2. 编写安装脚本

安装脚本是使用 Distutils 构建、分发和安装模块的所有活动的中心。设置脚本的主要目的是向 Distutils 描述您的模块分发，以便在您的模块上运行的各种命令做正确的事情。正如我们在上面的简单示例部分中看到的，设置脚本主要由对 setup() 的调用组成，并且模块开发人员提供给 Distutils 的大部分信息都作为关键字参数提供给 [ X218X]。

这是一个稍微复杂的示例，我们将在接下来的几节中遵循它：Distutils 自己的设置脚本。（请记住，虽然 Distutils 包含在 Python 1.6 及更高版本中，但它们也独立存在，以便 Python 1.5.2 用户可以使用它们来安装其他模块发行版。此处显示的 Distutils 自己的安装脚本用于将包安装到 Python 1.5.2 中。）

#!/usr/bin/env python

from distutils.core import setup

setup(name='Distutils',
      version='1.0',
      description='Python Distribution Utilities',
      author='Greg Ward',
      author_email='gward@python.net',
      url='https://www.python.org/sigs/distutils-sig/',
      packages=['distutils', 'distutils.command'],
     )

这与一个简单的例子部分中介绍的简单的单文件分发之间只有两个区别：更多的元数据，以及按包而不是按模块对纯 Python 模块的规范。这很重要，因为 Distutils 由几十个模块组成，分为（到目前为止）两个包；每个模块的明确列表生成起来会很乏味并且难以维护。有关附加元数据的更多信息，请参阅附加元数据部分。

请注意，安装脚本中提供的任何路径名（文件或目录）都应使用 Unix 约定编写，即斜线分隔。在实际使用路径名之前，Distutils 将负责将此平台中立的表示转换为适合您当前平台的任何内容。这使您的安装脚本可以跨操作系统移植，这当然是 Distutils 的主要目标之一。本着这种精神，本文档中的所有路径名都以斜线分隔。

当然，这仅适用于提供给 Distutils 函数的路径名。例如，如果您使用标准 Python 函数（例如 glob.glob() 或 os.listdir()）来指定文件，则应注意编写可移植代码而不是硬编码路径分隔符：

glob.glob(os.path.join('mydir', 'subdir', '*.html'))
os.listdir(os.path.join('mydir', 'subdir'))

2.1. 列出整个包

packages 选项告诉 Distutils 处理（构建、分发、安装等）在 packages 列表中提到的每个包中找到的所有纯 Python 模块。当然，为了做到这一点，文件系统中的包名和目录之间必须有对应关系。默认对应是最明显的，即包 distutils 位于相对于发行版根目录的 distutils 目录中。因此，当您在设置脚本中说 packages = ['foo'] 时，您承诺 Distutils 会找到一个文件 foo/__init__.py（在您的系统上可能拼写不同，但您明白了）相对于安装脚本所在的目录。如果你违反了这个承诺，Distutils 会发出警告，但仍然会处理损坏的包。

如果您使用不同的约定来布置源目录，那没问题：您只需要提供 package_dir 选项来告诉 Distutils 您的约定。例如，假设您将所有 Python 源代码保存在 lib 下，以便“根包”中的模块（即根本不在任何包中）在 lib 中，foo 包在 lib/foo 中，依此类推。然后你会放

package_dir = {'': 'lib'}

在您的安装脚本中。这个字典的关键字是包名，一个空的包名代表根包。这些值是相对于您的分发根目录的目录名称。在这种情况下，当您说 packages = ['foo'] 时，您承诺文件 lib/foo/__init__.py 存在。

另一种可能的约定是将 foo 包直接放在 lib 中，将 foo.bar 包放在 lib/bar 中，等等。这将在安装脚本中编写为

package_dir = {'foo': 'lib'}

package_dir 字典中的 package: dir 条目隐式适用于包下的所有包，因此此处自动处理 foo.bar 情况。在这个例子中，有 packages = ['foo', 'foo.bar'] 告诉 Distutils 寻找 lib/__init__.py 和 lib/bar/__init__.py。（请记住，尽管 package_dir 以递归方式应用，但您必须明确列出 packages 中的所有包：Distutils 将不递归扫描您的源代码树，寻找任何带有__init__.py 文件。）

2.2. 列出单个模块

对于小模块分发，您可能更喜欢列出所有模块而不是列出包——尤其是在“根包”中的单个模块的情况下（即，根本没有包）。这个最简单的例子在一个简单的例子部分中展示；这是一个稍微复杂的例子：

py_modules = ['mod1', 'pkg.mod2']

