Python 为缺少依赖项声明的包（如scipy）构建控制盘

我认为这没有什么区别，但我使用的是Python2.7

因此，我的问题的一般部分如下：我为我的每个项目使用一个单独的

virtualenv

。我没有管理员权限，我也不想弄乱系统安装的软件包。当然，我想使用wheels来加速整个

virtualenv

s的软件包升级和安装。如何构建其依赖关系仅在特定的

virtualenv

中满足的控制盘

具体来说，发行

pip wheel -w $WHEELHOUSE scipy

失败于

Building wheels for collected packages: scipy
  Running setup.py bdist_wheel for scipy
  Destination directory: /home/moritz/.pip/wheelhouse
  Complete output from command /home/moritz/.virtualenvs/base/bin/python -c "import setuptools;__file__='/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py';exec(compile(open(__file__).read().replace('\r\n', '\n'), __file__, 'exec'))" bdist_wheel -d /home/moritz/.pip/wheelhouse:
  Traceback (most recent call last):

  File "<string>", line 1, in <module>

  File "/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py", line 237, in <module>

    setup_package()

  File "/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py", line 225, in setup_package

    from numpy.distutils.core import setup

ImportError: No module named numpy.distutils.core

----------------------------------------
  Failed building wheel for scipy
Failed to build scipy
Cleaning up...

为收集的包构建控制盘：scipy
为scipy运行setup.py b列表\u控制盘
目的地目录：/home/moritz/.pip/wheelhouse
从命令/home/moritz/.virtualenvs/base/bin/python-c“导入setuptools；uu文件uu='/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py'；exec（编译（打开（uu文件u）.read（）.replace（'\r\n'，'\n'），u文件u，'exec'））”bdist wheel-d/home/moritz/.pip/wheelhouse:
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py”，第237行，在
安装程序包（）
文件“/home/moritz/.virtualenvs/base/build/scipy/setup.py”，第225行，在setup\u包中
从numpy.distutils.core导入设置
ImportError:没有名为numpy.distutils.core的模块
----------------------------------------
无法为scipy构建控制盘
未能生成scipy
清理。。。

由于

numpy

不是全局存在的，并且当安装了

numpy

的

virtualenv

处于活动状态时，构建控制盘工作，因此让控制盘依赖于特定的

virtualenv

版本的

numpy

似乎是个糟糕的主意

pandas

也依赖于

numpy

似乎安装了自己的

numpy

组件，但我不确定这是最好的解决方案

我可以使用

--user

安装

numpy

，并使用它来构建

scipy

控制盘。有更好的选择吗？

问题描述

• 拥有一个python包（比如

  scipy

  ），它依赖于其他包（比如

  numpy

  ），但是

  setup.py

  没有声明该需求/依赖性
• 如果当前环境提供了所需的包，则为此类包构建控制盘将成功
• 如果所需的软件包不可用，构建轮子将失败

注意：理想的解决方案是通过添加所需的包声明来纠正损坏的

setup.py

。但这在很大程度上是不可行的，我们必须走另一条路

解决方案：首先安装所需的软件包 该过程（用于安装需要

numpy

的

scipy

）有两个步骤

造轮子

使用控制盘安装所需的软件包

用您需要的车轮填充驾驶室 这只需要做一次，然后可以重复使用多次

已正确配置pip配置，以便允许从wheels安装，wheelhouse目录已设置，并与

下载缓存

和

查找链接

重叠，如下面的

pip.conf

示例所示：

[global]
download-cache = /home/javl/.pip/cache
find-links = /home/javl/.pip/packages

[install]
use-wheel = yes

[wheel]
wheel-dir = /home/javl/.pip/packages

为所有必须编译的软件包安装所有必需的系统库

为所需的软件包构建控制盘（

numpy

）

设置virtualenv（只需一次），激活它并在那里安装

numpy

：

$ pip install numpy

当车轮准备好时，它应该很快

为

scipy

构建控制盘（仍在virtualenv中）

到现在为止，您将有您需要的车轮填充您的驾驶室

您可以删除临时virtualenv，不再需要它

安装到fresh virtualenv中 我假设，您已经创建了新的virtualenv，激活了它，并希望在那里安装

scipy

如果缺少

numpy

，直接从新

scipy

控制盘安装

scipy

，仍将失败。我们首先通过安装

numpy

来克服这个问题

$ pip install numpy

然后用scipy结束

$ pip install scipy

我想，这可以在一次调用中完成（但我没有测试它）

重复安装经验证版本的scipy 很可能，在未来某一时刻，

scipy

或

numpy

的新版本将发布，pip将尝试安装驾驶室中没有车轮的最新版本

如果您可以使用到目前为止使用过的版本，则应创建

requirements.txt

，说明您喜欢的

numpy

和

scipy

版本，并从中安装

---

这将确保所需的软件包在真正使用之前就已经存在。

我的设置与您在链接答案中描述的基本相同，但是，您在这里写的内容我并不清楚。如果不满足

numpy

依赖关系，就无法构建

scipy

控制盘。它需要C代码才能编译。@midnight

scipy

似乎是一个非常复杂的解决方案，不容易安装。我可能估计得太快了，wheel很容易构建，目前我正在尝试这样做，但如果失败，我将删除或更新我的答案。@midnight注意：wheel不会阻止编译您的包（如numpy），它只允许执行一次（通过

pip wheel

）然后快速安装。若它是基于C的包，那个么它将需要编译，除非你们有一个鸡蛋把它重建成轮子。@midnight我做了。答案中描述。那么您使用哪个

numpy

构建

scipy

控制盘？

$ pip install numpy

$ pip install scipy

$ pip install numpy scipy