Was ist dieser Artikel?

Erklären Sie, wie Sie ein Python-Paket erstellen
Erklären Sie, worauf Sie beim Erstellen eines Python-Pakets achten sollten ――Dieser Artikel ist Gedicht

Bisherige Zusammenfassung

Wir planen, diesen Sommer einen Praktikanten zu haben, aber sie haben noch nie ein Paket gemacht.

Wenn Sie es jedoch als Unternehmen nicht verpacken, wird es einige Zeit dauern, es in der Praxis einzusetzen, was schwierig ist.

Daher habe ich ein Dokument "Wie erstelle ich ein Python-Paket" für den internen Gebrauch geschrieben. Lassen Sie den Praktikanten dies lesen und machen Sie ein schönes Paket! Es ist ein bequemer Plan.

Ich habe das Verpackungs-Know-how jedoch nicht richtig und systematisch studiert und mache mir deshalb Sorgen. Also beschloss ich, ein Gedicht über Qiita zu veröffentlichen und das Gedicht korrigieren zu lassen.

Bitte verzeihen Sie, dass Japanisch an einigen Stellen seltsam ist. Ich bin auf Japanisch unbequem. [^ 1]

Annahmen für Leser dieses Artikels

Mit anderen Worten, es ist das vorausgesetzte Wissen, über das der Praktikant verfügt.

Ich benutze Python täglich für die Forschung.
Sie können Vorverarbeitungsarbeiten wie maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache ausführen. (100 Klopfen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache scheint gelöscht worden zu sein)
Ich habe noch kein Paket gemacht.
Git kann verwendet werden.

↓ Gedicht von hier

Verzeichnisaufbau

Tatsächlich gibt es in der Python-Welt keine offizielle Verzeichnisstruktur. Der Code funktioniert auch, wenn Sie eine schlampige Verzeichnisstruktur haben. Dies würde den Code jedoch für andere Entwickler sehr verwirrend machen. Deshalb brauchen wir eine leicht verständliche Verzeichnisstruktur.

Ich empfehle daher, der Methode [dieses Blogs] zu folgen (http://docs.python-guide.org/en/latest/writing/structure/). Dieser Blog klont das Github Repository. Lassen Sie uns dieses Repository erneut klonen.

MacBook-Pro% git clone [email protected]:kennethreitz/samplemod.git

Paketbenennungskonvention

Die Paketbenennungskonvention von Python lautet __ alle niedrigeren Ränge __ und __ durch Unterstriche getrennt __ wird empfohlen. Googles großartige Leute und [Leute in Python](https://www.python.org/dev/peps/ pep-0008 / # Paket- und Modulnamen) sagt dies, daher ist es sicherer, zu folgen.

Machen Sie sich bereit, ein Paket zu machen

Dieses Mal erstellen wir ein Paket mit dem Namen "hoge_hoge". Es ist eine gute Idee, das geklonte Verzeichnis mit dem Paketnamen abzugleichen. Das geklonte Verzeichnis enthält auch die ursprüngliche Git-Datei. Löschen wir also zuerst die Git-Datei. Stellen Sie danach das Verzeichnis, in dem sich das Skript befindet, auf den Paketnamen ein. Mit anderen Worten, es ist hoge_hoge.

MacBook-Pro% mv samplemod hoge_hoge
MacBook-Pro% cd hoge_hoge
MacBook-Pro% rm -rf .git
MacBook-Pro% mv sample hoge_hoge

Nachdem Sie den obigen Befehl ausgeführt haben, sollte Ihre Verzeichnisstruktur folgendermaßen aussehen. (In Reaktion auf den Vorschlag von @ shn geändert. Requirement.txt wurde gelöscht.)

MacBook-Pro% tree   
.
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.rst
├── docs
│   ├── Makefile
│   ├── conf.py
│   ├── index.rst
│   └── make.bat
├── hoge_hoge
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   └── helpers.py
├── setup.py
└── tests
    ├── __init__.py
    ├── context.py
    ├── test_advanced.py
    └── test_basic.py

Lassen Sie uns einen neuen Git für Ihr nächstes Paket initialisieren.

MacBook-Pro% git init
MacBook-Pro% git add .
MacBook-Pro% git commit -m 'first commit'

Sie sind jetzt bereit.

Apropos ...

Es gibt verschiedene Tools, die die Verzeichnisstruktur von Python-Paketen initialisieren. Cookiecutter. Aber ich empfehle es nicht sehr. Dies liegt daran, dass zu viele zusätzliche Dateien erstellt werden.