这描述了两个模块，其中一个在“root”包中，另一个在 pkg 包中。同样，默认包/目录布局意味着这两个模块可以在 mod1.py 和 pkg/mod2.py 中找到，并且 pkg/__init__.py 也存在。同样，您可以使用 package_dir 选项覆盖包/目录对应关系。

2.3. 描述扩展模块

正如编写 Python 扩展模块比编写纯 Python 模块要复杂一些，向 Distutils 描述它们也有点复杂。与纯模块不同，仅仅列出模块或包并期望 Distutils 出去找到正确的文件是不够的；您必须指定扩展名、源文件和任何编译/链接要求（包括目录、要链接的库等）。

所有这些都是通过 setup() 的另一个关键字参数来完成的，即 ext_modules 选项。 ext_modules 只是 Extension 实例的列表，每个实例描述一个扩展模块。假设您的发行版包含一个名为 foo 并由 foo.c 实现的扩展。如果不需要编译器/链接器的额外指令，描述这个扩展非常简单：

Extension('foo', ['foo.c'])

Extension 类可以从 distutils.core 和 setup() 导入。因此，仅包含这个扩展而没有其他任何内容的模块分发的安装脚本可能是：

from distutils.core import setup, Extension
setup(name='foo',
      version='1.0',
      ext_modules=[Extension('foo', ['foo.c'])],
      )

Extension 类（实际上是由 build_ext 命令实现的底层扩展构建机制）在描述 Python 扩展时支持很大的灵活性，这将在以下部分进行解释。

2.3.1. 扩展名和包

Extension 构造函数的第一个参数始终是扩展名，包括任何包名。例如，

Extension('foo', ['src/foo1.c', 'src/foo2.c'])

描述位于根包中的扩展，而

Extension('pkg.foo', ['src/foo1.c', 'src/foo2.c'])

在 pkg 包中描述了相同的扩展。在这两种情况下，源文件和生成的目标代码是相同的；唯一的区别是生成的扩展在文件系统中的哪个位置（因此在 Python 的命名空间层次结构中的哪个位置）。

如果您有多个扩展都在同一个包中（或都在同一个基础包下），请使用 ext_package 关键字参数作为 setup()。例如，

setup(...,
      ext_package='pkg',
      ext_modules=[Extension('foo', ['foo.c']),
                   Extension('subpkg.bar', ['bar.c'])],
     )

将 foo.c 编译为扩展 pkg.foo，将 bar.c 编译为 pkg.subpkg.bar。

2.3.2. 扩展源文件

Extension 构造函数的第二个参数是源文件列表。由于 Distutils 当前仅支持 C、C++ 和 Objective-C 扩展，因此这些通常是 C/C++/Objective-C 源文件。（确保使用适当的扩展名来区分 C++ 源文件：.cc 和 .cpp 似乎被 Unix 和 Windows 编译器识别。）

但是，您也可以在列表中包含 SWIG 接口 (.i) 文件； build_ext 命令知道如何处理 SWIG 扩展：它将在接口文件上运行 SWIG，并将生成的 C/C++ 文件编译到您的扩展中。

尽管有这个警告，SWIG 的选项目前可以像这样传递：

setup(...,
      ext_modules=[Extension('_foo', ['foo.i'],
                             swig_opts=['-modern', '-I../include'])],
      py_modules=['foo'],
     )

或者像这样在命令行上：

> python setup.py build_ext --swig-opts="-modern -I../include"

在某些平台上，您可以包含由编译器处理并包含在扩展中的非源文件。目前，这仅意味着 Visual C++ 的 Windows 消息文本 (.mc) 文件和资源定义 (.rc) 文件。这些将被编译为二进制资源 (.res) 文件并链接到可执行文件中。

2.3.3. 预处理器选项

如果您需要指定要搜索的包含目录或要定义/取消定义的预处理器宏，则 Extension 的三个可选参数将有所帮助：include_dirs、define_macros 和 undef_macros ]。

例如，如果您的扩展需要在您的分发根目录下的 include 目录中的头文件，请使用 include_dirs 选项：

Extension('foo', ['foo.c'], include_dirs=['include'])

您可以在那里指定绝对目录；如果您知道您的扩展将仅构建在 X11R6 安装到 /usr 的 Unix 系统上，您可以逃脱

Extension('foo', ['foo.c'], include_dirs=['/usr/include/X11'])

