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pypi setup.py

通过https://pypi.org/project/ 可以搜索模块并download files 查看其他人的模块如何构建的。

通过官方教程Packaging Python Projects以一个简单的例子介绍打包的基本工作过程，官方教程中推荐使用setup.cfg。可参考API Reference，Building C and C++ Extensions with distutils

博客Python 库打包分发(setup.py 编写)简易指南以及Python 包构建教程为相关的中文教程以及补充。

.cu ext_module

当模块包含用c/c++写的代码时，需要使用ext_module 进行拓展，在前面的教程中有相关的说明，但是当模块中包含采用CUDA编写的 .cu 文件时，setup.py就不能通过简单的ext_module进行拓展了。

在文章三、faster-rcnn源码阅读：C/C++/CU扩展的编译和安装中介绍了多重拓展CUDA的方式，如cupy 中采用的无需编译直接调CUDA源码的方式；PyTorch中构建的 torch.utils.cpp_extension 里面BuildExtension, CppExtension，CUDAExtension可以帮助生成扩展代码，完成度很高，但依赖torch；还有使用Cython进行构建的，但没有详解。

在文章cython代码编译和setup.py文件编写中介绍了Cython在setup.py里面的使用，其中提到了一个pytorch版本中的fasterrcnn 源码的setup.py具有较大参考价值，采用Cython，重写了cmdclass build_ext，检测CUDA的home, nvcc, include, lib64并使用ext_modules进行.cu文件的nvcc/gcc编译。其中编译命令可以参考CUDA toolkit documentation

但采用这个方法进行改写的时候出现了一些问题，没找到指定输出名的接口，编译出现问题。

简单但不正规

将.cu文件直接进行打包，不编译，当import 模块运行相关代码时检测链接库.so，如果不存在直接进行编译

os.system('nvcc -Xcompiler -fPIC -shared -o a.so a.cu')  # linux
os.system('nvcc -o a.dll --shared a.cu')  # win

其中nvcc采用采用上述pytorch版fasterrcnn的setup.py里检测的nvcc path。

其他tips

在 MANIFEST.in里面include modules/file.dll可直接涵盖到非.py文件
在模块包同级终端下python3 -m build构建dist文件夹生成tar.gz/.whl文件。
可以直接pip install dist/pydpmtest-0.3.0.tar.gz进行安装测试，在相应环境的site-packages中可以找到，可使用python import 进行测试。
之后可通过python3 -m twine upload --repository testpypi dist/*上传testpypi(官方教程).
或者twine upload dist/*直接上传pypi.
setup.py中的name即为模块名，上传搜索安装均采用这个名字，但是安装后在site-packages/Python中是py_modules。