Poetry项目中的include默认行为不一致问题解析
2025-05-04 16:41:55作者:廉彬冶Miranda
背景介绍
在Python打包工具Poetry中,存在两种不同的include机制,它们在默认行为上存在不一致性,这给开发者带来了困惑。本文将深入分析这一问题的技术细节、历史演变以及可能的解决方案。
两种include机制的区别
Poetry实际上提供了两种不同的include功能:
-
包包含机制:用于指定哪些Python包应该被打包,默认情况下会同时包含在源码分发(sdist)和轮子分发(wheel)中。
-
文件包含机制:用于指定额外的文件或目录,按照文档说明默认只包含在源码分发中。
这种设计差异可能源于实际使用场景的不同:通常我们希望Python包在所有分发形式中都可用,而像测试文件、变更日志等附加内容可能只需要包含在源码分发中。
问题本质
文件包含机制的实际行为与文档描述存在不一致:
- 对于单个文件:会被同时包含在sdist和wheel中
- 对于目录:则只包含在sdist中
这种不一致性源于早期的实现错误,并在后续的测试和文档更新中被无意中保留下来。
历史演变分析
- 最初实现时,文件包含机制就被错误地实现为对文件的双包含
- 后续的包包含机制修改意外地测试了文件包含的错误行为
- 文档经历了从"双包含"到"仅sdist"的修正
- 测试用例没有正确反映预期行为
技术权衡
仅包含在sdist中的优势
- 避免将非必要文件(如测试、文档)安装到site-packages目录
- 符合最小化安装原则
- 保持wheel的简洁性
双包含的优势
- 统一的行为更易于理解和记忆
- 对于需要覆盖VCS排除规则的文件,双包含更符合预期
- 与exclude机制保持对称性
解决方案建议
从技术合理性和用户体验角度考虑,建议采取以下方案:
- 统一默认行为:将所有include机制的默认行为统一为"仅sdist"
- 显式配置:需要wheel包含的文件应通过明确配置实现
- 文档完善:清晰区分两种include机制的不同用途
这种方案虽然牺牲了一些便利性,但能提供更一致的行为和更可控的打包结果。
实际影响
开发者需要注意:
- 需要wheel包含的文件必须显式配置
- 测试文件和文档等通常不应出现在wheel中
- 自动生成的文件需要特别注意包含规则
最佳实践
基于当前实现,建议开发者:
- 明确指定每个include的目标分发格式
- 对包使用packages配置,对额外文件使用include
- 定期检查生成的wheel内容是否符合预期
通过遵循这些实践,可以避免因默认行为不一致导致的问题。
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
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (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
1.21 K
660