如果您打算分发您的代码，您应该避免这种不可移植的用法：编写 C 代码可能更好

#include <X11/Xlib.h>

如果您需要包含来自其他 Python 扩展的头文件，您可以利用 Distutils install_headers 命令以一致方式安装头文件这一事实。例如，Numerical Python 头文件安装（在标准 Unix 安装上）到 /usr/local/include/python1.5/Numerical。（确切位置将根据您的平台和 Python 安装而有所不同。）由于 Python 包含目录（在本例中为 /usr/local/include/python1.5）在构建 Python 扩展时始终包含在搜索路径中，因此最好的方法是编写 C代码如

#include <Numerical/arrayobject.h>

但是，如果您必须将 Numerical 包含目录直接放入标头搜索路径中，您可以使用 Distutils distutils.sysconfig 模块找到该目录：

from distutils.sysconfig import get_python_inc
incdir = os.path.join(get_python_inc(plat_specific=1), 'Numerical')
setup(...,
      Extension(..., include_dirs=[incdir]),
      )

尽管这是非常可移植的——它可以在任何 Python 安装上工作，无论平台如何——以合理的方式编写你的 C 代码可能更容易。

您可以使用 define_macros 和 undef_macros 选项定义和取消定义预处理器宏。 define_macros 接受 (name, value) 元组的列表，其中 name 是要定义的宏的名称（字符串），value 是其值：字符串或 None。（将宏 FOO 定义为 None 相当于 C 源代码中的 #define FOO：对于大多数编译器，这会将 FOO 设置为字符串 [ X154X].) undef_macros 只是要取消定义的宏列表。

例如：

Extension(...,
          define_macros=[('NDEBUG', '1'),
                         ('HAVE_STRFTIME', None)],
          undef_macros=['HAVE_FOO', 'HAVE_BAR'])

相当于将它放在每个 C 源文件的顶部：

#define NDEBUG 1
#define HAVE_STRFTIME
#undef HAVE_FOO
#undef HAVE_BAR

2.3.4. 库选项

您还可以在构建扩展时指定要链接的库，以及搜索这些库的目录。 libraries 选项是要链接的库列表，library_dirs 是链接时搜索库的目录列表，runtime_library_dirs 是要链接的目录列表在运行时搜索共享（动态加载）库。

例如，如果您需要链接目标系统上标准库搜索路径中已知的库

Extension(...,
          libraries=['gdbm', 'readline'])

如果您需要在非标准位置链接库，则必须将该位置包含在 library_dirs 中：

Extension(...,
          library_dirs=['/usr/X11R6/lib'],
          libraries=['X11', 'Xt'])

（同样，如果您打算分发代码，应该避免这种不可移植的结构。）

2.3.5. 其他选项

还有一些其他选项可用于处理特殊情况。

optional 选项是一个布尔值；如果是真的，扩展中的构建失败不会中止构建过程，而是简单地不安装失败的扩展。

extra_objects 选项是要传递给链接器的目标文件列表。这些文件不能有扩展名，因为使用的是编译器的默认扩展名。

extra_compile_args 和 extra_link_args 可用于为相应的编译器和链接器命令行指定额外的命令行选项。

export_symbols 仅在 Windows 上有用。它可以包含要导出的符号（函数或变量）列表。构建编译扩展时不需要此选项：Distutils 会自动将 initmodule 添加到导出符号列表中。

depends 选项是扩展所依赖的文件列表（例如头文件）。如果此文件上的任何内容自上次构建以来已被修改，则构建命令将调用源代码上的编译器以重建扩展。

2.4. 发行版和包之间的关系

发行版可能以三种特定方式与包相关：

它可能需要包或模块。
它可以提供包或模块。
它可以淘汰包或模块。

可以使用 distutils.core.setup() 函数的关键字参数指定这些关系。

可以通过向 setup() 提供 requires 关键字参数来指定对其他 Python 模块和包的依赖。该值必须是字符串列表。每个字符串指定一个所需的包，以及可选的版本是足够的。

