Commit 92e06dcf authored by Baptiste Bauvin's avatar Baptiste Bauvin
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Pipeline #9554 failed with stage
in 45 seconds
......@@ -7,72 +7,29 @@
from setuptools import setup, find_packages
# Ceci n'est qu'un appel de fonction. Mais il est trèèèèèèèèèèès long
# et il comporte beaucoup de paramètres
def setup_package():
setup(
# le nom de votre bibliothèque, tel qu'il apparaitre sur pypi
name='summit',
# la version du code
version=0.0,
python_requires = '>=3.5',
# Liste les packages à insérer dans la distribution
# plutôt que de le faire à la main, on utilise la foncton
# find_packages() de setuptools qui va cherche tous les packages
# python recursivement dans le dossier courant.
# C'est pour cette raison que l'on a tout mis dans un seul dossier:
# on peut ainsi utiliser cette fonction facilement
packages=find_packages(),
# votre pti nom
author="Baptiste Bauvin",
# Votre email, sachant qu'il sera publique visible, avec tous les risques
# que ça implique.
author_email="baptiste.bauvin@lis-lab.fr",
# Une description courte
description="Supervised MultiModal Integration Tool",
# Une description longue, sera affichée pour présenter la lib
# Généralement on dump le README ici
long_description=open('README.rst').read(),
# Vous pouvez rajouter une liste de dépendances pour votre lib
# et même préciser une version. A l'installation, Python essayera de
# les télécharger et les installer.
#
# Ex: ["gunicorn", "docutils >= 0.3", "lxml==0.5a7"]
#
# Dans notre cas on en a pas besoin, donc je le commente, mais je le
# laisse pour que vous sachiez que ça existe car c'est très utile.
# install_requires= ,
# Active la prise en compte du fichier MANIFEST.in
include_package_data=True,
# dependency_links=['https://github.com/aldro61/pyscm.git#egg=pyscm'],
# Une url qui pointe vers la page officielle de votre lib
url='http://gitlab.lis-lab.fr/baptiste.bauvin/summit/',
install_requires=['h5py>=2.9.0', 'joblib>=0.13.2', 'numpy>=1.16.4',
'pyparsing>=2.4.0', 'python-dateutil>=2.8.0',
'scikit-learn>=0.19.0', 'scipy>=1.3.0', 'six>=1.12.0',
'pandas>=0.23.3', 'pyyaml>=3.12', 'plotly>=4.2.1',
'matplotlib>=3.1.1', 'tabulate>=0.8.6', 'pyscm-ml>=1.0.0', "randomscm @ https://github.com/thibgo/randomscm/archive/refs/tags/v0.0.0-alpha.zip#egg=randomscm-v0.0.0-alpha"],
# dependency_links=['https://github.com/thibgo/randomscm/tarball/main#egg=randomscm'],
'matplotlib>=3.1.1', 'tabulate>=0.8.6', 'pyscm-ml>=1.0.0',
"randomscm @ git+https://github.com/thibgo/randomscm/archive/refs/tags/v0.0.0-alpha.zip#egg=randomscm-v0.0.0-alpha"],
extras_require={
'dev': ['pytest', 'pytest-cov'],
'doc': ['sphinx >= 3.0.2', 'numpydoc', 'docutils', 'sphinx-autoapi',
'sphinx_rtd_theme']},
# Il est d'usage de mettre quelques metadata à propos de sa lib
# Pour que les robots puissent facilement la classer.
# La liste des marqueurs autorisées est longue:
# https://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers.
#
# Il n'y a pas vraiment de règle pour le contenu. Chacun fait un peu
# comme il le sent. Il y en a qui ne mettent rien.
classifiers=[
"Programming Language :: Python",
"Development Status :: 1 - Planning",
......@@ -82,27 +39,7 @@ def setup_package():
"Programming Language :: Python :: 2/3",
"Topic :: Machine Learning",
],
# C'est un système de plugin, mais on s'en sert presque exclusivement
# Pour créer des commandes, comme "django-admin".
# Par exemple, si on veut créer la fabuleuse commande "proclame-sm", on
# va faire pointer ce nom vers la fonction proclamer(). La commande sera
# créé automatiquement.
# La syntaxe est "nom-de-commande-a-creer = package.module:fonction".
# entry_points={
# 'console_scripts': [
# 'exec_multiview = summit.execute:exec',
# ],
# },
# A fournir uniquement si votre licence n'est pas listée dans "classifiers"
# ce qui est notre cas
license="GNUGPL",
# Il y a encore une chiée de paramètres possibles, mais avec ça vous
# couvrez 90% des besoins
# ext_modules=cythonize(
# "summit/multiview_platform/monoview/additions/_custom_criterion.pyx"),
)
if __name__ == "__main__":
......
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