称就可以,比如这里是:py_plus 将setup.py文件放到py_plus的同级目录下 from os.path import dirname, join # from pip.req import parse_requ

首先编写py程序: printtest.py def test(): print('print test') 将以上.py文件做成python模块,需要在相同目录下创建setup.py文件,setup.py中输入配置信息: from setuptools import setup setup(name='printtest', version='1.0', py_modules=['printtest'], ) 打开终端,定位到该文件夹下,输入: python setup.py sdist 此时

查找了很多资料,但网上给出的教程都是大同小异的,而我想将代码进一步精简,解耦,想实现如下两个目标 1. 将logging模块的初始化,配置,设置等代码封装到一个模块中: 2. 能根据配置切换logging.level, 网上给出的教程都是写死的,如果我在线上之前使用了logging.info(msg),现在想切换为logging.debug(msg)怎么办?需要能够根据配置文件中的 设置配置logging.level 两个文件: logging_class:将logging模块的初始化,配置,设

python 中的包的概念跟c++中的namespace很相似,在大型的工程开发中,多个开发人员很容使用相同的函数名,为了避免相同函数名带来的问题,就引入了包的概念. 在看别人写的程序中经常看到形如"from xx import yy"xx就是包 制作一个本地使用的包 建立一个文件夹并命名为dl,文件夹名"dl"就是我们的包名,在文件夹内部新建一个"__init__.py"(注意init左右两边都是两个底线符号),在文件夹下添加自己的模块即可,代

目录 一.os常用方法 1.获取当前路径os.getcwd() 2.获取指定路径下有哪些文件和目录,os.listdir(path)返回一个list 3.创建目录(一级)os.mkdir(paht) 4.删除文件os.remove(path) 5.递归删除空目录os.removedirs(path) 6.删除空目录os.rmdir(path) 7.创建多级目录os.makedirs(path) 二.os.path常用方法 1.路径拼接os.path.join(path1,path2…) 2.路径

假设你有一个很大的数据集,非常非常大,以至于不能全部存入内存.这个数据集中有重复的数据,你想找出有多少重复的数据,但数据并没有排序,由于数据量太大所以排序是不切实际的.你如何来估计数据集中含有多少无重复的数据呢?这在许多应用中是很有用的,比如数据库中的计划查询:最好的查询计划不仅仅取决于总共有多少数据,它也取决于它含有多少无重复的数据. 在你继续读下去之前,我会引导你思考很多,因为今天我们要讨论的算法虽然很简单,但极具创意,它不是这么容易就能想出来的. 一个简单的朴素基数估计器 让我们从一个简单

注:本文使用的seajs版本是2.1.1一.把Jquery封装成seajs的模块 复制代码 代码如下: define(function () { //这里放置jquery代码 把你喜欢的jquery版本放进来就好了 return $.noConflict();}); 调用方法:这样引进就可以像以前一样使用jquery 复制代码 代码如下: define(function (require, exports, module) {    var $ = require('./js/jquery');