Schreiben Sie setup.py

setup.py ist eine erforderliche Datei für das Paket. Schreiben Sie in diese Datei die Abhängigkeitsinformationen, Versionsinformationen und den Paketnamen des zu erstellenden Pakets. Dieses Gedicht beschreibt nur die Mindestfelder. Wenn Sie sich für andere Bereiche interessieren, lesen Sie Die Schriften der Menschen in Python.

Zumindest das Feld, das Sie schreiben möchten

Der Inhalt der ursprünglichen setup.py sollte so aussehen.

setup(
    name='sample',
    version='0.0.1',
    description='Sample package for Python-Guide.org',
    long_description=readme,
    author='Kenneth Reitz',
    author_email='[email protected]',
    url='https://github.com/kennethreitz/samplemod',
    license=license,
    packages=find_packages(exclude=('tests', 'docs'))
)

Feldname	Erläuterung	Detailliertere Erklärung
name	Schreiben Sie den Namen des Pakets
version	Schreiben Sie die aktuellen Versionsinformationen
description	Lassen Sie uns kurz schreiben "Was macht dieses Paket?"
install_requires	Schreiben Sie abhängige Paketinformationen	Dies
dependency_links	Schreiben Sie, wenn das abhängige Paket in pypi nicht vorhanden ist.	Dies

__ Insbesondere ist das, was Sie unbedingt schreiben müssen, install_requires. Entwickler, die Ihre Pakete verwenden, wissen nicht, von welchem Paket Sie abhängig sind. Ohne diese Informationen werden andere Entwickler in Schwierigkeiten geraten. (Dependency_links wird von [pip update] um 2019/1 entfernt (https://github.com/pypa/pip/pull/6060). Alternative Methoden werden später beschrieben.)

Vielleicht haben Sie schon einmal python setup.py install gemacht. Dieser Befehl funktioniert, weil die Abhängigkeitsinformationen ordnungsgemäß geschrieben wurden.

Schreiben Sie Abhängigkeitsinformationen für Pakete, die in Pypi vorhanden sind

Beschreiben Sie die Pakete, die von der Liste abhängen, im Feld "install_requires". Wenn Sie beispielsweise "numpy" benötigen, schreiben Sie "numpy".

setup(
    name='sample',
    version='0.0.1',
    description='Sample package for Python-Guide.org',
    long_description=readme,
    author='Kenneth Reitz',
    author_email='[email protected]',
    install_requires=['numpy'],
    url='https://github.com/kennethreitz/samplemod',
    license=license,
    packages=find_packages(exclude=('tests', 'docs'))
)

Beschreiben der Abhängigkeitsinformationen für das interne Paket

Wenn Sie ein allgemeines Unternehmen sind, betreiben Sie wahrscheinlich ein Paket, das Sie selbst entwickelt haben. Es gibt kein solches Paket in Pypi, daher müssen Sie setup.py mitteilen, wo sich das Paket befindet. dependency_links wird zu solchen Zeiten benötigt.

Geschichte nach 2019/1

Möglicherweise möchten Sie "dependency_links" in Zukunft nicht mehr verwenden. Der Grund ist, dass dependency_links in pip veraltet ist.

Eine Alternative besteht darin, es in die Datei resources.txt zu schreiben.

require.txt wird seit langem von install_requires als alternative paketabhängige Beschreibung verwendet.

Es ist eine egoistische Meinung, aber ich denke, es ist eine ziemlich verbreitete Methode.

Beschreiben Sie die Abhängigkeitsinformationen in require.txt wie folgt.

#Sie können den in pypi vorhandenen Paketnamen so schreiben, wie er ist
numpy
#Verwenden Sie eine Gleichung, wenn Sie die Version angeben möchten
scipy == 1.2.2
#git für Pakete, die in pypi nicht existieren://Repository-URL.git
git://[email protected]/foo/foo.git
#Für private Repositories+Fügen Sie ssh git hinzu+ssh://[email protected]/foo/foo.git
git+ssh://[email protected]/foo/foo.git

Schreiben Sie dann den Prozess zum Lesen von require.txt in setup.py.