要指定需要任何版本的模块或包，字符串应完全由模块或包名称组成。示例包括 'mymodule' 和 'xml.parsers.expat'。

如果需要特定版本，可以在括号中提供一系列限定符。每个限定符可能由一个比较运算符和一个版本号组成。接受的比较运算符是：

<    >    ==
<=   >=   !=

这些可以通过使用以逗号（和可选的空格）分隔的多个限定符来组合。在这种情况下，必须匹配所有限定符；逻辑 AND 用于组合评估。

让我们看一堆例子：

需要表达	解释
`==1.0`	仅兼容版本 `1.0`
`>1.0, !=1.5.1, <2.0`	`1.0`之后和`2.0`之前的任何版本都兼容，除了`1.5.1`

既然我们可以指定依赖项，我们还需要能够指定我们提供的其他发行版可能需要的内容。这是使用 setup() 的 provides 关键字参数完成的。此关键字的值是一个字符串列表，每个字符串都命名一个 Python 模块或包，并可选择标识版本。如果未指定版本，则假定与发行版的版本相匹配。

一些例子：

提供表达	解释
`mypkg`	提供`mypkg`，使用发行版
`mypkg (1.1)`	提供`mypkg` 1.1版，不分发行版

一个包可以使用 obsoletes 关键字参数声明它废弃其他包。这个值类似于 requires 关键字：给出模块或包说明符的字符串列表。每个说明符由一个模块或包名称组成，可选地后跟一个或多个版本限定符。版本限定符在模块或包名称后的括号中给出。

限定符标识的版本是那些被描述的发行版过时的版本。如果未给出限定符，则将所有版本的命名模块或包理解为已过时。

2.5. 安装脚本

到目前为止，我们一直在处理纯和非纯 Python 模块，它们通常不是由自己运行而是由脚本导入的。

脚本是包含 Python 源代码的文件，旨在从命令行启动。脚本不需要 Distutils 做任何非常复杂的事情。唯一巧妙的功能是，如果脚本的第一行以 #! 开头并包含“python”一词，则 Distutils 将调整第一行以引用当前解释器的位置。默认情况下，它会替换为当前的解释器位置。 --executable（或 -e）选项将允许显式覆盖解释器路径。

scripts 选项只是要以这种方式处理的文件列表。从 PyXML 安装脚本：

setup(...,
      scripts=['scripts/xmlproc_parse', 'scripts/xmlproc_val']
      )

3.1 更改：如果没有提供模板，所有脚本也会添加到 MANIFEST 文件中。请参阅指定要分发的文件。

2.6. 安装包数据

通常，需要将附加文件安装到包中。这些文件通常是与包的实现密切相关的数据，或者是包含使用该包的程序员可能感兴趣的文档的文本文件。这些文件被称为包数据。

可以使用 setup() 函数的 package_data 关键字参数将包数据添加到包中。该值必须是从包名称到应复制到包中的相对路径名称列表的映射。路径被解释为相对于包含包的目录（如果合适，使用来自 package_dir 映射的信息）；也就是说，这些文件应该是源目录中包的一部分。它们也可能包含全局模式。

路径名可能包含目录部分；将在安装中创建任何必要的目录。

例如，如果一个包应该包含一个包含多个数据文件的子目录，那么这些文件在源代码树中可以这样排列：

setup.py
src/
    mypkg/
        __init__.py
        module.py
        data/
            tables.dat
            spoons.dat
            forks.dat

对 setup() 的相应调用可能是：

setup(...,
      packages=['mypkg'],
      package_dir={'mypkg': 'src/mypkg'},
      package_data={'mypkg': ['data/*.dat']},
      )

3.1 更改：如果没有提供模板，所有匹配package_data 的文件将添加到MANIFEST 文件中。请参阅指定要分发的文件。

2.7. 安装附加文件

data_files 选项可用于指定模块分发所需的其他文件：配置文件、消息目录、数据文件，以及任何不属于上述类别的文件。

data_files 以下列方式指定一系列 (directory, files) 对：

setup(...,
      data_files=[('bitmaps', ['bm/b1.gif', 'bm/b2.gif']),
                  ('config', ['cfg/data.cfg']),
                  ('/etc/init.d', ['init-script'])]
     )

请注意，您可以指定将安装数据文件的目录名称，但不能重命名数据文件本身。

序列中的每个 (directory, files) 对都指定了安装目录和要安装的文件。如果 directory 是相对路径，则相对于安装前缀进行解释（Python 的 sys.prefix 用于纯 Python 包，sys.exec_prefix 用于包含扩展模块的包）。 files 中的每个文件名都相对于包源分发顶部的 setup.py 脚本进行解释。没有来自 files 的目录信息用于确定安装文件的最终位置；仅使用文件名。

