一日一技:为 Python 项目编写 Makefile

简介: 一日一技:为 Python 项目编写 Makefile

摄影:产品经理某种海鲜锅

本文翻译自Writing Makefiles for Python Projects[1]。原作者:Bastian Venthur.

作为 Makefiles的粉丝,我几乎在每一个业余项目里面都使用它们。并且我也主张在工作项目中使用。

对开源项目来说,Makefiles 让代码贡献者知道怎么构建、测试、部署项目。并且,如果你正确使用了 Makefiles,他们可以大大简化你的CI/CD 流程脚本。因为你只需要简单地调用对应的 make 命令就可以了。最重要的是,Makefiles 可以简化你的开发工作。

对 Python 项目来说,我总是使用虚拟环境,因此我使用了两个不同的 Makefiles 策略:

  1. 假设 make 命令是在虚拟环境里面执行的
  2. 通过 make 命令来封装虚拟环境的命令

假设 make 命令是在虚拟环境中执行的

我们来看一个非常简单的 Makefile 文件,这个文件可以让你实现构建、测试和发布 Python 项目:

all: lint test
.PHONY: test
test:
    pytest
.PHONY: lint
lint:
    flake8
.PHONY: release
release:
    python3 setup.py sdist bdist_wheel upload
clean:
    find . -type f -name *.pyc -delete
    find . -type d -name __pycache__ -delete

这几段代码写的非常直接,所有潜在贡献者立刻就知道你项目的入口在哪里了。

假设已经有一个虚拟环境了,那么你需要首先激活它,然后再运行 make 命令:

$ . venv/bin/activate
$ make test

当然,不方便的地方在于,你的每一个 shell 窗口都必须手动激活虚拟环境。所以当你使用 tmux  激活一个新的终端窗口或者把 vim 放到后台上去运行的时候,就很麻烦。

在 make 命令里面激活虚拟环境看起来是很难做到的,因为每一段代码甚至每一个命令都会在它自己的 shell 里面运行。但是我们稍后看一个办法绕过这个限制,比如说使用.ONESHELL标志,但这无法解决新开新的代码片段运行在新 shell 的问题。

在 make 命令里面封装虚拟环境的调用命令

第二个方法基本上解决了在 make 命令里面激活虚拟环境的问题。这个办法是从makefile.venv[2]里面学到的,我简化了一下:

# system python interpreter. used only to create virtual environment
PY = python3
VENV = venv
BIN=$(VENV)/bin
# make it work on windows too
ifeq ($(OS), Windows_NT)
    BIN=$(VENV)/Scripts
    PY=python
endif
all: lint test
$(VENV): requirements.txt requirements-dev.txt setup.py
    $(PY) -m venv $(VENV)
    $(BIN)/pip install --upgrade -r requirements.txt
    $(BIN)/pip install --upgrade -r requirements-dev.txt
    $(BIN)/pip install -e .
    touch $(VENV)
.PHONY: test
test: $(VENV)
    $(BIN)/pytest
.PHONY: lint
lint: $(VENV)
    $(BIN)/flake8
.PHONY: release
release: $(VENV)
    $(BIN)/python setup.py sdist bdist_wheel upload
clean:
    rm -rf $(VENV)
    find . -type f -name *.pyc -delete
    find . -type d -name __pycache__ -delete

仅从功能上看,这个 Makefile 跟刚才的差不多,但是代码看起来更复杂了。所以我们现在一行一行来看看它是怎么实现的。

如果虚拟环境已经激活,或者pytest, flake8这些包已经安装到了系统 Python 环境里面,那么我们直接调用他们就可以了。但是现在,在新的 Makefile 文件中,我们显式地使用虚拟环境中的绝对路径来调用他们。为了确保虚拟环境存在,每一段代码都依赖于$(VENV)这一项。这一项确保了当前有一个最新的虚拟环境可用。

这种方案有效,是因为当我们执行. venv/bin/activate的时候,本来虚拟环境就是把它自己的绝对路径放到了环境变量里面。因此每一次调用 Python 或者其他包的时候,都是使用虚拟环境中安装的。

虽然 Makefile 文件变得有点复杂了,但是我们要测试代码的时候,还是仅仅需要简单地执行一下命令:

$ make test

就可以了,我们不需要再去关心虚拟环境是不是已经安装了之类的问题。如果你不需要支持 Windows,甚至可以从 Makefile 里面移除Windows 相关的部分。这样一来,这个 Makefile 文件即使对于不怎么用的人来说也不难理解。

哪一种更好?

