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travis-CIでのwheel buildとPyPIデプロイ
このページで用意されている環境を使う。GitHub - pypa/python-manylinux-demo: Demo project for building Python wheels for Linux with Travis-CI
- travis-CI上のpython-manylinux-demo dockerイメージを起動。
- カレントディレクトリをdocker内の/ioにマウント。
- docker内でビルドされたwheelが/io/wheelhouse/以下に入る。
- setup.pyの置いているディレクトリにdistディレクトリを作りwheelhouse/からdist/へwheelをコピー。wheelhouseはカレントディレクトリから見える。
- あとはtravis-CIのdeploy環境がdist以下のファイルを自動的にデプロイするので、deployの設定を正しく行う。
deploy環境ではPyPIデプロイにtwineが必要。インストールする必要があるがpipではうまくいかなかったので、minicondaからconda環境を作りcondaでtwineをインストールしてパスを通したらとりあえずうまくいった。たぶん。
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setuptoolsでインストールしたパッケージのバージョン
python - How can I get the version defined in setup.py (setuptools) in my package? - Stack Overflow
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version.pyをsetup.pyで作る。
Pragmatic Python versioning via setuptools and git tags – BrainBlog
scipyのversioning
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Numpy & Scipyで使われているBLAS, LAPACKを知る方法
1. scipy.show_config(), numpy.show_config()
これだと、画面に出力されるだけ。
2. import numpy.distutils.system_info as sysinfo
python - How to check blas/lapack linkage in numpy/scipy? - Stack Overflow
numpy/system_info.py at master · numpy/numpy · GitHub
これはnumpyだけ?
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インテルコンパイラ (intel compiler)
インストールやライセンスが管理されるホストマシンの扱いがややこしい。
- インストールやレジストレーションなど困ったらhttps://registrationcenter.intel.com/に行く。リンクから辿るのではなく、直に行く。このページに行ければ、おおよそ見当がつく(ついてくる)。
- 特定ユーザーライセンスの場合はコンパイラのパッケージをダウンロードし、インストールの途中でシリアル番号を書くことになる。このときインストールスクリプトによってネットワーク経由で自動的にホストマシン情報がインテル側に登録される。
- インストールのデフォルトディレクトリがよくわからない。「ここにインストールするか?」と聞かれるが、ここがどこかわからないので、Noと答え、インストールディレクトリとして/opt/intelを指定する。
- 2016-ver4ではダウンロードスクリプトの--download-onlyの挙動がおかしいので、使わないほうがいい。
- 2016はホスト3台制限があるが、連絡すれば無制限にしてくれるらしい。https://www.xlsoft.com/jp/products/intel/purchase/intel_license.html#ps_cls 説明から読み取れることは、面倒が起こる可能性があるので、困ったときはアレコレ悩まず、無制限にしたほうがいいだろう、ということだ。