Dieser Code ist genau richtig.

import os, sys
from setuptools import setup, find_packages

def read_requirements():
    """Parse requirements from requirements.txt."""
    reqs_path = os.path.join('.', 'requirements.txt')
    with open(reqs_path, 'r') as f:
        requirements = [line.rstrip() for line in f]
    return requirements

setup(
    ..., # Other stuff here
    install_requires=read_requirements(),
    )

Geschichte vor 2019/1

(Wichtig) Diese Geschichte ist zumindest auf pip nicht mehr verfügbar. setuptools könnte dieses Argument bald entfernen. Bitte halten Sie es daher für veraltet.

(Im Fall von Hayashi) Da ich Github verwende, werde ich nur das Beispiel von Git schreiben. Für andere Versionsverwaltungssysteme StackOverFlow-Artikel Mal sehen.

Die Grundformel lautet

git+ssh://git@URL-TO-THE-PACKAGE#egg=PACKAGE-NAME

ist. Angenommen, Sie möchten Abhängigkeitsinformationen für ein Paket namens "unko" schreiben. Zu jener Zeit

git+ssh://[email protected]/our-company-internal/unko.git#egg=unko

ist. Wenn Sie das Problem in einer bestimmten Version beheben möchten, können Sie den Zweig- oder Tag-Namen nach "@" angeben.

git+ssh://[email protected]/our-company-internal/[email protected]#egg=unko-0.1

@ v0.1 ist der Filialname oder Tag-Name von github. -0.1 ist die Paketversion.

Schreiben Sie den Namen, den Autor usw. neu.

Schreiben Sie abschließend die Informationen wie "Name", "Autor" neu. Wenn Sie Ihren Namen schreiben, werden Sie wahrscheinlich daran angehängt;)

Die endgültige setup.py sieht so aus.

import os, sys
from setuptools import setup, find_packages

def read_requirements():
    """Parse requirements from requirements.txt."""
    reqs_path = os.path.join('.', 'requirements.txt')
    with open(reqs_path, 'r') as f:
        requirements = [line.rstrip() for line in f]
    return requirements

setup(
    name='hoge_hoge',
    version='0.0.1',
    description='Sample package for Python-Guide.org',
    long_description=readme,
    author='Kensuke Mitsuzawa',
    author_email='[email protected]',
    install_requires=read_requirements(),
    url='https://github.com/kennethreitz/samplemod',
    license=license,
    packages=find_packages(exclude=('tests', 'docs'))
)

Code schreiben

Es gibt viele Möglichkeiten, Code zu schreiben, aber ich werde diesmal nicht auf Details eingehen. Bitte schreiben Sie wie zuvor. Aber [__ "Woran ich mich erinnern soll" __](http://qiita.com/Kensuke-Mitsuzawa/items/7717f823df5a30c27077#%E8%A6%9A%E3%81%88%E3%81%A6% E3% 81% 8A% E3% 81% 84% E3% 81% A6% E3% 81% BB% E3% 81% 97% E3% 81% 84% E3% 81% 93% E3% 81% A8) Deshalb will ich es.

Schreiben Sie einen Test

Stellen Sie sicher, dass Sie den Test schreiben. Vielleicht haben Sie den Code geschrieben, um den Vorgang zuvor zu überprüfen. Berücksichtigen Sie jedoch zusätzlich zur Überprüfung des Betriebs den Testfall so weit wie möglich selbst und überprüfen Sie die Ausgabe.

Hier erklären wir nur, wie man einen Testfall schreibt. In Python gibt es ein Standard-Testframework namens "unittest". Verwenden wir dieses Framework. Ich werde die Details weglassen, aber siehe Dieser Artikel-JP und Dieser Artikel-DE. Lassen Sie uns beherrschen, wie man es benutzt.

Der Ort, an dem der Testcode abgelegt werden kann, befindet sich im Verzeichnis tests /.

├── setup.py
└── tests
    ├── __init__.py
    ├── context.py
    ├── test_advanced.py
    └── test_basic.py

Ein Skript, ein Testskript

Wenn Sie ein Modulskript für das Paket erstellen, erstellen wir ein Testskript. Auf diese Weise können Sie die Korrespondenz klar sehen und die Wartung ist einfacher. Angenommen, Sie haben "hoge_hoge / core.py" als Modulskript erstellt.

├── hoge_hoge
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py

Platzieren Sie das Testskript für core.py unter tests /. Es ist einfacher zu verstehen, wenn Sie das Präfix "test_" zu "test_core.py" hinzufügen.

