【发布时间】:2012-12-02 00:30:42
【问题描述】:
目前,我正在用纯 python 编写自定义地理空间脚本/模块。这些分发给我所写的公司内部的中等规模的用户群。用户使用多种 linux、OS X 和 windows,因此我需要能够支持安装到一系列系统。我广泛的依赖项列表是:
GDAL Matplotlib 与底图 数字货币 科学派 太平船务 Python 2.7+
当其他用户作为安装联系人时,他们是如何为如此多样化的用户维护一个工具库的?目前正在考虑中:
使用我们需要的一切创建一个 LUbuntu VM,然后通过网络运行它或在用户计算机上本地运行它。
修改 FWTools 并添加我们需要的组件。 FWTools 通过在用户调用脚本时设置本地、自包含的环境来发挥作用。
创建一个类似PythonEveryWhere 的实现,我们让用户通过浏览器访问 bash shell / python 解释器。通过网络从用户的共享驱动器中提取数据,并将输出填充到该驱动器。
Pip / easy_install / Py2EXE / Py2App 已经过测试,但要么在多个平台上表现不佳(GDAL 是一个主要问题),要么根据依赖项的数量创建相当大的可分发包。
还有哪些其他实现对您有用?我是否缺少明显的分发技术?
【问题讨论】:
标签: python numpy matplotlib distribution gdal