您可以将 data_files 选项指定为简单的文件序列而不指定目标目录，但不推荐这样做，在这种情况下，install 命令将打印警告。要将数据文件直接安装在目标目录中，应提供一个空字符串作为目录。

3.1 更改：如果没有提供模板，所有匹配data_files 的文件将添加到MANIFEST 文件中。请参阅指定要分发的文件。

2.8. 附加元数据

安装脚本可能包括名称和版本之外的其他元数据。这些信息包括：

元数据	描述	价值	笔记
`name`	包名	短字符串	(1)
`version`	此版本的版本	短字符串	(1)(2)
`author`	包作者的名字	短字符串	(3)
`author_email`	包作者的电子邮件地址	电子邮件地址	(3)
`maintainer`	包维护者的名字	短字符串	(3)
`maintainer_email`	包维护者的电子邮件地址	电子邮件地址	(3)
`url`	包的主页	网址	(1)
`description`	包的简短摘要说明	短字符串
`long_description`	包的详细说明	长字符串	(5)
`download_url`	可以下载包的位置	网址	(4)
`classifiers`	分类器列表	字符串列表	(4)
`platforms`	平台列表	字符串列表
`license`	包的许可证	短字符串	(6)

笔记：

这些字段是必需的。
建议版本采用 major.minor[.patch[.sub]] 的形式。
必须确定作者或维护者。如果提供了维护者，distutils 在 PKG-INFO 中将其列为作者。
如果您的包要与 2.2.3 或 2.3 之前的 Python 版本兼容，则不应使用这些字段。该列表可从 PyPI 网站获得。
long_description 字段由 PyPI 在您注册包时使用，以构建其主页。
license 字段是一个文本，指示覆盖包的许可证，其中许可证不是从“许可证”Trove 分类器中选择的。请参阅 Classifier 字段。请注意，有一个 licence 分发选项已被弃用，但仍充当 license 的别名。

'短字符串': 单行文字，不超过 200 个字符。
'长字符串': 多行 reStructuredText 格式的纯文本（参见 http://docutils.sourceforge.net/）。
'字符串列表': 见下文。

编码版本信息本身就是一门艺术。 Python 包通常遵循版本格式 major.minor[.patch][sub]。对于软件的初始实验版本，主要编号为 0。对于代表包中主要里程碑的版本，它会增加。当重要的新功能添加到包中时，次要编号会增加。当发布错误修复版本时，补丁号会增加。附加的尾随版本信息有时用于指示子版本。它们是“a1,a2,...,aN”（对于 alpha 版本，功能和 API 可能会改变）、“b1,b2,...,bN”（对于 beta 版本，仅修复错误）和“pr1,pr2,... ,prN”（用于最终的预发布版本测试）。一些例子：

0.1.0: 第一个包的实验性版本
1.0.1a2: 1.0 的第一个补丁版本的第二个 alpha 版本

classifiers 在 Python 列表中指定：

setup(...,
      classifiers=[
          'Development Status :: 4 - Beta',
          'Environment :: Console',
          'Environment :: Web Environment',
          'Intended Audience :: End Users/Desktop',
          'Intended Audience :: Developers',
          'Intended Audience :: System Administrators',
          'License :: OSI Approved :: Python Software Foundation License',
          'Operating System :: MacOS :: MacOS X',
          'Operating System :: Microsoft :: Windows',
          'Operating System :: POSIX',
          'Programming Language :: Python',
          'Topic :: Communications :: Email',
          'Topic :: Office/Business',
          'Topic :: Software Development :: Bug Tracking',
          ],
      )

2.9. 调试安装脚本

有时事情会出错，并且设置脚本不会按照开发人员的意愿行事。

Distutils 在运行安装脚本时捕获任何异常，并在脚本终止之前打印一条简单的错误消息。这种行为的动机是不要混淆对 Python 不太了解并试图安装软件包的管理员。如果他们从 Distutils 的内部深处得到一个很长的回溯，他们可能会认为包或 Python 安装已损坏，因为他们没有从头到尾阅读并发现这是一个权限问题。

另一方面，这无助于开发人员找到失败的原因。为此，可以将 DISTUTILS_DEBUG 环境变量设置为空字符串以外的任何内容，并且 distutils 现在将打印有关它在做什么的详细信息，在发生异常时转储完整的回溯，并在外部程序（如 C 编译器）失败时打印整个命令行。

2. 编写安装脚本 — Python 文档