└── tests
    ├── __init__.py
    ├── test_core.py

Beispiel für test_core.py

Beim Schreiben eines Testskripts sind zwei Dinge zu beachten.

Der Name der Testklasse lautet Camel Case
Das Präfix test_ wird vor dem Methodennamen benötigt. Ohne dieses Präfix würde der Test ignoriert.

Lassen Sie uns nach dem Testen das Skript ausführen. python test_core.py. Oder wenn es pycharm ist, drücken Sie die normale Ausführtaste und der Test wird ausgeführt.

import unittest


class TestCore(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # procedures before tests are started. This code block is executed only once
        pass

    @classmethod
    def tearDownClass(cls):
        # procedures after tests are finished. This code block is executed only once
        pass

    def setUp(self):
        # procedures before every tests are started. This code block is executed every time
        pass

    def tearDown(self):
        # procedures after every tests are finished. This code block is executed every time
        pass

    def test_core(self):
        # one test case. here.
        # You must “test_” prefix always. Unless, unittest ignores
        pass

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Schreiben Sie alle Testfälle in test_all

(Aktualisiert als Antwort auf @ podhmos Kommentar. Danke!)

Nachdem Sie einige Testskripte geschrieben haben, können Sie python setup.py test ausführbar machen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Gewohnheit haben, diesen Befehl auszuführen, wenn Sie größere Änderungen vornehmen. Ich finde oft Probleme, die ich nicht im Kopf habe. Wenn ich an der Verbesserung des Pakets arbeite, vergesse ich oft, den Test auszuführen, indem ich ihn in "Oh, ändere das auch" ändere.

Dies ist auch sehr hilfreich, da andere Entwickler es problemlos in ihrer eigenen Umgebung testen können.

1: Bearbeiten Sie setup.py

Das aktuelle Testverzeichnis hat diese Struktur.

└── tests
    ├── __init__.py
    ├── test_all.py
    ├── test_advanced.py
    └── test_basic.py

Geben Sie den Speicherort des Testverzeichnisses in setup.py an. setup.py lädt automatisch die Testklasse und führt den Test für Sie aus.

setup(
    name='hoge_hoge',
    version='0.0.1',
    description='Sample package for Python-Guide.org',
    long_description=readme,
    author='Kensuke Mitsuzawa',
    author_email='[email protected]',
    install_requires=['numpy', 'unko'],
    dependency_links=['git+ssh://[email protected]/our-company-internal/unko.git#egg=unko'],
    url='https://github.com/kennethreitz/samplemod',
    license=license,
    packages=find_packages(exclude=('tests', 'docs')),
    test_suite='tests'
)

2: Führen Sie alle Tests aus

Führen Sie python setup.py test aus. Sie können sehen, wie alle Tests ausgeführt werden. Wenn ein Fehler auftritt, wird er am Ende angezeigt.

Schreiben Sie die Schnittstelle und den Beispielcode

Mechanko erstaunlicher Algorithmus kann in Ihrem Paket implementiert werden. Andere Entwickler haben jedoch nicht die Zeit, den Inhalt einzeln zu überprüfen. (Unglücklicherweise)

Die Schnittstelle wird benötigt, um Ihren Mechanko-Algorithmus für Affenentwickler vorzubereiten.

Selbst mit einer einfachen Oberfläche beschweren sich Affenentwickler, dass sie nicht wissen, wie man sie benutzt. Lassen Sie uns einen Beispielcode schreiben und Ihnen den Umgang damit beibringen.

Schnittstelle

Ich denke, der Ort, an dem die Schnittstelle geschrieben wird, hängt von Ihren Vorlieben ab. Wenn Sie objektorientierten Code schreiben, können Sie Schnittstellenmethoden innerhalb der Klasse schreiben. Wenn Sie ein Funktionsobjekt in eine Skriptdatei wie Python schreiben, können Sie eine Skriptdatei für die Schnittstelle vorbereiten. (Ich bin übrigens der letztere.)

Stellen Sie in jedem Fall sicher, dass __ die Ein- und Ausgabe geklärt ist __. Nehmen Sie als Beispiel die Anforderungspaketschnittstelle (https://github.com/kennethreitz/requests/blob/fb014560611f6ebb97e7deb03ad8336c3c8f2db1/requests/api.py). [^ 2]

Beispielcode

Das Wichtigste im Beispielcode ist, __ Eingabe / Ausgabe __ zu klären. Affenentwickler kopieren häufig Beispielcode und fügen ihn ein. Der Beispielcode, mit dem Sie die Ein- und Ausgabe auch bei Verwendung der Kopie sofort verstehen können, ist der beste. Als Beispiel wird die Verwendung von jaconv erwähnt.

