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AutoCython-jianjun-1.3.2
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自动Cython，使用Cython批量编译.py文件为.pyd文件！
| ویژگی | مقدار |
|---|---|
| سیستم عامل | - |
| نام فایل | AutoCython-jianjun-1.3.2 |
| نام | AutoCython-jianjun |
| نسخه کتابخانه | 1.3.2 |
| نگهدارنده | [] |
| ایمیل نگهدارنده | [] |
| نویسنده | jianjun |
| ایمیل نویسنده | 910667956@qq.com |
| آدرس صفحه اصلی | https://github.com/EVA-JianJun/AutoCython |
| آدرس اینترنتی | https://pypi.org/project/AutoCython-jianjun/ |
| مجوز | - |
# AutoCython
**自动Cython，使用Cython批量编译.py文件为.pyd文件！**
![py_pyd][1]
## 安装
pip install AutoCython-jianjun
## 使用
这是一个轮子，大多数情况下，你只需要这样就可以很快的把 `.py` 编译为 `.pyd` ！
import AutoCython
AutoCython().compile()
## 命令行
![命令行][11]
除了把 `AutoCython` 作为包导入外，`AutoCython` 也支持直接命令行进行编译：
详细的参数说明 英文 `AutoCython -h` 或者 中文 `AutoCython --ch` 查看, 也可以查看下面的详细说明:
AutoCython -C D:/python_code/ProjectPath -E tmp.py;./ProjectPath/print_cy.py;./ProjectPath/data/tmp -M 8 -D bp
![AutoCython][2]
* **全自动**：自动编译当前目录下所有.py文件，支持指定目录编译或单文件编译；
* **个性化**：支持指定排除目录或排除文件跳过编译；
* **高效率**：~~默认利用全部CPU核心，也可指定使用核心数量；~~ 默认启动进程数为cpu核心数四分之一，大多数情况下可以把cpu占满；
* **易纠错**：快速纠错，在编译失败时能极快的获取错误信息；
## 前置
Cython : <https://github.com/cython/cython>
### Cython前置
如果你已经正确安装配置好Cython，那么你可以不用看这；
推荐C、C++编译器gcc和VS选一个，其他编译器能否使用未知，具体的安装请查阅Cython的安装教程；
目前测试了64位Python3.6与gcc 64位，与VS2017下都可以通过编译；
**需要注意的是，如果你使用的Python是64位的，那么对应的C、C++编译器也必须为64位；**
vs安装简便，占用空间大，配置简单；gcc安装简便，占用空间小，配置比较复杂；
不想折腾的话安装vs，想精简一点的话安装gcc。
**win下gcc推荐安装MinGW**：
* 64位：<http://mingw-w64.org/>
* 32位：<http://www.mingw.org/>
具体安装Cython过程请查阅相关资料
## 使用方式
编译当前目录下能找到的所有py文件：
import AutoCython
ac = AutoCython()
ac.compile()
### 自定义
AutoCython类接受4个参数，默认为：compile_path='.', exclude=[], mode='f', delete=['b', 'p', 'c']
compile_path ： str ，需要编译的目录；
exclude ： list，需要排除的目录或者文件：
eg ：['./abc', './a_path/test.py', 'test2.py']
这么写会排除目录./abc下的所有.py文件，排除./a_path/test.py文件，排除所有名为test2.py的文件不进行编译
mode ： str， 指定使用CPU核心数：
'f' : 使用全部CPU核心数量的四分之一
'n' : 只使用一个,相当于单进程
'4' : 使用4个CPU核心，输入指定使用的数目
delete : list, 指定编译后需要清理的临时文件，一般默认就好：
b ： build文件夹
p ： 中间文件setup_file py文件
c ： 产生的c文件
s ： 源代码文件，慎用
all： 全部清理
**例子：**
编译目录 `D:/python_code/ProjectPath` 下的所有 `.py` 文件；
排除所有名为 `tmp.py` 的文件，排除 `./ProjectPath/print_cy.py` 文件，排除 `./ProjectPath/data/tmp` 目录下的文件不编译；
使用8个CPU核心；
只删除编译后产生的 `build` 文件夹和中间文件 `setup_file` ，保留 `C` 代码。
