本文假设你在 GitHub 上已经有一个想要打包和发布的项目。
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第 0 步：获取项目许可证
在做其他事之前，由于你的项目要开源，因此应该有一个许可证。获取哪种许可证取决于项目包的使用方式。开源项目中一些常见许可证有 MIT 或 BSD。
要在项目中添加许可证，只需参照以下链接中的步骤，将 LICENSE 文件添加到项目库中的根目录即可：https://help.github.com/en/articles/adding-a-license-to-a-repository
第 1 步：让你的代码准备就绪
要将项目进行打包，你需要做一些预备工作：
from .estimate import Estimator
以__init__.py 为例，如果 Estimator 是终端用户将会访问的类（该类在 estimate.py 文件中定义）
import logging class LogMixin(object): @property def logger(self): name = '.'.join([self.__module__, self.__class__.__name__]) FORMAT = '%(name)s:%(levelname)s:%(message)s' logging.basicConfig(format=FORMAT, level=logging.DEBUG) logger = logging.getLogger(name) return logger
以日志系统为例：LogMixin 类可以在其他任何类中使用
第 2 步：使用打包工具创建 setup.py
在你的项目有了一套结构之后，你应该在项目库的根目录下添加 setup.py 文件。这有助于所有发布和版本维护过程的自动化。以下是 setup.py 的例子（源代码：https://github.com/nathan-toubiana/scitime/blob/master/setup.py）。
from setuptools import setup
from os import path
DIR = path.dirname(path.abspath(__file__))
INSTALL_PACKAGES = open(path.join(DIR, 'requirements.txt')).read().splitlines()
with open(path.join(DIR, 'README.md')) as f:
README = f.read()
setup(
name='scitime',
packages=['scitime'],
description="Training time estimator for scikit-learn algorithms",
long_description=README,
long_description_content_type='text/markdown',
install_requires=INSTALL_PACKAGES,
version='0.0.2',
url='http://github.com/nathan-toubiana/scitime',
author='Gabriel Lerner & Nathan Toubiana',
author_email='toubiana.nathan@gmail.com',
keywords=['machine-learning', 'scikit-learn', 'training-time'],
tests_require=[
'pytest',
'pytest-cov',
'pytest-sugar'
],
package_data={
# include json and pkl files
'': ['*.json', 'models/*.pkl', 'models/*.json'],
},
include_package_data=True,
python_requires='>=3'
)
setup.py 文件的示例
几点注意事项：
注意：第 3 步到第 6 步是可选的（但强烈推荐），但是如果你现在马上想发布你的包，可以直接跳到第 7 步。
第 3 步：设置本地测试和检查测试覆盖率
此时还没有完成，你的项目还应该有单元测试。尽管有许多框架能帮助你做到，但一种简单的方法是使用 pytest。所有测试都应该放在一个专用的文件夹中（例如名为 tests/或 testing 的文件夹）。在这个文件夹中放置你需要的所有测试文件，以便尽可能多地包含你的核心代码。下面是一个如何编写单元测试的示例。这里还有一个 SciTime 的测试文件。
一旦就位，你就可以通过在项目库的根目录运行 python -m pytest 在本地进行测试。
创建测试后，你还应该能估算覆盖率。这一点很重要，因为你希望尽可能多地测试项目中的代码量（以减少意外的 bug）。
很多框架也可以用于计算覆盖率，对于 SciTime，我们使用了 codecov。你可以通过创建.codecov.yml 文件来决定允许的最小覆盖率阈值，还可以通过创建.coveragerc 文件来决定要在覆盖率分析中包含哪些文件。
comment: false coverage: status: project: default: target: auto threshold: 10% patch: default: target: auto threshold: 10%
.codecov.yml 文件示例
[run] branch = True source = scitime include = */scitime/* omit = */_data.py */setup.py
coveragerc 文件示例
第 4 步：标准化语法和代码风格
你还需要确保你的代码遵循 PEP8 准则（即具有标准样式并且语法正确）。同样，有很多工具可以帮助你解决。这里我们用了 flake8。
第 5 步：创建一个合理的文档
现在你的项目已经测试过了，结构也很好了，是时候添加一个合理的文档。首先是要有一个好的 readme 文件，它会在你的 Github 项目库的根目录上显示。完成后，加上以下几点会更好：
由于 readme 文件应该相当综合，因此通常会有一个更详细的文档。你可以用 sphinx 来完成，然后在 readthedocs 上管理文档。与文档相关的文件通常放在 docs/文件夹中。sphinx 和 readthedocs 相关教程：https://docs.readthedocs.io/en/stable/intro/getting-started-with-sphinx.html。
包含标签和说明的项目库示例
第 6 步：创建持续集成
此时，你的项目离发布就绪不远了。但是，在每次提交之后，必须更新文档、运行测试以及检查样式和覆盖率似乎有点难以应付。幸运的是，持续集成（CI）可以帮助你完成。你可以在每次提交之后使用 GitHub 的 webhook 来自动执行所有的这些操作。以下是我们在 SciTime 中使用的一套 CI 工具：
language: python python: - "3.6" # command to install dependencies install: - pip install -r requirements.txt - pip install flake8 - pip install pytest-cov - pip install codecov # command to run tests script: - python -m pytest --cov=scitime - ./build_tools/flake_diff.sh after_success: - codecov
.travis.yml 文件的示例：请注意，每次提交，测试都需要与检查测试覆盖率一起进行。但还有一个 flake8 检查（逻辑则在 flake_diff.sh 文件中定义：https://github.com/nathan-toubiana/scitime/blob/master/build_tools/flake_diff.sh）
environment: matrix: - PYTHON: "C:Python36-x64" install: # We need wheel installed to build wheels - "%PYTHON%python.exe -m pip install -r requirements.txt" - "%PYTHON%python.exe -m pip install pytest==3.2.1" build: off test_script: - "%PYTHON%python.exe -m pytest"
appveyor.yml 文件示例：这里我们只运行测试
这将使更新项目库的整个过程更加容易。
集成 webhook 的提交历史记录示例
第 7 步：创建你的第一个 release 和 publication
此时，你即将发布的包应与以下类似：
your_package/ __init__.py your_module.py docs/ tests/ setup.py travis.yml appveyor.yml .coveragerc .codecov.yml README.md LICENSE .github/ CODE_OF_CONDUCT.md CONTRIBUTING.md PULL_REQUEST_TEMPLATE.md ISSUE_TEMPLATE/
现在可以发布了！首先要做的是在 GitHub 上创建你的第一个 release——这是为了在给定的时间点跟踪项目的状态，每次版本更改时都需要创建新的 release。
完成后，唯一要做的就是发布包。发布 python 包最常见的平台是 PyPI 和 Conda。以下我们将描述如何用两者发布：
完成！
现在，你的包应该已经发出去，并且任何人都可以使用了！虽然大部分工作都完成了，但是你仍然需要维护你的项目，你需要进行一些更新：这大体上意味着每次进行重大更改时都要更改版本，创建新的 release，并再次执行第 7 步。
