1 台のマシンに複数の virtualenv がありますが、それらすべてに numpy と pandas が必要です。virtualenv ごとに別々のコピーを作成したいのですが、それらの virtualenv の作成にはかなりの時間がかかります。私のマシンでnumpyとpandasを一度だけプリコンパイルしてから、次のようなことを行う明確に定義された方法はありますか?
pip install my_precompiled_numpy
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wheelパッケージを利用することができます。継続的インテグレーション ビルドではこれをpandasで行い、基本的にそれらをダウンロードして非常に高速にインストールできるようにします。
ci/speedpack/build.shを見てください。このスクリプトは基本的に、CI に使用するホイール (numpy と scipy を含む) の束を構築します。それらは実際にはサーバーに保存され、travis-ci の実行時にそこからプルされます。
ci/install.shを見て、インストール プロセスがどのように機能するかを確認してください。
あなたの状況では、サーバーはやり過ぎかもしれませんが、ローカルリポジトリをセットアップして、そこからホイールをインストールできます。
于 2013-08-05T20:47:21.757 に答える
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古い質問ですが、最近の洞察を追加できると思いました。私は同じプロジェクトで OSX と Windows の両方に取り組んでいます。numpy などのバイナリ インストールを取得しようとする際に、Windows 側で多くの遅延 (ほとんどは正しいファイルの取得など) がありました。独自の仮想環境が組み込まれており、生活が大幅に簡素化されます。
于 2014-09-22T11:37:11.747 に答える