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Python打包实战指南：全面对比setup.py与pyproject.toml，深度解析其优劣与应用场景

在 Python 开发中，创建可安装的包是分享代码的重要方式。本文将深入解析两种主流打包方法——setup.py 和 pyproject.toml，并通过一个实际项目示例，展示如何使用现代的 pyproject.toml 方法构建、测试和发布 Python 包。

一、setup.py 与 pyproject.toml 的区别

1. setup.py（传统方式）

setup.py 是 Python 打包的传统方法，使用 setuptools 或 distutils 定义包的元数据和依赖关系。典型示例如下：

from setuptools import setup

setup(
    name='mypackage',
    version='0.1',
    packages=['mypackage'],
    install_requires=['requests']
)

使用方法：

python setup.py sdist bdist_wheel
pip install .

2. pyproject.toml（现代方式）

自 PEP 518 引入后，pyproject.toml 成为推荐的配置方式。它分离了构建系统配置和包元数据，支持多种构建工具（如 setuptools、poetry 等）。示例：

[build-system]
requires = ["setuptools>=42", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project]
name = "mypackage"
version = "0.1"
dependencies = ["requests"]

使用方法：

pip install .

二、为什么推荐 pyproject.toml？

  1. 标准化与兼容性：符合最新打包标准，与各种工具兼容性更好。
  2. 简化配置：分离构建系统和元数据，使配置更清晰。
  3. 多构建系统支持：支持多种工具，提供更大灵活性。
  4. 安全性：减少对自定义脚本的依赖，降低风险。

实际场景中的必要性

假设你正在开发一个复杂的机器学习库，涉及多个依赖项和复杂的构建步骤。使用 pyproject.toml 可以轻松定义这些需求，并确保在不同的开发和部署环境中保持一致性。此外，许多现代工具（如 CI/CD 系统）已经内置了对 pyproject.toml 的支持，简化了自动化流程。

构建 Python 包的最佳实践

  1. 新项目使用 pyproject.toml：对于新项目，推荐使用 pyproject.toml，以符合现代打包标准并提高兼容性。
  2. 旧项目逐步迁移：如果维护的是已有使用 setup.py 的项目，可以继续使用，但建议在可行时迁移到 pyproject.toml。
  3. 结合使用：在某些情况下，可以同时使用 pyproject.toml 和 setup.py，例如用 pyproject.toml 处理大部分配置，而保留一个最小化的 setup.py 来处理特定功能（如构建 C 扩展）。
  4. 使用 setup.cfg：如果希望采用更声明式的格式但仍使用 setup.py，可以考虑使用 setup.cfg，将元数据放在配置文件中，逻辑保留在 setup.py 中。
  5. 利用构建工具：使用如 Poetry 或 Flit 等工具，可以简化依赖管理和打包流程，自动管理 pyproject.toml 和其他相关文件的创建。

三、实战示例：构建和发布一个机器学习包

下面通过一个实际的机器学习项目示例，展示如何使用 pyproject.toml 构建、测试和发布一个 Python 包。

项目概述

我们将构建一个名为 mlpredictor 的包，该包：

  • 包含一个使用 scikit-learn 的简单分类器模型。
  • 提供训练模型和进行预测的功能。
  • 结构化以便发布到 PyPI 和 GitHub。

    • 步骤详解

    1. 创建项目结构
    mlpredictor/
│
├── mlpredictor/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│
├── tests/
│   ├── test_model.py
│
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
└── .gitignore
    2. 编写代码

    mlpredictor/model.py

    from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pickle


class MLPredictor:
    def __init__(self):
        self.model = None

    def train(self):
        iris = load_iris()
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42
        )
        self.model = RandomForestClassifier()
        self.model.fit(X_train, y_train)

    def predict(self, data):
        if not self.model:
            raise Exception("Model is not trained yet!")
        return self.model.predict([data])

    def save_model(self, path="model.pkl"):
        with open(path, "wb") as f:
            pickle.dump(self.model, f)

    def load_model(self, path="model.pkl"):
        with open(path, "rb") as f:
            self.model = pickle.load(f)

    mlpredictor/*init*.py

    from .model import MLPredictor

__all__ = ["MLPredictor"]
    3. 创建 pyproject.toml 文件

    pyproject.toml

    [build-system]
requires = ["setuptools>=42", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project]
name = "mlpredictor"
version = "0.1.0"
description = "A simple machine learning package using scikit-learn"
authors = [
    {name = "Ebrahim", email = "ebimsv0501@gmail.com"}
]
license = {text = "MIT"}
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.6"
dependencies = [
    "scikit-learn>=1.0",
]

