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Distribución de paquetes de Python (Creación de paquetes de Python 7ª y última parte)

PyPI

abril 3, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

En las entradas anteriores de esta serie hemos visto cómo crear un paquete Python a partir de las plantillas que ofrece Cookiecutter. Una vez hecho esto creamos pruebas, gestionamos las dependencias y documentamos el paquete. Al terminar es necesarios distribuirlo. Quizás el método más conocido para la distribución de paquetes de Python es mediante PyPi, aunque no es el único. También es posible distribuirlo como un archivo comprimido o desde un repositorio Git, como pude ser el caso de GitHub o Bitbucket. En esta entrada final vamos a ver cómo distribuir los paquetes de Python.

Esta entrada forma parte de la colección “Creación de paquetes de Python” que consta de las siguientes siete entradas:

  1. Creación de paquetes de Python
  2. Pruebas unitarias en Python
  3. Probar en múltiples versiones de Python
  4. Cobertura de las pruebas unitarias en Python
  5. Gestionar las dependencias de paquetes Python
  6. Documentar paquetes de Python
  7. Distribuir paquetes de Python

Tabla de contenidos

  • 1. Creación de un archivo comprimido
    • 1.1. Instalación de los archivos comprimidos
  • 2. Distribución de paquetes de Python mediante Git
  • 3. Distribución mediante PyPI
    • 3.1. Configuración en nuestro ordenador
    • 3.2. Instalación de twine
    • 3.3. Subida del paquete a los servidores de PyPI
  • 4. Conclusiones

Creación de un archivo comprimido

El método más sencillo para distribuir nuestro paquete es crear un archivo comprimido. Además, PyPI require que se cree un archivo comprimido antes de poder subir un paquete. Algo que se hace comprimiendo la carpeta, sino que usando el archivo setup.py. Para lo que solamente nos tenemos que situar en la carpeta del proyecto y escribir

Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas
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Por Qué las Contraseñas Largas son más Seguras que las Complejas

python setup.py  sdist

lo que creará un archivo comprimido en la carpeta dist. Por defecto en sistemas Unix se creará un archivo tar.gz, mientras que en Windows el formato será zip. En caso de que deseemos otro formato se lo podemos indicar mediante la propiedad --formats. Incluso más de uno, como el siguiente ejemplo con el que se genere tanto gztar como zip:

python setup.py sdist --formats=gztar,zip

Los archivos creados tendrán en nombre del paquete seguido del número de versión.

Instalación de los archivos comprimidos

Una vez generados los archivos comprimidos los podemos distribuir por cualquier medio habitual. La instalación también se realiza con pip, pero en lugar del nombre del paquete hay que indicar la ruta relativa o absoluta al archivo. Por ejemplo, si nos encontramos en la carpeta que contiene el paquete comprimido se puede instalar con

pip install ./pylan-0.1.0.tar.gz

Lo que ejecutara el proceso de instalación como si se hubiese bajado el paquete desde PyPi.

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Distribución de paquetes de Python mediante Git

Hoy en día es habitual instalar los paquetes en repositorios Git, tanto públicos como privados. Esta es otra alternativa para que los usuarios puedan instalar los paquetes. El comando pip permite instalar directamente desde un repositorio Git indicando la ruta al repositorio, por ejemplo para un repositorio de GitHub

pip install git+https://github.com/user/repository.git

donde user se tiene que reemplazar por el nombre del usuario y repository por el nombre del repositorio. También se puede instalar directamente desde los archivos zip que se pueden descargar GitHub indicando la ruta a este:

pip install https://github.com/user/repository/archive/branch.zip

Este proceso también se puede utilizar si el repositorio se encuentra en otro servicio o en un servidor privado.

Distribución mediante PyPI

PyPI es el lugar donde se encuentran la mayoría de los paquetes de Python, por lo que si nuestro paquete es libre lo podemos distribuir a través de este servicio. Para distribuir paquetes mediante PyPI es necesario crear una cuenta en el servicio. Siendo aconsejable crear una cuenta primero en PyPI test para donde es posible realizar pruebas antes de subir nuestros paquetes.

Configuración en nuestro ordenador

Una vez se ha creado la cuenta de usuario es necesario crear un archivo, llamado .pypirc y ubicado en la carpeta raíz del usuario, en el que se guardarán las credenciales de la cuenta. Básicamente este archivo ha de tener la siguiente información

[distutils]
index-servers =
  pypi

[pypi]
username=your_username
password=your_password

donde your_username es el nombre del usuario y your_password la contraseña.

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Instalación de twine

Para subir los paquetes es necesario tener instalado el paquete twine, el cual se puede instalar con pip:

pip install twine

Subida del paquete a los servidores de PyPI

Una vez instalado twine y configurada la cuenta se puede subir el paquete se pude subir el archivo comprimido con el paquete. Para lo cual es necesario seguir los pasos que se indicaron al principio de la entrada. Es aconsejable subirlo en primer lugar a la cuenta de prueba, para lo que usaremos la siguiente expresión

twine upload --repository-url https://test.pypi.org/legacy/ dist/*

Punto en el que se pedirá el usuario y la contraseña del servicio pruebas. Una vez subido el paquete se pude comprobar si este se instala correctamente con el comando

pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ pylane

en donde reemplazamos pylane por el nombre de nuestro paquete. En caso de que todo sea correcto se puede subir el paquete a PyPI con el siguiente comando.

twine upload dist/*

Publicando ya el paquete en PyPI.

Conclusiones

En esta última entrada de la serie “Creación de paquetes de Python” se ha visto cómo realizar la distribución de paquetes de Python. Un proceso que varía en función de a quienes sean nuestros usuarios. Si los paquetes no son públicos la mejor opción es mediante archivo comprimido o un repositorio Git privado. Por otro lado, si son públicos los podemos subir a PyPI o dejarlos en GitHub.

El código utilizado en esta serie se puede encontrar en un repositorio de la cuenta de GitHub de Analytics Lane.

Imagen de seth0s en Pixabay

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Publicado en: Python Etiquetado como: PyPI

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