Сборка из исходного кода#

Примечание

Если вы пытаетесь только установить SciPy, мы рекомендуем использовать бинарные файлы — см. Установка для подробностей об этом.

Сборка SciPy из исходного кода требует настройки системных зависимостей (компиляторы, библиотеки BLAS/LAPACK и т.д.) сначала, а затем запуска сборки. Сборка может выполняться для установки SciPy для локального использования, разработки самого SciPy или создания распространяемых бинарных пакетов. И может потребоваться настроить аспекты того, как выполняется сборка. Это руководство охватит все эти аспекты. Кроме того, оно предоставляет справочную информацию о том, как работает сборка SciPy, и ссылки на актуальные руководства по общей документации по сборке и упаковке Python, которая имеет отношение к делу.

Сборка SciPy из исходного кода#

Если вы хотите установить SciPy из исходников только один раз и не заниматься разработкой, то рекомендуемый способ сборки и установки — использовать pip. В противном случае рекомендуется conda.

Примечание

Если у вас ещё нет установки conda, мы рекомендуем использовать Miniforge; хотя подойдет любая версия conda.

Сборка из исходного кода для использования SciPy#

Conda env

Если вы используете окружение conda, pip остаётся инструментом, который вы используете для запуска сборки SciPy из исходного кода. Важно всегда использовать --no-build-isolation флаг в pip install команда, чтобы избежать сборки против numpy wheel из PyPI. Чтобы это работало, вы должны сначала установить оставшиеся зависимости сборки в окружение conda:

# Either install all SciPy dev dependencies into a fresh conda environment
mamba env create -f environment.yml

# Or, install only the required build dependencies
mamba install python numpy cython pythran pybind11 compilers openblas meson-python pkg-config

# To build the latest stable release:
pip install scipy --no-build-isolation --no-binary scipy

# To build a development version, you need a local clone of the SciPy git repository:
git clone https://github.com/scipy/scipy.git
cd scipy
git submodule update --init
pip install . --no-build-isolation

Виртуальное окружение или системный Python

# To build the latest stable release:
pip install scipy --no-binary scipy

# To build a development version, you need a local clone of the SciPy git repository:
git clone https://github.com/scipy/scipy.git
cd scipy
git submodule update --init
pip install .

Сборка из исходников для разработки SciPy#

Если вы хотите собрать из исходников, чтобы работать над самим SciPy, сначала клонируйте репозиторий SciPy:

git clone https://github.com/scipy/scipy.git
cd scipy
git submodule update --init

Затем вам нужно сделать следующее:

Создайте выделенную среду разработки (виртуальное окружение или conda-окружение),
Установите все необходимые зависимости (build, а также тест, doc и необязательный зависимости),
Сборка SciPy с нашим dev.py интерфейс разработчика.

Шаг (3) всегда одинаков, шаги (1) и (2) различаются между conda и виртуальными окружениями:

Conda env

Чтобы создать scipy-dev среду разработки со всеми необходимыми и необязательными зависимостями, запустите:

mamba env create -f environment.yml
mamba activate scipy-dev

Виртуальное окружение или системный Python

Примечание

Существует множество инструментов для управления виртуальными окружениями, таких как venv, virtualenv/virtualenvwrapper, pyenv/pyenv-virtualenv, Poetry, PDM, Hatch и другие. Здесь мы используем базовый venv инструмента, который является частью стандартной библиотеки Python. Вы можете использовать любой другой инструмент; всё, что нам нужно — это активированная среда Python.

Создать и активировать виртуальное окружение в новой директории с именем venv ( обратите внимание, что точная команда активации может отличаться в зависимости от вашей ОС и оболочки — см. “Как работают виртуальные окружения” в venv документация).

Linux

python -m venv venv
source venv/bin/activate

macOS

python -m venv venv
source venv/bin/activate

Windows

python -m venv venv
venv\Scripts\Activate.ps1

Затем установите зависимости на уровне Python (см. pyproject.toml) из PyPI с помощью:

# All dependencies
python -m pip install -r requirements/all.txt

# Alternatively, you can install just the dependencies for certain
# development tasks:

# Build and dev dependencies (for `python dev.py {build, lint, mypy}`)
python -m pip install -r requirements/build.txt -r requirements/dev.txt

# Doc dependencies (for `python dev.py {doc, refguide-check}`)
python -m pip install -r requirements/doc.txt

# Test dependencies (for `python dev.py {test, bench, refguide-check}`)
python -m pip install -r requirements/test.txt

Для сборки SciPy в активированной среде разработки выполните:

python dev.py build

Это установит SciPy внутри репозитория (по умолчанию в build-install каталог). Затем вы можете запустить тесты (python dev.py test), перейти в IPython (python dev.py ipython), или выполнить другие шаги разработки, такие как сборка HTML-документации или запуск бенчмарков. dev.py интерфейс самодокументируемый, поэтому, пожалуйста, смотрите python dev.py --help и python dev.py --help для подробного руководства.

Поддержка IDE и редактируемые установки

Хотя dev.py интерфейс — наш рекомендуемый способ работы с SciPy, у него есть одно ограничение: из-за пользовательского места установки, SciPy, установленный с использованием dev.py не будут распознаны автоматически в IDE (например, для запуска скрипта через кнопку «run» или установки точек останова визуально). Это будет лучше работать с сборка на месте (или «редактируемая установка»).

Поддерживаются редактируемые установки. Важно понимать, что вы можете использовать либо редактируемую установку, либо dev.py в клоне репозитория, но не оба одновременно. Если вы используете редактируемые установки, вам нужно использовать pytest и другие инструменты разработки напрямую вместо использования dev.py.

Чтобы использовать редактируемую установку, убедитесь, что вы начинаете с чистого репозитория (выполните git clean -xdf если вы собрали с dev.py ранее) и все зависимости настроены правильно, как описано выше на этой странице. Затем выполните:

# Note: the --no-build-isolation is important! meson-python will
# auto-rebuild each time SciPy is imported by the Python interpreter.
pip install -e . --no-build-isolation

# To run the tests for, e.g., the `scipy.linalg` module:
pytest scipy/linalg

При внесении изменений в код SciPy, включая скомпилированный код, нет необходимости вручную пересобирать или переустанавливать. При запуске git clean -xdf, который удаляет встроенные модули расширения, не забудьте также удалить SciPy с помощью pip uninstall scipy.

См. meson-python документация по редактируемым установкам для получения более подробной информации о том, как всё работает под капотом.

Установка статических заглушек типов#

Если вы хотите установить статические заглушки типов для помощи в разработке SciPy, вы можете включить scipy-stubs пакет в вашей среде разработки. Доступен на PyPI и conda-forge - см. scipy-stubs руководство по установке.

Сборка из исходного кода#

Зависимости на уровне системы#

Сборка SciPy из исходного кода#

Сборка из исходного кода для использования SciPy#

Сборка из исходников для разработки SciPy#

Установка статических заглушек типов#

Настройка сборок#

Основная информация#