Schreiben Sie READ ME

Wenn Ihr Team einen README-Schreibstil hat, befolgen Sie diesen Stil __. (Leider gibt es in Heisha keine solche Methode)

Das Prinzip beim Schreiben einer README ist, dass "andere Entwickler die Installationsmethode und die Ausführungsmethode nur durch Lesen der README verstehen können".

In den meisten Fällen sollten Sie über die folgenden Informationen verfügen.

So installieren Sie (normalerweise sollte python setup.py install in Ordnung sein)
So führen Sie den Test aus (normalerweise sollte python setup.py test in Ordnung sein) --Wie benutzt man es? (Im Allgemeinen sollte "Beispielcode anzeigen" in Ordnung sein.)

Wenn Elemente im Voraus vorbereitet werden müssen, müssen sie in die README-Datei geschrieben werden. Zum Beispiel

--Mecab muss im Voraus installiert werden

Sie müssen RedisDB einrichten

In einem solchen Fall müssen Sie es in die README schreiben. Wenn Sie es sich leisten können, schreiben Sie eine Datei erstellen. Andere Entwickler weinen und freuen sich.

Dinge, an die man sich erinnern sollte

Klären Sie die Ein- und Ausgabe

Eine Sache, die Sie beachten sollten, ist, dass "andere Entwickler die Eingabe und Ausgabe nicht verstehen können, wenn sie sich nur den Code ansehen." Aus diesem Grund benötigen Sie Beispielcode oder müssen sicherstellen, dass Sie Dokumentkommentare haben. Es ist jedoch schwierig, höfliche Kommentare zu allen Methoden und Funktionen zu schreiben (die für einen Praktikanten verfügbare Zeit ist begrenzt). Schreiben Sie zumindest die __ Schnittstellenfunktion Eingabe / Ausgabe __ mit einer höflichen Erklärung.

Stabiler Code und Entwicklungscode

Verwenden Sie github, um Ihren Code zu verwalten. Daher kann Ihr Paket (zumindest in unserem Unternehmen) bald von anderen Entwicklern verwendet werden.

Deshalb sollten Sie die Bedeutung von Zweig schätzen. In den meisten Fällen ist der "Master" -Zweig die "stabile Version". Die Entwicklungsversion muss in einen anderen Zweig verschoben werden.

Dies ist beispielsweise mein Entwicklungsstil.

--Push to Master bis zur ersten Alpha-Version (geben Sie immer "Dies ist in Entwicklung" am Anfang der README an) --Erstellen Sie nach der Alpha-Version einen weiteren Entwicklungszweig. Der Umgang mit Zweigen folgt dem Git-Flow [^ 3].

Folgen Sie Git-Flow

git-flow ist eine Regel, die bestimmt, wie mit Zweigen umgegangen wird. Diese Regel gibt den Teams Flexibilität bei der Entwicklung. Folgen Sie git-flow, auch wenn Sie sich selbst entwickeln. Dies liegt daran, dass andere Entwickler reibungslos an der Entwicklung teilnehmen können. Informationen zum Fluss von Git-Flow finden Sie unter Dieser gute Artikel.

Achten Sie auf die Reproduzierbarkeit

Machen Sie dasselbe für andere Entwickler, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen. Verwenden Sie keine Hardcode-Informationen, die nur in Ihrer Umgebung ausgeführt werden können. Allgemeine fest codierte Informationen

--Unix-Befehlsausführungspfad

Absoluter Pfad zur externen Datei

Wenn diese Informationen fest codiert sind, können sie nicht von anderen Entwicklern ausgeführt werden. Ich bin in Schwierigkeiten. Zum Beispiel ist hier ein schlechtes Beispiel

def do_something():
    path_to_external_unix_command = '/usr/local/bin/command'
    path_to_input_file = '/Users/kensuke-mi/Desktop/codes/hoge_hoge/input.txt'
    return call_some_function(path_to_input_file)

Der Inhalt von "input.txt" bleibt niemandem bekannt. In diesem Fall ist das gut.

Wenn Sie eine externe Datei benötigen, verschieben Sie diese in dasselbe Repository. Verwenden Sie den relativen Pfad aus dem Skript --Erlauben Sie die Übergabe von Informationen als Argument an die Funktion.
Wenn der Unix-Befehl erforderlich ist, schreiben Sie ihn in die Konfigurationsdatei.

