Glances项目从setup.py迁移到pyproject.toml的技术实践
2025-05-06 04:34:16作者:管翌锬
在Python项目打包领域,传统的setup.py方式正在逐渐被现代化的pyproject.toml所取代。Glances项目作为一款流行的系统监控工具,也经历了这一技术转型过程。本文将详细介绍这一迁移的技术细节和最佳实践。
为什么要迁移到pyproject.toml
pyproject.toml是PEP 518引入的新标准配置文件,它解决了传统setup.py存在的几个关键问题:
- 声明式配置比命令式脚本(setup.py)更清晰易读
- 统一了项目元数据和构建系统的配置
- 支持更灵活的构建后端选择
- 避免了setup.py执行时可能引入的安全风险
迁移实施步骤
Glances项目的迁移主要包含以下几个关键步骤:
- 创建pyproject.toml文件:将原setup.py中的配置转换为TOML格式
- 定义项目元数据:包括项目名称、版本、作者、依赖等核心信息
- 配置构建系统:指定构建所需的工具和版本要求
- 处理版本号获取:解决开发环境下版本识别的问题
配置文件详解
Glances的pyproject.toml配置包含了几个重要部分:
- 基础项目信息:名称、版本、描述等
- 作者信息:采用结构化格式
- Python版本要求:明确指定最低支持版本
- 分类信息:包括许可证、操作系统兼容性等
- 依赖管理:区分核心依赖和开发依赖
- 构建系统配置:指定setuptools作为构建后端
版本管理策略
迁移过程中遇到的一个关键挑战是如何在开发环境中正确获取版本号。传统方式是从安装包元数据中读取,但这在开发模式下存在问题。Glances项目探索了两种解决方案:
- 动态元数据:将版本号标记为动态字段,从代码中获取
- 直接读取配置文件:开发环境下直接从pyproject.toml解析版本
最终项目采用了动态元数据方案,这既保持了配置的简洁性,又确保了开发便利性。
迁移后的优势
完成迁移后,Glances项目获得了多项改进:
- 配置更加模块化和可维护
- 构建过程更加标准化
- 依赖管理更加清晰
- 与现代化Python工具链更好地集成
- 为未来可能的构建系统切换预留了空间
总结
从setup.py到pyproject.toml的迁移代表了Python打包生态的进步。Glances项目的实践表明,这一转型虽然需要解决一些技术细节问题,但带来的长期收益是显著的。对于其他考虑类似迁移的项目,建议充分理解新配置格式的设计理念,并针对项目特点制定合适的迁移策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1