分配一个共享库和一些C代码与用Cython扩展模块(Distributing a shared li

我试图从一个大的C ++共享库（libbig.so）采取的一些功能，并通过用Cython揭露他们的Python的。要做到这一点，我已经得到了周围提供从我所需要的共享库功能的简单封装，在某种程度上，可以很容易通过用Cython（pysmall.pyx）来调用一个小的C ++文件（small.cpp）。

libbig.so - > small.cpp，small.h - > libsmall.so - > pysmall.pyx - > pysmall.cpp - > pysmall.so

我可以构建和我自己的电脑上运行此扩展模块：我刚编入small.cpp libsmall.so，然后说：“图书馆= [‘小’]”在setup.py扩展对象来构建扩展模块pysmall 。所以。

现在我想发布这个扩展模块，和我有一个很难追查描述用于分发用Cython模块以及C源代码和共享库setup.py最佳实践资源。我已经通过“阅读安装Python模块 ”，“ 发布Python模块 ”和“ 分发用Cython模块 ”。我明白如何分配自身的扩展模块。我即将发布的扩展模块的依赖关系的最佳途径少了一些。

在用Cython文件表明您应该包括生成的.cpp文件，还有.pyx文件，如果用Cython是不存在的，但它不提供代码，演示了如何最好地处理各种情况。它也没有提到如何分配在其上用Cython模块所依赖的共享库。

我挖通过从熊猫，LXML，pyzmq，h5py的setup.py脚本等等，而且有相当多的外来工发生。如果任何人有指针或示例代码可能会加速这一进程，我当然感激不尽！

Answer 1:

1）分发libbig.so

这是蟒蛇是不会帮助您解决问题。你是谁定位？如果是Linux，你可以要求他们与自己的包管理器安装呢？如果libbig不通过包管理器进行分发或者它不是Linux和要定位多个架构，您可能需要分发libbig源。

2）用Cython / setuptools的。

坦率地说，我认为它最简单的，只是要求人们用Cython。这种方式有代码的唯一一个地面实况版本，你不必担心不一致.pyx和.cpp代码。要做到这一点，最简单的方法是使用setuptools ，而不是distutils 。这样一来，你可以使用：

setup('mypackage',
    ...
    install_requires=['cython'])

总之，你的setup.py脚本看起来像：

# setup.py

from setuptools import setup, Extension
from Cython.Distutils import build_ext

pysmall = Extension('pysmall',
    sources = ['pysmall.pyx', 'small.cpp'],
    include_dirs = ['include/'])

setup(name='mypackage',
      packages=['yourpurepythonpackage'],
      install_requires=['cython==0.17'],
      ext_modules=[pysmall],
      cmdclass = {'build_ext': build_ext})

如果你不喜欢，需要用Cython的想法，你可以这样做：

# setup.py

import warnings
try:
    from Cython.Distutils import build_ext
    from setuptools import setup, Extension
    HAVE_CYTHON = True
except ImportError as e:
    HAVE_CYTHON = False
    warnings.warn(e.message)
    from distutils.core import setup, Extension
    from distutils.command import build_ext

pysmall = Extension('pysmall',
    sources = ['pysmall.pyx', 'small.cpp'],
    include_dirs = ['include/'])

configuration = {'name': 'mypackage',
      'packages': ['yourpurepythonpackage'],
      'install_requires': ['cython==0.17'],
      'ext_modules': [pysmall],
      'cmdclass': {'build_ext': build_ext}}

if not HAVE_CYTHON:
    pysmall.sources[0] = 'pysmall.cpp'
    configuration.pop('install_requires')

setup(**configuration)

Answer 2:

这是我非常棘手的解决方案。我们的想法是“隐藏”的存在cython ，直到它被要求安装。这可以通过延迟计算来实现。下面是一个例子：

from setuptools import setup, Extension

class lazy_cythonize(list):
    def __init__(self, callback):
        self._list, self.callback = None, callback
    def c_list(self):
        if self._list is None: self._list = self.callback()
        return self._list
    def __iter__(self):
        for e in self.c_list(): yield e
    def __getitem__(self, ii): return self.c_list()[ii]
    def __len__(self): return len(self.c_list())

def extensions():
    from Cython.Build import cythonize
    ext = Extension('native_ext_name', ['your/src/*.pyx'])
    return cythonize([ext])


configuration = {
    'name': 'mypackage',
    'packages': ['yourpurepythonpackage'],
    'install_requires': ['cython==0.17'],
    'ext_modules': lazy_cythonize(extensions)
}

setup(**configuration)

lazy_cythonize只有当有人试图访问它，产生它的内部元素假名单。
当它的需要，这个类进口Cython.Build并生成扩展名列表。这避免了保留*.c文件在您的项目，需要用Cython当模块正在建设安装。

相当棘手，但实际上它的工作。