百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

初步了解PyPA(PythonPackagingAuthority)下的知名项目和关系

itomcoil 2025-02-20 15:56 18 浏览

听说关注我的人,都实现了财富自由!你还在等什么?赶紧加入我们,一起走向人生巅峰!

初步了解PyPA(PythonPackagingAuthority)下的知名项目和关系

Python 包管理江湖:一场由 PyPA 组织的盛大武林大会!

话说江湖之中,总有一些神秘组织,掌控着武林命脉。在 Python 的世界里,PyPA(Python Packaging Authority)就是这样一股神秘力量,它麾下高手如云,个个身怀绝技,共同维护着 Python 包管理的秩序。今天,就让我们走近 PyPA,揭开这场武林大会的神秘面纱!

一. 武林大会盛况空前,各路英雄齐聚一堂

话说一年一度的 Python 武林大会,在 PyPA 的号召下,各路英雄豪杰齐聚华山之巅。只见那擂台上,人头攒动,热闹非凡。有负责包管理的“无影手” pip

,也有专精打包的“神机妙算” setuptools

,还有负责上传的“凌波微步” twine

,更有构建新秀“独孤九剑” build

,可谓是高手云集,盛况空前!

pip

,人称“无影手”,出手快如闪电,是 Python 包管理界的一代宗师。它能从 PyPI 宝库中,以迅雷不及掩耳之势下载和安装各种 Python 包,江湖人士无不拜服。

setuptools

,江湖人称“神机妙算”,是打包界的老前辈。它不仅继承了 distutils 的衣钵,更将其发扬光大,创造出一套完整的打包方案,江湖地位无人能及。

wheel

,江湖新贵,人称“疾风骤雨”,是一种全新的 Python 包打包格式。它以安装速度快,无需编译著称,迅速在江湖上崛起,成为后起之秀。

virtualenv

,人称“乾坤大挪移”,是创建独立 Python 环境的绝世高手。它能将不同项目隔离开来,避免依赖冲突,江湖人士纷纷效仿。

twine

,人称“凌波微步”,是上传 Python 包到 PyPI 的安全卫士。它比 setuptools 自带的上传方式更为安全可靠,深受江湖人士信赖。

build

,江湖新秀,人称“独孤九剑”,是一种全新的 Python 项目构建工具。它简洁高效,不依赖于 setuptools,被誉为构建工具的未来之星。

二. 江湖恩怨,爱恨情仇,PyPA 背后的故事

俗话说,有人的地方就有江湖,有江湖的地方就有恩怨。在 PyPA 的世界里,这些工具之间也存在着千丝万缕的联系,既有合作,也有竞争。

pip 作为包管理工具,需要依赖 setuptools 和 wheel 来完成包的安装。setuptools 负责创建和打包,而 wheel 则提供了一种更便捷的安装方式。virtualenv 则为 pip 提供了一个干净的环境,避免不同项目之间相互干扰。twine 则在 setuptools 完成打包后,将包安全地上传到 PyPI。而 build 作为一个新兴的构建工具,则试图挑战 setuptools 的地位,为 Python 包的构建提供一种新的思路。

这场武林大会,表面上是各显神通,实际上却是 PyPA 为了解决 Python 包管理混乱的局面而进行的一次努力。在 PyPA 的领导下,这些工具各司其职,相互配合,共同维护着 Python 包管理的秩序。

三. 江湖风云变幻,未来将会如何?

PyPA 的出现,为 Python 包管理带来了秩序,但也引发了一些新的问题。例如,setuptools 的功能过于复杂,学习曲线陡峭,build 的出现是否会取代 setuptools?wheel 格式是否会成为未来的主流?这些问题都值得我们深思。

在PyPA 将如何发展?这些工具又将如何演变?让我们拭目以待,看这场武林大会最终会走向何方!

你认为 PyPA 的存在对 Python 社区有什么影响?你对 Python 包管理的未来有什么看法?欢迎在评论区留言讨论!

本文旨在传递正能量,弘扬社会主旋律,无任何不良引导。如有侵权,请联系我们,我们将立即更正或删除。

相关推荐

最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点

哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...

python决策树用于分类和回归问题实际应用案例

决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...

Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法

今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...

简单学Python——NumPy库7——排序和去重

NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...

C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想

C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...

Python中的数据聚类及可视化分析实践

探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...

用Python来统计大乐透号码的概率分布

用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...

python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例

监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...

25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...

数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤

数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...

使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图

如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...

财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析

原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...

常用数据工具去重方法_数据去重公式

在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...

Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图

今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...