Python RPM 패키징
최근에 저는 현재 진행 중인 프로젝트에서 매우 구체적인 작업을 수행하고 있었습니다.
RHEL Lightspeed인 Red Hat에서 근무
ShellAI, 이번 프로젝트는
비교적 새롭지만 QE를 위해 개발 RPM을 출시하고 싶었습니다
친구들이 도구를 가지고 놀고 파이프라인에서 테스트하기 시작합니다.
패키징과 일반적인 Python 관련 작업에 대한 방법은 알고 있지만 이런, 그래야 합니다
이 포장 작업을 완료하는 데 꼬박 이틀이 걸렸습니다. 해주세요
작업의 세부사항을 매우 빠르게 안내합니다.
TLDR; 결국 모든 것이 잘 풀렸고 이것이 PR 결과입니다.
https://github.com/rhel-lightspeed/shellai/pull/4
작업 세부정보
ShellAI 프로젝트는 RHEL 9 및 향후 버전에서 출시될 예정입니다
RHEL 10. 보너스 대상으로 RHEL 8에서도 실행되도록 하고 싶습니다.
위의 설명에 따르면 이전에 RHEL을 사용했다면 이미
도전은 살아있는 의존성의 버전이 될 것이라고 추측했습니다
RHEL에서.
- RHEL 8에는 Python 3.6이 포함되어 있습니다
- RHEL 9에는 Python 3.9가 있습니다
- 마지막으로 RHEL 10에는 Python 3.12가 있습니다
또한 우리는 비교적 자주 개발 빌드를 받고 싶습니다
도구를 개발하면서 테스트할 새로운 기능을 확보합니다.
개발 부분에서는 다음을 사용하고 싶습니다
pdm을 사용하여 종속성을 관리하고
빌드합니다. 작업을 진행하면서 pdm 백엔드가 그렇지 않다는 것을 알았습니다
RHEL 리포지토리에 포함되어 있으므로 기본 setuptools 빌드를 사용했습니다
백엔드.
우리 시스템 대상은 "비교적 새로운" 것이므로 현대화하고 싶습니다.
프로젝트를 진행하고 새로운 도구/구조 및 형식을 사용하고 있는지 확인하세요.
의 경우
그래서 우리는 pdm init를 통해 생성되는 pyproject.toml을 선택했습니다
프로젝트를 부트스트랩했을 때
RPM 구축 문제
처음에는 최신 Python 기능과 프로젝트를 사용하는 것이 우리의 아이디어였습니다
레거시 setup.py 대신 pyproject.toml 파일과 같은 구조입니다.
새로운 프로젝트를 시작하면 모든 것이 멋지고 새로워서 매우 설렙니다
그 물건을 사용하는데 유일한 문제는:
- 개발 과정에는 매우 좋지만 포장용으로는 적합하지 않습니다.
처음에 작업을 시작했을 때 새로운 RPM을 사용해도 좋겠다는 생각이 들었습니다
에 pyproject.toml 및 pdm을 사용하므로 프로젝트 빌드를 위한 매크로
종속성을 관리합니다.
이를 위해 Fedora 문서에는 Python Packaging이라는 멋진 기사가 있습니다
지침
자세히 알아보겠습니다. 가이드는 거의 모든 주제와 사례를 다루고 있지만
예를 들어도 필요할 수 있습니다
사양파일.
우리의 주요 목표는 RHEL이므로 모든 것을 따르는 것을 상상할 수 있습니다
가이드의 내용은 그대로 작동할 것입니다. 그렇죠? 아니요. 그 이유는
RHEL 리포지토리에 제공되는 버전. 새로운 매크로
가이드에서 지적한 내용은 빌드 중에 작동할 수 있으며, 생성할 수 없습니다
다음 목표의 최종 RPM:
- RHEL 8에서는 %generate_buildrequires 중에 오류가 발생합니다. 해당 릴리스에 포함된 python3-setuptools 버전은 매우 오래되었으며 새로운 pyproject.toml 형식을 실제로 인식하지 못합니다.
- RHEL 9는 대부분의 단계를 진행할 수 있지만 실패합니다. %pyproject_wheel은 UNKNOWN이라는 이름의 패키지를 빌드합니다. 이것 이는 (다시) RHEL 9에 제공된 python3-setuptools가 다음과 같기 때문에 발생합니다. 오래된. 이는 생성된 대부분의 메타데이터를 인식하지 못합니다. pyproject.toml 사양
해결책
유산을 만들어야 했습니다
setup.py
Python 휠 빌드를 진행하고 데이터를 피하기 위해 파일을 삭제하세요
pyproject.toml과 레거시 setup.py 파일 간의 중복이 발생했습니다.
때문에 tomllib를 사용했습니다.
다음 이유:
- Tomllib는 RHEL 8에서 (pypi 및 rpm 패키징을 통해) 사용할 수 있습니다
- Python 3.11 이후 tomllib는 기본적으로 표준 라이브러리에 번들로 포함되었습니다
위에서 본 것처럼 tomllib를 사용하여 pyproject.toml 파일을 로드하고
필요한 필드를 읽고 기존 setup.py를 업데이트하기만 하면 됩니다. 이렇게 우리는
pyproject.toml을 수정할 수 있으며 새 빌드를 푸시할 때마다
기존 setup.py에서도 일관성을 유지할 수 있습니다.
사양 파일과 관련하여 우리는 문서에서 말하는 것을 다시 사용해야 했습니다
“201x 시대” Python 패키징
지침을 따르세요.
기본적으로 우리는 오래된 python setup.py build ... 명령을 사용하고 있습니다
(물론 매크로를 통해) 프로젝트를 빌드합니다.
이 솔루션을 통해 우리가 원하는 RHEL 버전 전체에서 일관성을 유지할 수 있었습니다
pdm과 멋진 새 기능을 지원하는 동시에 계속 사용하세요
발전을 기원합니다.
위 내용은 Python RPM 패키징의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
