Python 라이브러리를 빌드하고 배포하는 방법
소프트웨어 개발에서는 많은 프로젝트에 동일한 코드와 로직을 사용하는 반복적인 작업이 포함됩니다. 프로그래머는 이 코드를 지속적으로 다시 작성하여 비효율성을 초래합니다. 예로는 이메일 확인 또는 임의 문자열 생성이 있습니다.
해결책은 이 코드를 재사용 가능한 라이브러리에 패키징하는 것입니다. 이러한 라이브러리는 프로젝트 전반에 걸쳐 설치 및 사용되므로 중복 코딩이 제거됩니다. 대부분은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.
이것은 Python 및 JavaScript와 같은 언어의 표준 관행입니다. 이 튜토리얼에서는 공식 Python 패키지 저장소인 PyPI에 Python 라이브러리를 구축하고 배포하는 방법을 자세히 설명합니다.
사업개요
이 튜토리얼에서는 REST API와 상호작용하는 오픈 소스 Python 라이브러리를 생성하고 배포하는 과정을 안내합니다.
파이썬 라이브러리
라이브러리는 Abstract API의 Exchange Rates REST API를 래핑합니다. 이 API는 세 가지 엔드포인트를 제공합니다.
-
/live
: 실시간 환율을 검색합니다. -
/convert
: 통화 간 금액을 변환합니다(예: 5 USD를 GBP로). -
/historical
: 특정 기간의 과거 환율을 검색합니다.
이 라이브러리는 개발자의 API 상호 작용을 단순화합니다.
프로젝트 요구사항
이 튜토리얼에서는 객체 지향 프로그래밍(OOP) 및 함수 사용을 포함한 Python 코딩 능력을 가정합니다. Git, GitHub 리포지토리, 프로젝트 푸시에 대한 지식도 필요합니다.
도구 및 패키지
필요한 사항:
- Python: 통역사(>=3.9).
- 요청: HTTP 요청용.
- 추상 API 계정: API 키를 얻기 위해(지침 제공)
- Dotenv: 환경변수 관리용.
- 시: Python 종속성 관리 및 패키징 도구입니다.
프로젝트 생성
-
프로젝트 디렉터리 만들기:
mkdir exchangeLibrary
로그인 후 복사로그인 후 복사로그인 후 복사 -
virtualenv 설치(아직 설치하지 않은 경우):
pip install virtualenv
로그인 후 복사로그인 후 복사로그인 후 복사 -
프로젝트 디렉토리로 이동하세요:
cd exchangeLibrary
로그인 후 복사로그인 후 복사 -
가상 환경 생성 및 활성화:
virtualenv env
로그인 후 복사로그인 후 복사활성화(Windows):
.envScriptsactivate
활성화(Linux/macOS):source env/bin/activate
-
필수 패키지 설치:
pip install requests poetry dotenv
로그인 후 복사로그인 후 복사 -
코드 편집기(PyCharm/VS Code)에서 프로젝트를 엽니다.
프로젝트 자원 설정
-
src
디렉터리 만들기: 내부에exchange_python
및__init__.py
이 포함된exchange.py
을 만듭니다. 구조는 아래 이미지와 유사해야 합니다. -
단위 테스트를 위해
test.py
을 만듭니다. -
추상 API 키 얻기: 에이. Abstract API에 가입하세요.
비. 로그인하세요. 기음. 환율 API로 이동합니다.
디. 기본 키를 얻으세요.
-
.env
파일 만들기: API 키 추가:mkdir exchangeLibrary
로그인 후 복사로그인 후 복사로그인 후 복사이제 구조는 다음과 같습니다.
API 래퍼 구축(exchange.py
)
pip install virtualenv
(live
, historical
, convert
메소드는 원래 입력의 설명대로 유지됩니다.)
API 래퍼 테스트(test.py
)
-
__init__.py
:cd exchangeLibrary
로그인 후 복사로그인 후 복사 -
test.py
:virtualenv env
로그인 후 복사로그인 후 복사 -
테스트 실행: 성공적인 테스트 결과가 표시됩니다.
프로젝트 배포
-
.gitignore
파일 만들기:env
,.env
추가. -
README.md
파일을 만듭니다. -
만들기
pyproject.toml
:pip install requests poetry dotenv
로그인 후 복사로그인 후 복사 -
GitHub 저장소를 생성하세요.
-
Git 초기화:
git init
-
리모컨 추가:
git remote add origin <your github repo>
-
GitHub 저장소 URL로
pyproject.toml
을 업데이트하세요. -
GitHub으로 푸시하세요.
PyPI에 배포
- PyPI 계정을 만들고 이메일을 확인하세요.
- 2FA를 설정하세요.
- 복구 코드를 생성하세요.
- 인증 앱을 사용하여 QR 코드를 스캔하세요.
- API 토큰을 받으세요.
- 패키지 빌드:
poetry build
- PyPI 토큰 설정:
poetry config pypi-token.pypi <your-api-token>
- 게시:
poetry publish
프로젝트 유지관리
업데이트 후 GitHub에 변경 사항을 푸시하고, 빌드(poetry build
)하고, 다시 게시(poetry publish
)하고, 필요에 따라 pyproject.toml
에서 버전을 업데이트합니다.
설치 및 사용
mkdir exchangeLibrary
pip install virtualenv
결론
이 튜토리얼에서는 업데이트 및 재게시를 포함하여 Python 라이브러리를 PyPI에 구축하고 배포하는 방법을 다뤘습니다. 오픈 소스 커뮤니티에 대한 귀하의 기여는 Python 개발을 개선하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 Python 라이브러리를 빌드하고 배포하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
