在Python中打包遗留Fortran.可以使用setuptools和numpy.distutils吗？

Question

我正在尝试为我的领域中的一些流行的Fortran代码进行python包分发.我希望它对setup.py文件使用最标准的方法.相关的qustion有助于学习如何包装Fortran扩展.

当使用这种方法,我混合时发现一些容易混淆的行为setuptools和numpy.distutils.将两者混合是不好的做法吗？截至2015年,似乎最好setuptools尽可能多地使用.

但是,我想以Fortran一种兼容的方式构建扩展numpy. 所以我想从中导入numpy.distutils以获取Extension和setup.

我使用以下基本方法:

from setuptools.command.develop import develop
from numpy.distutils.core import Extension, setup

ext_modules=[Extension("my_package.fortran_mod", sources=['src/fortran_mod.f'])]

class MyDevelop(develop):
  def run(self):
    my_script()
    develop.run(self)

setup(
  ...
  ext_modules=ext_modules,
  cmdclass={'develop':MyDevelop})

这似乎有效,但我有疑问.

1. 混合setuptools和一般是好的做法numpy.distribute吗？
2. 我导入它们的顺序是否重要？我应该setuptools先进口吗？
3. 是否有正式的包装扩展教程numpy？也许甚至有一些讨论Fortran扩展？

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一些链接

https://www.youtube.com/watch?v=R4yB-8tB0J0

http://www.fortran90.org/src/best-practices.html#interfacing-with-python

Answer 1

这似乎有效，但我有疑问。

1. 混合使用 setuptools 和 numpy.distribute 通常是一个好的做法吗？
2. 我导入它们的顺序重要吗？我应该首先导入 setuptools 吗？
3. 是否有关于将扩展打包到 numpy 的官方最新教程？也许甚至可以讨论一些 Fortran 扩展？

1. 您应该不再需要使用 numpy.distribute 了。

2. ^^ 没有必要

3. 特别是对于用 numpy 包装 Fortran 代码，有流行的f2py。然而，我个人认为必要的代码注释是多余的，因为好的 Fortran 代码包含所有必要的信息。

（下面警告个人项目插件）

最近发布的是更干净的fmodpy，它以易于理解且干净的界面自动生成所有必要的包装器代码。它支持 Fortran90 之前的版本，但最适合 Fortran90 及更高版本。它可以用来生成一个干净的发行版以及代码的 python 接口（假设用户安装了 gfortran）。