设置

最佳做法是使用 src布局（参见https://blog.ionelmc.ro/2014/05/25/python-packaging/），因此，我建议您像这样组织目录（因为您不应打包测试和自述文件以构建分布，它们将保留在src目录之外）：

project
├─ src
|  └─ package
|     ├─ __init__.py
|     ├─ __main__.py
|     ├─ data.tsv
|     └─ module.py
├─ tests
|  └─ test_module.py
├─ MANIFEST.in
├─ README.rst
└─ setup.py

具有以下setup.py文件内容：

import setuptools

setuptools.setup(
    name="project name",version="project version",url="project URI",author="your name",author_email="your email",package_dir={"": "src"},packages=setuptools.find_namespace_packages(where="src"),include_package_data=True
)

以及以下MANIFEST.in文件内容：

graft src
graft tests
global-exclude *.py[cod]

注释。-如果您不希望在保留package目录的同时在src目录中找到顶级src目录（例如发布修改）：

project
├─ src
|  ├─ __init__.py
|  ├─ __main__.py
|  ├─ data.tsv
|  └─ module.py
├─ tests
|  └─ test_module.py
├─ MANIFEST.in
├─ README.rst
└─ setup.py

然后将package映射到src参数中的package_dir目录，并在package函数的packages参数中显式列出setuptools.setup在setup.py文件中（参见https://docs.python.org/3/distutils/examples.html#pure-python-distribution-by-package）：

import setuptools

setuptools.setup(
    name="project name",package_dir={"package": "src"},packages=["package"],include_package_data=True
)

包裹

现在，您可以使用以下命令将项目打包到 source 分发中：

$ python setup.py sdist

或 built 发行版（这是setuptools的扩展命令，要求在您的Python环境中安装wheel-因此运行pip install wheel之前）：

$ python setup.py bdist_wheel

或同时使用以下命令：

$ python setup.py sdist bdist_wheel

在新的dist目录中创建以下文件：

• {project name}-{project version}.tar.gz用于源分发；
• {project name}-{project version}-{compatibility tags}.whl用于构建发行版。

安装

现在您可以使用以下命令从源代码分发安装项目：

$ pip install dist/{project name}-{project version}.tar.gz

或使用以下命令从构建的发行版中进行

$ pip install dist/{project name}-{project version}-{compatibility tags}.whl

或使用此命令从项目树（无需为此项目打包项目）：

$ pip install .

运行

最终，您可以像这样导入项目：

import package.module

package.module.function()

通常的项目结构：（长话短说，您想要一个带有项目名称的目录setup.py来获取它，这是通常的方法，请看几个存储库，例如https://github.com/boto/boto3）。 / p>

-- setup.py
-- README.md
--- prediction_model
    |-- __init__.py
    |-- data
    |   |-- VDFF.csv
    |   +-- SAAA.csv
    |-- models.py
    |-- preprocess.py
    |-- tests
    +-- _data.csv

然后您要执行以下操作：

virtualenv myvirtualenv 
source myvirtualenv/bin/activate
python setup.py install

您的设置看起来不错，现在预测模型是一个包，您也可以更改：

from . import preprocess
from . import models

收件人

from prediction_model import preprocess
from prediction_model import models

正常setup.py

from setuptools import setup,find_packages

setup(
    name='cost_estimation',version='0.0.1',packages=find_packages(),url='http://github.com/<WHATEVER/WHATEVER>',install_requires=[
        'numpy',],tests_require=[
         'nosetests',test_suite='nose.collector',license='',dependency_links=[
        'http://YOURPRIVATEPYPISERVER/packages'
    ],keywords='models,prediction',author='your name',description='Model prediction cool stuff'
)