了解 Meson#

构建 SciPy 依赖于以下工具，它们可被视为构建系统的一部分

  • meson：Meson 构建系统，可作为纯 Python 包从 PyPI 或 conda-forge 安装

  • ninja：Meson 调用的构建工具，用于执行实际构建（例如调用编译器）。也可从 PyPI（在所有常用平台上）或 conda-forge 安装。

  • pkg-config：用于发现依赖项（特别是 BLAS/LAPACK）的工具。可在 conda-forge（以及 Homebrew、Chocolatey 和 Linux 包管理器）上获取，但未在 PyPI 上打包。

  • meson-python：Python 构建后端（即，由 pip 或 pypa/build 等构建前端通过 pyproject.toml 中的钩子调用的东西）。这是 Meson 之上的一个薄层，主要作用是 (a) 与构建前端接口，以及 (b) 生成带有有效文件名和元数据的 sdist 和 wheel。

使用 Meson 构建分阶段进行

  • 配置阶段（meson setup），用于检测编译器、依赖项和构建选项，并创建构建目录和 build.ninja 文件，

  • 编译阶段（meson compile 或 ninja），其中编译作为已构建 SciPy 包一部分的扩展模块，

  • 安装阶段（meson install），用于将可安装文件从源目录和构建目录安装到目标安装目录，

Meson 具有良好的构建依赖跟踪系统，因此第二次调用构建将仅重新构建其任何源或依赖项已更改的目标。

了解更多关于 Meson 的信息#

Meson 拥有 非常好的文档；阅读它很有益，并且通常是“如何做 X”的最佳答案来源。此外，一本关于 Meson 的详尽 PDF 书籍可以免费获取，网址是 https://nibblestew.blogspot.com/2021/12/this-year-receive-gift-of-free-meson.html

要了解更多关于 Meson 使用的设计原则，mesonbuild.com/Videos 中链接的近期讲座也是一个很好的资源。

构建阶段解释#

这仅用于教学目的；没有必要单独执行这些阶段。仓库根目录下的 dev.py 脚本也包含这些步骤，可以研究以获取见解。

假设我们从一个干净的仓库和一个完全设置好的 conda 环境开始

git clone git@github.com:scipy/scipy.git
git submodule update --init
mamba env create -f environment.yml
mamba activate scipy-dev

现在运行构建的配置阶段，并指示 Meson 将构建产物放入 build/ 目录，以及将本地安装放在相对于仓库根目录的 build-install/ 下，请执行

meson setup build --prefix=$PWD/build-install

然后运行构建的编译阶段，请执行

ninja -C build

在上述命令中，-C 后跟构建目录的名称。您可以同时拥有多个构建目录。Meson 是完全异地构建的，因此这些构建不会相互干扰。例如，您可以在不同目录中进行 GCC 构建、Clang 构建和调试构建。

然后将 SciPy 安装到前缀中（这里是 build-install/，但请注意这只是我们在此处选择的一个任意名称）

meson install -C build

然后它将安装到 build-install/lib/python3.11/site-packages/scipy，这不在您的 Python 路径中，因此要添加它，请执行（再次强调，这仅用于学习目的，明确使用 PYTHONPATH 通常不是最好的主意）

export PYTHONPATH=$PWD/build-install/lib/python3.11/site-packages/

现在我们应该能够导入 scipy 并运行测试。请记住，我们需要移出仓库根目录，以确保我们拾取的是包而不是本地的 scipy/ 源目录

cd doc
python -c "from scipy import constants as s; s.test()"

上述命令运行单个模块 constants 的测试。其他运行测试的方式也应该有效，例如

pytest --pyargs scipy

完整的测试套件应该通过，在 Linux 上不应有任何构建警告（至少在 CI 中强制使用 -Werror 的 GCC 版本上），在其他平台上最多只有适量的警告。