Hatch构建工具中SDist包大小优化实践
2025-06-02 21:44:37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
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-Thinking暂无简介Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
295
2.63 K
暂无简介
Dart
585
127
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++
606
188
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (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
1.05 K
611
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
359
2.31 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
760
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
126
147
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
437
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
452