import AutoCython
ac = AutoCython(
compile_path='D:/python_code/ProjectPath',
exclude=['tmp.py','./ProjectPath/print_cy.py','./ProjectPath/data/tmp'],
mode='8',
delete=['b', 'p']
)
ac.compile()
`AutoCython` 类里 `compile` 和 `compile_file` 函数的使用和函数参数请参考源代码，参数功能为控制阻塞，并发处理等。
### 错误处理
在这个目录下：
![文件目录][3]
运行如下代码只编译目录 `build_test\` 下的 `.py` 文件;
import AutoCython
ac = AutoCython('./build_test/')
ac.compile()
**程序默认会打印出错误文件的错误日志**
![错误编译][4]
可以看到 `.\build_test\新建文本文档.py` 和 `.\build_test\test1\test2.py` 发生错误，如何手动查看错误信息？
在`ipython`下直接打`.ac`按`TAB`，选择 `compile_result`：
![compile_result][5]
再按 `TAB`，好了，这时候所有的编译任务都调出来了，错误的任务名称以 `ERR_` 开头，正确的以 `OK_` 开头：
![错误任务][6]
选择编号为 `2`，错误文件名为 `test2` 的任务：
![任务属性][7]
其下的属性中其中 `err` 为错误输出；`out` 为正常输出；`base` 为任务 `Popen` 对象；`ExitCode` 为编译退出时错误代码，与系统保持一致；`PyPath` 为源文件目录；`PydPath` 为编译生成的 `pyd` 文件目录。
**查看错误信息：**
![错误信息][8]
可以看到 `test2.py` 为使用了 `Cython` 不支持的函数功能 `print(end='')`，`新建文本文档.py` 为文件命名不符合规范，导致编译失败。
* 对于 `print(end='')` 使用 `end `参数不能编译通过，可以外部导入一个 `print_no_end.py` 文件，其中自定义 `end=''` 的函数，然后不编译这个 `print_no_end.py` 这个文件就好。
* 解决的方法一是重新命名 `新建文本文档.py` ，让其文件名符合 `C` 命名规范;
至于其他遇到的问题怎么改，请查阅 `Cython` 的文档，这只是个轮子。重新编译错误文件可以使用 `compile_file` 函数单独编译。
**在编译时系统会为每一个文件分配一个 `ID` ，如果有同名文件，其中一个错误，可以通过 `ID` 很好的找到对应的文件进行错误处理。**
所以错误处理你只需要按几个 `TAB` 就可以查看了，我觉得我这里已经写的够懒了！
### 手动指定不编译
在不需要编译的文件头两行任意一行写上 `# AucoCython No Compile` 则该文件会跳过编译.
## 更新记录
1.20220613 更新对Linux的支持,Linux下需要配置gcc&g++
2.20221123 可以通过文件头手动指定不编译的文件
[1]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20210824.png
[2]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_2.jpg
[3]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_3.jpg
[4]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_4.jpg
[5]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_5.jpg
[6]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_6.jpg
[7]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_7.jpg
[8]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_8.jpg
[9]: https://github.com/EVA-JianJun/AutoCython/releases
[10]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_10.jpg
[11]: https://raw.githubusercontent.com/EVA-JianJun/GitPigBed/master/blog_files/img/AutoCython_20200316_11.jpg
نحوه نصب
نصب پکیج whl AutoCython-jianjun-1.3.2:
pip install AutoCython-jianjun-1.3.2.whl
نصب پکیج tar.gz AutoCython-jianjun-1.3.2:
pip install AutoCython-jianjun-1.3.2.tar.gz