Python 为收集的包构建轮子非常缓慢，而且内存要求很高。我能跳过它吗？

我的项目有这个setup.py文件，我正在使用Python3.7运行Anaconda3：

from setuptools import setup, find_packages
from setuptools.command.install import install as InstallCommand


def parse_requirements(requirements):
    with open(requirements) as f:
        return [l.strip('\n') for l in f if l.strip('\n') and not l.startswith('#')]


class Install(InstallCommand):
    """ Customized setuptools install command which uses pip. """

    def run(self, *args, **kwargs):
        from pip._internal import main as _main
        _main(['install', '.'])
        InstallCommand.run(self, *args, **kwargs)


setup(
    name="NGF",
    author="Ties van Rozendaal",
    author_email="git@tivaro.nl",
    maintainer="Thomas Evangelidis",
    maintainer_email="tevang3@gmail.com",
    description="\n*** An implementation of Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints in Keras 2.x. ***\n",
    long_description="Read the README.md file.",
    url="https://github.com/iwatobipen/keras-neural-graph-fingerprint",
    license="MIT.",
    version="1.0",
    platforms="Unix",
    dependency_links=[],
    cmdclass={
        'install': Install,
    },
    packages=find_packages(where='.', exclude=()),
    # package_dir={'':'dev'},
    install_requires=parse_requirements('requirements.txt')
)

“requirements.txt”文件的内容包括：

pip==19.0.3
tensorflow==1.13.1
setuptools==40.8.0
Keras==2.2.4
numpy==1.16.2

当我这样做时：

pip install <project dir>/

pip安装/

---

Python构建了一些巨大的轮子，这些轮子需要很长时间才能完成，最终会消耗掉所有的内存！我不知道它到底是做什么的，也许它为TysFooFor和Keras构建了一个轮子，它是C++中带有Python包装的大包装。我只想让pip检查是否安装了所需的模块，如果没有，则安装它们，然后将我的项目的python文件复制到“~/Anaconda3/lib/python3.7/site packages/”。太简单了！我该怎么做呢？

尽管您可以使用

--no binary

选项跳过构建程序包的控制盘，但这并不能解决您的问题，因为您提到的程序包在程序包安装阶段或早或晚都需要将C扩展程序构建为二进制libs，因此您只需要通过跳过控制盘构建来延迟。问题在于预编译的控制盘不适用于您的平台/arch/python版本。此外，水蟒是一种不同的动物；尝试使用

conda

安装依赖项，因为它们很可能是预编译的。我不太明白。首先，我尝试了

pip安装keras神经图指纹/--无二进制：all

，但没有任何区别。是否可以使用

conda

安装我的软件包？我找不到方法。至于

——没有二进制文件，你用错了
pip安装pkgname——无二进制文件=：all:
正确。然而，正如我已经写的，它不会“加速”安装。