依赖 apt 库构建 conda 包
Build a conda package relying on an apt library
我正在构建一个依赖 python 包 (scikits.sparse
) 的科学 python 项目,该包提供对 C/Fortran 库 (libsuitesparse-dev
的绑定) 可以通过 apt-get
或 yum
安装,但实际上不可能手动正确安装。
我想让所有平台上的用户都可以使用我的包,我认为最好的方法是使用带有 conda skeleton
的 conda 包构建,然后转换到其他平台。但是我不确定 conda 将如何管理来自 apt-get
的外部库依赖项,并且想知道除了 official instructions.
之外我是否需要做任何其他事情来使其工作
I am not sure how well conda will manage external library dependencies from apt-get
conda
will not managed external libraries through apt-get
但是通过它自己的包管理系统。
apt
and conda
are two different and independant package management systems. One is the official debian/ubuntu package manager and the other is an additional package manager such as pip
or npm
。他们每个人都有自己的一组安装包和自己的数据库。
您可以通过以下方式分发您的项目
apt
or conda
甚至两者,但您的用户必须选择一种分发渠道。
已经有一个conda recipe for the scikits.sparse library你可以通过
安装它
conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo scikits.sparse
如果你想把它包含在你的食谱中,你必须在你的 .condarc
:
中添加 menpo 频道
channels:
- defaults
- menpo
然后在您的食谱中您可以要求 scikits.sparse 例如:
requirements:
build:
- python
- setuptools
run:
- python
- scikits.sparse
我正在构建一个依赖 python 包 (scikits.sparse
) 的科学 python 项目,该包提供对 C/Fortran 库 (libsuitesparse-dev
的绑定) 可以通过 apt-get
或 yum
安装,但实际上不可能手动正确安装。
我想让所有平台上的用户都可以使用我的包,我认为最好的方法是使用带有 conda skeleton
的 conda 包构建,然后转换到其他平台。但是我不确定 conda 将如何管理来自 apt-get
的外部库依赖项,并且想知道除了 official instructions.
I am not sure how well conda will manage external library dependencies from apt-get
conda
will not managed external libraries through apt-get
但是通过它自己的包管理系统。
apt
and conda
are two different and independant package management systems. One is the official debian/ubuntu package manager and the other is an additional package manager such as pip
or npm
。他们每个人都有自己的一组安装包和自己的数据库。
您可以通过以下方式分发您的项目
apt
or conda
甚至两者,但您的用户必须选择一种分发渠道。
已经有一个conda recipe for the scikits.sparse library你可以通过
安装它conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo scikits.sparse
如果你想把它包含在你的食谱中,你必须在你的 .condarc
:
channels:
- defaults
- menpo
然后在您的食谱中您可以要求 scikits.sparse 例如:
requirements:
build:
- python
- setuptools
run:
- python
- scikits.sparse