[project.urls]
"Homepage" = "https://github.com/xxx_your_account/mlpredictor"
  • [build-system]：指定构建系统要求，这里使用 setuptools 和 wheel。
  • [project]：包含包的元数据，如名称、版本、描述、作者、许可证、依赖项等。
    • 4. 编写测试

    使用 pytest 添加测试。

    tests/test_model.py

    import pytest
from mlpredictor import MLPredictor

def test_train_and_predict():
    model = MLPredictor()
    model.train()
    result = model.predict([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
    assert len(result) == 1

if __name__ == "__main__":
    pytest.main()
    5. 添加 README、License 和 .gitignore

    README.md

    # MLPredictor

MLPredictor 是一个简单的机器学习包，使用 scikit-learn 训练 RandomForest 模型，并使用户能够进行预测。该包旨在演示如何打包 Python 机器学习项目以供分发。

## 特性

- 在 Iris 数据集上训练 RandomForestClassifier。
- 训练后对新数据进行预测。
- 保存和加载训练好的模型。

## 安装

您可以通过 **PyPI** 或从 **源代码** 安装该包。

### 通过 PyPI 安装

```bash
pip install mlpredictor

    通过源代码安装（GitHub）

    git clone https://github.com/xxx_your_account/mlpredictor.git
cd mlpredictor
pip install .

    使用方法

    安装后，可以使用 MLPredictor 训练模型并进行预测。

    示例：训练和预测

    from mlpredictor import MLPredictor

# 初始化预测器
predictor = MLPredictor()

# 在 Iris 数据集上训练模型
predictor.train()

# 对样本输入进行预测
sample_input = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]
prediction = predictor.predict(sample_input)

print(f"预测类别: {prediction}")

    LICENSE

    可以选择合适的开源许可证，如 MIT License。

    .gitignore

    *.pyc
__pycache__/
*.pkl
dist/
build/
    6. 本地测试包

    通过以下命令安装包：

    pip install .

    安装后，运行测试以确保一切正常：

    pytest tests

    注意：

  • 如果使用 setup.py，它会读取 setup.py 文件以收集包元数据和安装信息，并解析和安装指定的依赖项。

  • 如果使用pyproject.toml ，它会读取该文件，可能指定构建系统要求和配置。执行上述命令后，通常会创建以下目录：

  • Distribution Directory：可能是 build/、dist/ 或 .eggs/ 目录，具体取决于安装过程以及是源码安装还是 wheel 安装。
  • build/：在构建过程中创建，包含用于创建包的临时文件。
  • dist/：包含从包生成的构建分发文件（如 wheel 文件）。
  • egg-info/ 或 .egg-info/：包含有关已安装包的元数据，包括其依赖项和版本号。

    • 确保项目正常工作后，继续后续步骤。

    7. 推送到 GitHub

    1. 初始化 Git 仓库

      git init
git add .
git commit -m "Initial commit"

    2. 创建 GitHub 仓库

      前往 GitHub 并创建一个名为 mlpredictor 的新仓库。

    3. 推送代码到 GitHub

      git remote add origin https://github.com/xxx_your_account/mlpredictor.git
git branch -M main
git push -u origin main

      注意：将 xxx_your_account 替换为您的 GitHub 用户名。

    8. 发布到 PyPI

    现在项目已经设置并推送到 GitHub，可以将其发布到 PyPI。

    1. 安装必要的工具

      pip install twine build

    2. 构建包

      python -m build

      这将在 dist/ 目录下创建 .tar.gz 和 .whl 文件。检查 dist/ 目录，确保包含类似以下文件：

      mlpredictor-0.1.0-py3-none-any.whl
mlpredictor-0.1.0.tar.gz

    3. 上传到 PyPI

      twine upload dist/*

      您需要一个 PyPI 账户才能上传包。上传成功后，其他人可以通过以下命令安装您的包：

      pip install mlpredictor
    9. 安装并使用包

    通过 pip 安装后，可以在 Python 代码中使用该包：

    from mlpredictor import MLPredictor

predictor = MLPredictor()
predictor.train()
prediction = predictor.predict([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])
print("Predicted class:", prediction.item())

# 输出示例：
# Predicted class: 0

    五、总结

    在 Python 打包领域，setup.py 和 pyproject.toml 各有其重要性和适用场景。尽管 setup.py 在传统项目中仍然发挥作用，但向 pyproject.toml 的转变代表了 Python 社区向更安全、标准化实践发展的趋势。对于新项目，强烈建议采用 pyproject.toml，因为它不仅简化了打包过程，还提高了与各种工具和库的兼容性。

    通过本文的实战示例，您应该能够掌握如何使用 pyproject.toml 构建、测试和发布一个功能完善的 Python 包。无论是个人项目还是团队协作，遵循这些最佳实践将大大提升项目的可维护性和可扩展性。

    作者：梦想画家

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