虽然 Python 是一种解释型脚本语言，不需要像 C 或 C++ 那样进行编译，但在开发和发布 Python 项目时，仍然有一些构建步骤是必要的。这些步骤可以包括依赖管理、打包、测试、文档生成等。因此，Python 项目通常需要一些构建工具来简化和自动化这些任务。

常见的 Python 构建工具

1. setuptools：

   • 功能：提供基础的打包和分发功能，支持依赖管理、入口点和扩展等。
   • 使用：通过 setup.py 和 pyproject.toml 文件进行配置。

2. wheel：

   • 功能：将 Python 项目打包成 .whl 格式的二进制分发包，方便用户安装。
   • 使用：通常与 setuptools 一起使用，通过 python setup.py bdist_wheel 命令生成。

3. pip：

   • 功能：主要用于包管理和安装，但也支持从源代码进行构建和安装。
   • 使用：通过 requirements.txt 或 pyproject.toml 文件定义依赖。

4. build：

   • 功能：一个现代的构建工具，用于生成源代码分发包（sdist）和二进制分发包（wheel）。
   • 使用：通过 python -m build 命令执行。

5. tox：

   • 功能：用于自动化测试和环境管理，支持在多个 Python 版本和虚拟环境中运行测试。
   • 使用：通过 tox.ini 文件进行配置。

6. flit：

   • 功能：一个简化的打包和发布工具，主要用于纯 Python 包。
   • 使用：通过 pyproject.toml 文件进行配置。

7. poetry：

   • 功能：一个现代的依赖管理和打包工具，集成了构建、依赖管理、版本管理和发布等功能。
   • 使用：通过 pyproject.toml 文件进行配置，并且有自己的 poetry.lock 文件。

8. pbr：

   • 功能：专注于简化 setuptools 配置，自动化版本控制和包信息管理。
   • 使用：通过 setup.cfg 文件进行配置。

为什么 Python 需要构建？

尽管 Python 是解释型语言，但在实际开发和发布过程中，仍然有一些任务需要构建步骤：

1. 依赖管理：

   • 确保项目在不同环境中有相同的依赖版本，避免兼容性问题。

2. 打包和分发：

   • 将项目打包成标准格式（如 wheel 或 sdist），方便用户安装和使用。

3. 性能优化：

   • 通过构建，将一些关键模块编译为 C 扩展，以提高性能。

4. 代码检查和测试：

   • 自动化运行代码检查工具（如 flake8、pylint）和测试框架（如 pytest），确保代码质量。

5. 文档生成：

   • 使用工具（如 Sphinx）生成项目文档，确保文档的一致性和可维护性。

构建生成的结果

1. 源代码分发包（sdist）：

   • 包含项目的源代码和元数据，通常是一个 .tar.gz 文件。
   • 通过 python setup.py sdist 或 python -m build 生成。

2. 二进制分发包（wheel）：

   • 包含编译后的二进制文件，通常是一个 .whl 文件。
   • 通过 python setup.py bdist_wheel 或 python -m build 生成。

3. 安装包：

   • 最终用户可以通过 pip install 命令安装打包好的项目，而不需要关心底层的构建细节。

总结

尽管 Python 是解释型语言，但项目的开发和发布过程仍然需要构建步骤来管理依赖、打包、测试和优化。通过使用适当的构建工具，可以显著简化和自动化这些任务，提高项目的可维护性和可移植性。