Hier ist ein gutes Beispiel oben.

def do_something(path_to_external_unix_command, path_to_input_file):
    return call_some_function(path_to_input_file)

path_to_input_file = './input.txt'
path_to_external_unix_command = load_from_setting_file()
do_something(path_to_external_unix_command, path_to_input_file)

Andere

Verwenden wir einen Tipp-Hinweis!

Ich habe mehrmals "klar eingegeben und ausgegeben" geschrieben, aber um ehrlich zu sein, ist es problematisch. Darüber hinaus ist es leicht zu vergessen, wenn Sie es ändern. In diesem Fall ist es nicht sinnvoll, einen klaren Kommentar zu schreiben. Hier ist also der Typhinweis. Es ist ein Mechanismus, der den Typ eines Objekts wie Java beschreiben kann. Der Unterschied zu Java besteht jedoch darin, dass Pythons "Typhinweis keine Auswirkung auf die Ausführung hat". [^ 4]

Hauptvorteile

Für andere Entwickler ist es einfach, die Eingabe- / Ausgabetypen zu verstehen
Pycharm (und andere IDEs) warnt Sie, wenn zwischen Eingabe und Ausgabe eine Nichtübereinstimmung besteht, sodass Fehler leicht zu erkennen sind.
Pycharm (und andere IDEs) schlagen Methoden aus Typinformationen vor, um die Entwicklung zu beschleunigen

Schlechte Punkte

――Die Anzahl der Eingabezeichen nimmt etwas zu

Beispiel

Ich gebe Ihnen ein Beispiel. Wer sind die "Namen" und "Personen" in dieser Implementierung? Es ist nicht gut verstanden. Und was ist "Begrüßung" eine Funktion, die zurückgibt? Ist auch unbekannt.

def greeting(names, persons):
    target = decide_target_person(persons)
    greet = generate(target, names)
    return greet

Fügen wir hier einen Typhinweis hinzu.

def greeting(names: List[str], persons: Dict[str, str])->str:
    target = decide_target_person(persons)
    greet = generate(target, names)
    return greet

Jetzt sind die Ein- und Ausgänge klar!

Über Pycharm-Unterstützung

Pycharm unterstützt Typhinweise vollständig.

--Vorschlag der Methode, die das Objekt hat

Warnung, wenn eine Typinkongruenz vorliegt

Das Bild unten ist der Entwicklungsbildschirm von Pycharm. Ich erhalte eine Warnung, weil ich bei der Eingabe und Ausgabe von "Ziel" einen Fehler gemacht habe.

Nur für Python-3-Pakete

Dieser Bereich ist ein guter Artikel.

Für Pakete, die sowohl Python-2 als auch Python-3 unterstützen

In Python2 kann der Typhinweis des Python3-Ausdrucks nicht interpretiert werden, und es tritt ein Fehler auf. PEP bietet jedoch eine großartige Möglichkeit, "einen Typhinweis als Kommentar zu schreiben". Pycharm wird noch nur teilweise unterstützt, sollte aber in naher Zukunft vollständig unterstützt werden.

Python2 und Tipphinweise (JP)

↑ Bisher Gedicht

Schreiben Sie ein Gedicht und schauen Sie zurück

Es fühlt sich chaotisch an, aber ist es okay? Ist es möglich, ein Paket nur mit solchen Informationen zu erstellen? Ich bin besorgt. Tsukkomi ist willkommen.

[^ 1]: Eigentlich ist das Originaldokument selbst in Englisch geschrieben. Einige internationale Studierende kommen zum Praktikanten. [^ 2]: Das Anforderungspaket hat den Ruf, "sehr einfach zu lesender Code" zu sein. [^ 3]: Eigentlich ist "Git-Flow" der Name des Tools, aber es zeigt oft den Entwicklungsstil an (nur um mich herum ??) [^ 4]: Ist das nicht gegen Pythons Philosophie? Ich höre ein paar Stimmen sagen, aber es ist ein Punkt, der im PEP "Akzeptiert" ist, wo Leute in Python aktiv sind. Daher gibt es einige Dinge, die Sie behalten sollten. (Erstens ist das Mitglied, das diesen Vorschlag gemacht hat, Guido van Rossum)

Wie erstelle ich ein Python-Paket (geschrieben für Praktikanten)