注意：本文假設你在 GitHub 上已經(jīng)有一個想要打包和發(fā)布的項目。

第 0 步：獲取項目許可證

在做其他事之前，由于你的項目要開源，因此應該有一個許可證。獲取哪種許可證取決于項目包的使用方式。開源項目中一些常見許可證有 MIT 或 BSD。

要在項目中添加許可證，只需參照以下鏈接中的步驟，將 LICENSE 文件添加到項目庫中的根目錄即可：https://help.github.com/en/articles/adding-a-license-to-a-repository

第 1 步：讓你的代碼準備就緒

要將項目進行打包，你需要做一些預備工作：

讓你的項目結構正確就位。通常情況下，項目庫的根目錄包含一個以項目名稱命名的文件夾，項目的核心代碼應該位于此文件夾中。在這個文件夾之外是運行和構建包（測試、文檔等）所需的其他代碼。

核心文件夾應包括一個（或多個）模塊和一個 __init__.py 文件，該文件包含你希望讓終端用戶訪問的類/函數(shù)。此文件還可以包含包的版本，以便于終端用戶訪問。

理想情況下，應使用 logging 包來設置合理的日志記錄系統(tǒng)（而不是用 prints 輸出）。

理想情況下，應將你的核心代碼分配到一個或多個類中。

from .estimate import Estimator

以__init__.py 為例，如果 Estimator 是終端用戶將會訪問的類（該類在 estimate.py 文件中定義）

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

以日志系統(tǒng)為例：LogMixin 類可以在其他任何類中使用

第 2 步：使用打包工具創(chuàng)建 setup.py

在你的項目有了一套結構之后，你應該在項目庫的根目錄下添加 setup.py 文件。這有助于所有發(fā)布和版本維護過程的自動化。以下是 setup.py 的例子

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

幾點注意事項：

如果你的包有依賴項，處理這些依賴項的簡單方法是在配置文件中通過 install_requires 參數(shù)來添加依賴項（如果列表很長，你可以像之前那樣指向一個 requirement.txt 文件）。

如果你希望在任何人安裝包時（從項目庫中）下載元數(shù)據(jù)，則應通過 package_data 參數(shù)來添加這些元數(shù)據(jù)。

注意：第 3 步到第 6 步是可選的（但強烈推薦），但是如果你現(xiàn)在馬上想發(fā)布你的包，可以直接跳到第 7 步。

第 3 步：設置本地測試和檢查測試覆蓋率

此時還沒有完成，你的項目還應該有單元測試。盡管有許多框架能幫助你做到，但一種簡單的方法是使用 pytest。所有測試都應該放在一個專用的文件夾中（例如名為 tests/或 testing 的文件夾）。在這個文件夾中放置你需要的所有測試文件，以便盡可能多地包含你的核心代碼。下面是一個如何編寫單元測試的示例。這里還有一個 SciTime 的測試文件。

一旦就位，你就可以通過在項目庫的根目錄運行 python -m pytest 在本地進行測試。

創(chuàng)建測試后，你還應該能估算覆蓋率。這一點很重要，因為你希望盡可能多地測試項目中的代碼量（以減少意外的 bug）。

很多框架也可以用于計算覆蓋率，對于 SciTime，我們使用了 codecov。你可以通過創(chuàng)建.codecov.yml 文件來決定允許的最小覆蓋率閾值，還可以通過創(chuàng)建.coveragerc 文件來決定要在覆蓋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：標準化語法和代碼風格

你還需要確保你的代碼遵循 PEP8 準則（即具有標準樣式并且語法正確）。同樣，有很多工具可以幫助你解決。這里我們用了 flake8。

第 5 步：創(chuàng)建一個合理的文檔

現(xiàn)在你的項目已經(jīng)測試過了，結構也很好了，是時候添加一個合理的文檔。首先是要有一個好的 readme 文件，它會在你的 Github 項目庫的根目錄上顯示。完成后，加上以下幾點會更好：

Pull 請求和 issue 模板：當創(chuàng)建新的 Pull 請求或 issue 時，這些文件可以根據(jù)你的需求給你的描述提供模板。

貢獻指南（contribution guide）。應該在貢獻指南中簡單地說明你希望外部用戶如何協(xié)助你改進這個包。

由于 readme 文件應該相當綜合，因此通常會有一個更詳細的文檔。你可以用 sphinx 來完成，然后在 readthedocs 上管理文檔。與文檔相關的文件通常放在 docs/文件夾中。

第 6 步：創(chuàng)建持續(xù)集成

此時，你的項目離發(fā)布就緒不遠了。但是，在每次提交之后，必須更新文檔、運行測試以及檢查樣式和覆蓋率似乎有點難以應付。幸運的是，持續(xù)集成（CI）可以幫助你完成。你可以在每次提交之后使用 GitHub 的 webhook 來自動執(zhí)行所有的這些操作。以下是我們在 SciTime 中使用的一套 CI 工具：

對于運行測試，我們使用了 travis ci 和 appveyor（用于 Windows 平臺上的測試）。對于 Travis CI，除了在項目庫上設置 webhook 之外，你還必須創(chuàng)建一個.travis.yml 文件，在該文件中，你不僅可以運行測試，還可以上傳更新的覆蓋率輸出以及檢查樣式和格式。通過創(chuàng)建 appveyor.yml 文件，appveyor 也可以這樣做。

codecov 和 readthdocs 也有專用的 webhook

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：請注意，每次提交，測試都需要與檢查測試覆蓋率一起進行。但還有一個 flake8 檢查

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：這里我們只運行測試

這將使更新項目庫的整個過程更加容易。

第 7 步：創(chuàng)建你的第一個 release 和 publication

此時，你即將發(fā)布的包應與以下類似：

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/

現(xiàn)在可以發(fā)布了！首先要做的是在 GitHub 上創(chuàng)建你的第一個 release——這是為了在給定的時間點跟蹤項目的狀態(tài)，每次版本更改時都需要創(chuàng)建新的 release。

完成后，唯一要做的就是發(fā)布包。發(fā)布 python 包最常見的平臺是 PyPI 和 Conda。以下我們將描述如何用兩者發(fā)布：

對于 PyPI，首先需要創(chuàng)建一個帳戶，然后用 twine 執(zhí)行一些步驟：https://realpython.com/pypi-publish-python-package/。這應該相當簡單，而且 Pypi 還提供了一個可以在實際部署之前使用的測試環(huán)境。PyPI 總體上包括創(chuàng)建源代碼（python setup.py sdist）并使用 twine（twine upload dist/*）來上傳。完成后，應該有一個與你的包對應的 PyPI 頁面，并且任何人都應該能夠通過運行 pip 命令來安裝你的包。

對于 Conda，我們推薦通過 conda forge 來發(fā)布你的包，conda forge 是一個社區(qū)，幫助你通過 conda 渠道發(fā)布和維護包。你可以按照以下步驟將包添加到社區(qū)：https://conda-forge.org/#add_recipe，然后你會被添加到 conda forge Github 組織中，并能夠非常輕松地維護你的包，然后任何人都可以通過運行 conda 命令來安裝你的包。

完成！

現(xiàn)在，你的包應該已經(jīng)發(fā)出去，并且任何人都可以使用了！雖然大部分工作都完成了，但是你仍然需要維護你的項目，你需要進行一些更新：這大體上意味著每次進行重大更改時都要更改版本，創(chuàng)建新的 release，并再次執(zhí)行第 7 步。

責任編輯：lq6