Building from source — NumPy 2.0

Установка NumPy из исходного кода

Если вам нужно установить NumPy из исходного кода только один раз и не выполнять никаких работ по разработке, то рекомендуемым способом сборки и установки является использование pip. В противном случае рекомендуется использовать conda.

Примечание

Если у вас еще нет установки conda, мы рекомендуем использовать Mambaforge; однако подойдет любой дистрибутив conda.

Установка из исходного кода для использования NumPy

Окружение Conda

Если вы используете среду conda, pip по-прежнему является инструментом, который вы используете для вызова сборки NumPy из исходного кода. Важно всегда использовать флаг --no-build-isolation для команды pip install, чтобы избежать сборки по отношению к пакету numpy из PyPI. Для этого вам сначала необходимо установить оставшиеся зависимости сборки в среду conda:

# Either install all NumPy dev dependencies into a fresh conda environment
mamba env create -f environment.yml

# Or, install only the required build dependencies
mamba install python numpy cython compilers openblas meson-python pkg-config

# To build the latest stable release:
pip install numpy --no-build-isolation --no-binary numpy

# To build a development version, you need a local clone of the NumPy git repository:
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
git submodule update --init
pip install . --no-build-isolation

Виртуальная среда или системный Python

# To build the latest stable release:
pip install numpy --no-binary numpy

# To build a development version, you need a local clone of the NumPy git repository:
git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
git submodule update --init
pip install .

Установка из исходного кода для разработки NumPy

Если вы хотите установить из исходного кода для работы над самим NumPy, сначала клонируйте репозиторий NumPy:

git clone https://github.com/numpy/numpy.git
cd numpy
git submodule update --init

Затем вам нужно сделать следующее:

Создайте отдельную среду разработки (виртуальную среду или среду conda),
Установите все необходимые зависимости (build, а также test, doc и optional зависимости),
Соберите NumPy с помощью интерфейса разработчика spin.

Шаг (3) всегда одинаковый, шаги (1) и (2) различаются для conda и виртуальных сред:

Окружение Conda

Чтобы создать среду разработки numpy-dev с установкой всех необходимых и дополнительных зависимостей, выполните:

mamba env create -f environment.yml
mamba activate numpy-dev

Виртуальная среда или системный Python

Примечание

Существует множество инструментов для управления виртуальными средами, например, venv, virtualenv/virtualenvwrapper, pyenv/pyenv-virtualenv, Poetry, PDM, Hatch и другие. Здесь мы используем базовый инструмент venv, который входит в стандартную библиотеку Python. Вы можете использовать любой другой инструмент; нам нужна только активированная среда Python.

Создайте и активируйте виртуальную среду в новой директории, названной venv (обратите внимание, что точная команда активации может отличаться в зависимости от вашей ОС и оболочки — см. “Как работают venv” в документации по venv).

Linux

python -m venv venv
source venv/bin/activate

macOS

python -m venv venv
source venv/bin/activate

Windows

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

Затем установите зависимости Python-уровня из PyPI с помощью:

python -m pip install -r requirements/all_requirements.txt

Для сборки NumPy в активированной среде разработки выполните:

spin build

Это установит NumPy внутри репозитория (по умолчанию в директории build-install). Затем вы можете запустить тесты (spin test), перейти к IPython (spin ipython) или выполнить другие шаги разработки, такие как создание HTML-документации или запуск бенчмарков. Интерфейс spin самодокументирующийся, поэтому подробные рекомендации см. в spin --help и spin <subcommand> --help.

Поддержка IDE и установленные пакеты

Хотя интерфейс spin является рекомендуемым способом работы с NumPy, у него есть одно ограничение: из-за пользовательского расположения установки, NumPy, установленный с помощью spin, не будет автоматически распознаваться в среде IDE (например, для запуска скрипта с помощью кнопки «Запустить» или установки точек останова визуально). Это будет работать лучше с локальной сборкой (или «установкой пакетов с редактированием»).

Редактируемые установки поддерживаются. Важно понимать, что вы можете использовать либо редактируемую установку, либо ``spin`` в данном клоне репозитория, но не оба одновременно. Если вы используете редактируемые установки, вам необходимо использовать pytest и другие инструменты разработки напрямую, а не spin.

Чтобы использовать редактируемую установку, убедитесь, что вы начинаете с чистого репозитория (выполните git clean -xdf, если вы ранее строили с spin), и все зависимости настроены должным образом, как описано выше на этой странице. Затем сделайте следующее:

# Note: the --no-build-isolation is important!
pip install -e . --no-build-isolation

# To run the tests for, e.g., the `numpy.linalg` module:
pytest numpy/linalg

При внесении изменений в код NumPy, включая изменения в скомпилированном коде, нет необходимости вручную перестраивать или переустанавливать. NumPy автоматически перестраивается каждый раз, когда NumPy импортируется интерпретатором Python; см. документацию meson-python по редактируемым установкам для получения более подробной информации о том, как это работает под капотом.

Когда вы выполняете git clean -xdf, что удаляет построенные модули расширений, не забудьте также удалить NumPy с помощью pip uninstall numpy.

Предупреждение

Обратите внимание, что редактируемые установки — это по своей сути неполные установки. Единственная гарантия — то, что import numpy работает — поэтому они подходят для работы над самим NumPy и для работы над чисто Python-пакетами, которые зависят от NumPy. Заголовки, точки входа и другие подобные вещи могут быть недоступны из редактируемой установки.

Создание из исходного кода

Системные зависимости

Установка NumPy из исходного кода

Установка из исходного кода для использования NumPy

Установка из исходного кода для разработки NumPy

Настройка сборок

Дополнительная информация