小编leb*_*dov的帖子

有没有办法将build_ext选项传递给pip install来改变包中包含的扩展的编译方式？(是的,我知道可以下载源代码并使用自定义构建/安装setup.cfg,但我很好奇是否可以传递可以setup.cfg通过pip直接指定的选项.)

我正在试图弄清楚如何构建一个可以通过pip安装的Python源包.我尝试使用http://packages.python.org/an_example_pypi_project/setuptools.html上描述的setup.py文件 和指定目录中的一些简单测试文件创建一个测试项目.

创造这个项目命名为源压缩包后dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz用python setup.py sdist,我试着在叫的virtualenv环境中安装它~/TEST用 ~/TEST/bin/pip install dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz.虽然pip没有抛出任何错误,但它似乎没有安装包:

$ ~/TEST/bin/pip install dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz 
Unpacking ./dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz
  Running setup.py egg_info for package from file:///home/lebedov/an_example_pypi_project/dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz

Cleaning up...
$ find ~/TEST -name "an_example*"
$

请注意,我可以使用easy_install从tarball安装:

$ ~/TEST/bin/easy_install dist/an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz 
Processing an_example_pypi_project-0.0.4.tar.gz
Running an_example_pypi_project-0.0.4/setup.py -q bdist_egg --dist-dir /tmp/easy_install-tfXxeW/an_example_pypi_project-0.0.4/egg-dist-tmp-N2QY_N
warning: build_py: byte-compiling is disabled, skipping.

warning: install_lib: byte-compiling is disabled, skipping.

zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
Adding an-example-pypi-project 0.0.4 to easy-install.pth file

Installed /home/lebedov/TEST/lib/python2.7/site-packages/an_example_pypi_project-0.0.4-py2.7.egg
Processing dependencies for …

我正在尝试弄清楚如何为单元格内的CodeMirror支持的语言(cypher)激活CodeMirror语法高亮,以获得自定义Jupyter单元格魔术(%%mymagic).魔法与特殊内核无关 - 它只运行Python命令来处理输入到我要突出显示的单元格中的字符串.据我所知,这表面上可以使用类似的东西来完成

from notebook.services.config.manager import ConfigManager
cm = ConfigManager()
cm.update('notebook', {'CodeCell': {'highlight_modes': {'magic_cypher': {'reg': '^%%mymagic'}}}})

在实现魔法的类中.但是,我似乎无法让它工作; 当我在以开头的单元格中输入内容时,没有突出显示的变化%%mymagic.上述方法准确吗？'magic_cypher'需要具有特定格式吗？魔术是否需要以某种方式指定CodeMirror与所需突出显示语言关联的MIME类型？我使用的是笔记本5.0.0,jupyter_core 4.3.0和python 2.7.13.

我最近比较了Python占用的内存量与使用Pymplerset占用的内存量:frozenset

>>> from pympler.asizeof import asizeof
>>> x = range(100)
>>> s = set(x)
>>> f0 = frozenset(x)
>>> f1 = frozenset(s)
>>> asizeof(s)
10824
>>> asizeof(f0)
10824
>>> asizeof(f1)
6728
>>> f0==f1
True

为什么frozenset从a 创建set的内存占用的内存量不同于从其他迭代中创建的内存量？或者这只是Pympler如何近似Python中变量占用的内存量的一个怪癖？