我觉得第二种方案更方便。虽然第一种方法我已经快乐地用了几年了,而第二种方法是最近才学到的。之前我确实没有注意到这种方法。但我注意到几乎所有使用 Makefile的 Python 项目都用的第一种方法,我也想知道为什么。

Kingname 点评

我在Python 项目和Golang 项目里面经常使用Makefile,其中,Python 项目我主要用来删除__pycache__,而 Golang 项目中,由于我使用的是 VSCode 来开发,它的 lint 有点问题,所以代码写完以后,我会使用 Makefile 来执行一段gofmt命令,把所有.go文件都格式化。

但 Makefile 有一个非常智障的地方——它里面的缩进必须使用制表符,不能使用空格。所以要写Makefile 的时候,我还必须用 vim 来写。因为我的 PyCharm 已经调成把所有制表符换成空格的设置了。而如果在 Makefile 的缩进里面混入了空格,它就会报错。

如果大家对 Makefile 有兴趣的话,我给大家写一篇从入门到精通的文章。有兴趣的同学请留言~

目录
相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
44 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
65 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
43 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
22 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
6天前
|
前端开发 Python
前后端分离的进化:Python Web项目中的WebSocket实时通信解决方案
在现代Web开发领域,前后端分离已成为一种主流架构模式,它促进了开发效率、提升了应用的可维护性和可扩展性。随着实时数据交互需求的日益增长,WebSocket作为一种在单个长连接上进行全双工通讯的协议,成为了实现前后端实时通信的理想选择。在Python Web项目中,结合Flask框架与Flask-SocketIO库,我们可以轻松实现WebSocket的实时通信功能。
18 2
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
28 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
1月前
|
Python
Python 项目及依赖管理工具技术选型
【8月更文挑战第30天】在进行Python项目及依赖管理时,有多种工具可供选择。虚拟环境工具有`virtualenv`和内置的`venv`,可为项目创建独立环境,避免依赖冲突。依赖管理工具有`pip`、`pipenv`和`poetry`,分别用于安装包、管理依赖并确保版本一致性。选型时需考虑项目需求、团队协作、易用性和社区支持等因素。
34 10
|
20天前
|
JSON JavaScript 前端开发
如何在python下建立cucumber项目
Gherkin语言使用的是主要英文关键词Scenario、Given、when 、And、Then和But等,这些关键词可以转换成中文关键词,场景、假如、当、那么等。根据用户故事,需求人员或测试人员使用Gherkin语言编写好测试场景的每个步骤。
15 0
|
2月前
|
Java 数据库连接 Spring
Struts 2 插件开发竟如魔法盛宴,为框架注入超能力,开启奇幻编程之旅!
【8月更文挑战第31天】在Web开发中,Struts 2插件开发允许我们在不改动框架核心代码的前提下,通过创建实现特定接口的Java类来扩展框架功能、调整其行为或促进与其他框架(如Spring、Hibernate)的集成,从而更好地满足特定业务需求。遵循良好的设计原则与实践,能够确保插件的高效稳定运行并提升整体项目的可维护性。具体步骤包括创建项目、定义插件类、实现初始化与销毁逻辑,并将插件部署至应用中。
45 0
|
2月前
|
前端开发 Java UED
告别页面刷新时代:Struts 2 Ajax技术揭秘,轻松实现动态加载,Web应用焕然一新!
【8月更文挑战第31天】在Web应用开发中,用户体验至关重要。为减少页面刷新带来的不适,Ajax技术应运而生。Struts 2作为流行的Java EE框架,通过内置的Ajax支持简化了无刷新页面动态加载的实现。本文通过对比传统请求响应模式,展示了Struts 2如何轻松实现Ajax功能,提升了用户体验和开发效率,并灵活地实现了数据交换。然而,使用Ajax时还需注意SEO和跨域请求等局限性。
33 0
下一篇
无影云桌面