熟悉Python的都知道管理各种库有时候是多么痛苦的一件事！而有了conda包管理器，让库的安装和管理变得方便了不少。开发过程中，为了解决包的安装和管理问题，也方便用户安装，可以构建自己的conda包，并上传到Anaconda Cloud。
所需文件
meta.yaml ：包含与需要创建的库相关的信息，比如：库的名称、版本、依赖、Github或者源码链接等。build.sh：OSX和Linux系统上用于安装库的脚本bld.bat：Windows上用于安装库的脚本
操作流程
此处以pycwr为例，pycwr的Github链接为：https://github.com/YvZheng/pycwr.git
Note
注意：在开始之前，可先执行以下命令，关闭conda包的自动上传功能
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| conda config --set anaconda_upload yes
|
- 执行以下命令，将
pycwr的源码下载到本地
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| git clone https://github.com/YvZheng/pycwr.git
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- 进入需要创建的库的目录中，创建
meta.yaml、build.sh和bld.bat文件
首先创建meta.yaml文件，示例内容如下：
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| package:
name: pycwr
version: 0.2
build:
skip: True # [py<35]
source:
git_url: https://github.com/YvZheng/pycwr.git
requirements:
build:
- python
run:
- python
- 'numpy <=1.15.0'
- 'scipy >=1.1.0'
- 'matplotlib >=2.2.3'
- 'netcdf4 >=1.5.3'
- 'cartopy >=0.17*'
- 'pandas >=0.23.4'
- 'easydict >=1.9'
- 'pyproj >=1.9.6'
- 'xarray >=0.13*'
- 'pyqt >=5.10*'
about:
home: https://github.com/YvZheng/pycwr
license: MIT
|
package：给出了此包的名称和版本号build：skip 参数表示是否跳过一些指定条件，#号后的[py<35]表示跳过python版本低于3.5的版本，也可以跳过指定平台，比如win、linux、osx等。source：给出了包源码的链接，此处是github地址requirements：要构建的包的依赖，此部分依赖可通过github源中的requirements.txt 文件或 setup.py 获取about：给出了包遵循的协议以及说明文档等信息
然后创建build.sh 和 bld.bat 文件，build.sh 内容如下：
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| #!/bin/bash
$PYTHON $SRC_DIR/setup.py install --single-version-externally-managed --record=record.txt
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Note
注意：可使用bash -x -e 运行 build.sh 脚本，-x 表示每执行一个命令就 echo 输出，-e 表示出现错误就退出。
Note
注意：build.sh 脚本里的 $SRC_DIR 环境变量表示 conda build 构建时存储pycwr源码的目录，如果不给定此变量的话，可能会出现 setup.py not found 的错误，从而导致无法顺利构建conda包。
bld.bat的内容如下：
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| "%PYTHON%" setup.py install --single-version-externally-managed --record=record.txt
if errorlevel 1 exit 1
|
Note
注意：在bld.bat 脚本中，最好在每一行命令之后都加上if errorlevel 1 exit 1，更有利于监控构建过程。
Note
注意：bld.bat 脚本中没有需要特别注意的，出问题的是 git，如果给定的源码链接是 Github的源码链接，可能会出现 Error: git is not installed in root environment. 的错误。需要在Windows上安装git，或者取消source字段信息。
- 上述文件创建完成后，在
pycwr 目录下执行以下命令构建包
如果没有出现错误则表示构建成功，最后会给出如下信息：
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| # Automatic uploading is disabled
# If you want to upload package(s) to anaconda.org later, type:
anaconda upload /usr/local/tools/miniconda3/conda-bld/osx-64/pycwr-0.2-py37_0.tar.bz2
# To have conda build upload to anaconda.org automatically, use
# $ conda config --set anaconda_upload yes
anaconda_upload is not set. Not uploading wheels: []
####################################################################################
Resource usage summary:
Total time: 0:02:32.4
CPU usage: sys=0:00:00.9, user=0:00:02.5
Maximum memory usage observed: 156.4M
Total disk usage observed (not including envs): 254.1K
####################################################################################
Source and build intermediates have been left in /usr/local/tools/miniconda3/conda-bld.
There are currently 2 accumulated.
To remove them, you can run the ```conda build purge``` command
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- 构建成功后即可上传到自己的Anaconda Cloud账号中
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| anaconda login # 执行此命令，然后按照提示输出用户名和密码
anaconda upload /usr/local/tools/miniconda3/conda-bld/osx-64/pycwr-0.2-py37_0.tar.bz2
|
等待上传完成即可。至此，所有的步骤就都已经完成了。
除了构建包之外，也可以直接安装到本地，使用如下命令可以直接在本地安装：
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| conda install --use-local pycwr # 在 pycwr 源码上层目录执行此命令
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后续
全平台构建
上面呢就完成了，单个平台的conda包创建，如果想要创建多个平台，那么就需要重复上述操作，而且还要找不同的系统。想想都头大！不过conda提供了直接转换的操作，可以省去很多时间。使用如下命令即可转换到所有平台：
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| conda convert --platform all /usr/local/tools/anaconda3/conda-bld/osx-64/pycwr-0.2-py37_0.tar.bz2 -o allplatform/
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allplatform 目录下不仅包含了linux-32/64、win-32/64、osx-64，还有其他linux平台构建好的源码包。
如果使用Github源码包存在问题，那么可以使用PyPi 源码链接。从而可以避免因为git导致的构建问题。
使用如下信息
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| url: https://files.pythonhosted.org/packages/f8/5c/f60e9d8a1e77005f664b76ff8aeaee5bc05d0a91798afd7f53fc998dbc47/pycwr-0.2-py37.tar.gz
sha256: 5b94b49521f6456670fdb30cd82a4eca9412788a93fa6dd6df72c94d5a8ff2d7
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代替meta.yaml中的git相关信息即可：
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| git_url: https://github.com/Yvzheng/pycwr.git
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Note
注意：url 和 sha256 可从pycwr 的 PyPi 页面获取。
Tips
如果想要节省一些时间，可以设置自动上传
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| conda config --set anaconda_upload yes
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删除已上传包
如果想要删除之前已经上传的指定版本包，可使用如下命令：
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| anaconda remove USERNAME/PACKAGENAME/0.2
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Note
USERNAME 表示你Anaconda cloud的用户名
PACKAGENAME 表示要删除的包名称
0.2：表示版本号
去除版本号可以删除指定包的所有版本：
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| anaconda remove USERNAME/PACKAGENAME
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复制别人的包
从某个通道拷贝已经创建的包到自己的Anaconda Cloud账户下：
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| anaconda copy conda-forge/glueviz/0.10.4 --to-owner bugsuse
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表示从 conda-forge 通道拷贝 0.10.4 版本的 glueviz 到 bugsuse 的Anaconda cloud通道。
参考链接
- https://docs.anaconda.com/anaconda-cloud/user-guide/tasks/work-with-packages/#uploading-packages
更新记录
2019-11-30：更新通过 scratch 构建 conda 包
2019-12-01：添加删除和复制操作
