Hatch构建工具中SDist包大小优化实践
2025-06-02 11:54:21作者:范垣楠Rhoda
在Python包开发过程中,构建工具的选择和配置直接影响着最终发布包的质量和效率。本文将以Hatch构建工具为例,深入探讨如何优化源代码分发包(SDist)的大小,特别是如何处理测试文件包含问题。
SDist包大小问题分析
许多开发者在使用Hatch构建Python包时发现,生成的源代码分发包(SDist)体积异常庞大,有时甚至达到几MB,而对应的wheel包却只有几十KB。这种现象的主要原因是Hatch默认会将项目目录下的所有文件都包含在SDist包中,包括测试目录和测试数据。
这种默认行为虽然保证了构建的完整性,但在实际发布场景中却带来了几个问题:
- 增加了用户下载时间和存储空间消耗
- 延长了CI/CD管道的构建时间
- 可能导致不必要的文件泄露风险
解决方案与实践
Hatch提供了灵活的配置选项来解决这个问题。通过在项目配置文件中添加特定设置,开发者可以精确控制哪些文件应该包含在SDist包中。
基础配置方案
最简单的解决方案是在项目的pyproject.toml文件中添加以下配置:
[tool.hatch.build.targets.sdist]
only-packages = true
exclude = [
"tests/",
]
这个配置实现了两个优化:
only-packages = true确保只包含Python包目录exclude列表显式排除了测试目录
配置选项详解
Hatch为SDist构建提供了几个关键配置参数:
- only-packages: 布尔值,设置为true时只包含被识别为Python包的目录
- exclude: 字符串列表,指定要从SDist中排除的文件模式
- include: 字符串列表,指定要显式包含的文件模式
进阶配置技巧
对于更复杂的项目结构,可以采用以下进阶配置策略:
[tool.hatch.build.targets.sdist]
only-packages = true
exclude = [
"tests/",
"benchmarks/",
"docs/",
"examples/",
"*.md",
"*.rst"
]
这种配置不仅排除了测试目录,还排除了文档、示例等非必要内容,进一步减小了包体积。
行业实践对比
值得注意的是,Hatch的这种默认包含所有文件的行为并非特例。其他主流Python构建工具如pypa/build和flit也采用了类似的默认策略。这种设计哲学源于Python打包生态对"完整源代码"的传统理解,即SDist应该包含重建包所需的一切内容。
然而,在实际项目维护中,开发者需要根据项目特点权衡完整性和效率。对于开源库,可能希望包含测试以便用户验证;而对于私有项目或纯发布场景,精简包体积可能更为重要。
最佳实践建议
基于项目实践,我们总结出以下建议:
- 对于公开的开源库,考虑保留测试文件但压缩测试数据
- 对于私有项目或纯发布场景,使用
only-packages精简包内容 - 在CI/CD管道中,可以生成两个版本的SDist:一个完整版用于开发,一个精简版用于发布
- 定期检查SDist内容,确保没有意外包含敏感文件或大文件
通过合理配置Hatch构建选项,开发者可以在保证功能完整性的同时,显著优化包分发效率,提升用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136