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PyPy 构建于 conda-forge

·3 分钟阅读
Isuru Fernando
Isuru Fernando
conda-forge/core 成员

conda-forge 现在支持 PyPy3.6 作为 conda 环境中的 python 解释器

支持的平台包括：

  • Linux-x86_64 (glibc 2.12 或更新版本)
  • OSX-x86_64 (OSX 10.9 或更新版本)
  • Linux-aarch64 (glibc 2.17 或更新版本)
  • Linux-ppc64le (glibc 2.17 或更新版本)

如何使用 PyPy​

要使用 PyPy 构建，您可以执行以下操作：

conda config --set channel_priority strict
conda create -n pypy pypy
conda activate pypy

如果您尚未安装 conda，可以使用 miniforge-pypy3，它为您提供由 pypy 本身驱动的 conda 安装。

然而，在撰写本文时，许多 conda 软件包无法安装到此环境中，但可以安装不依赖于 python 版本或解释器的 noarch 软件包。例如，mpmath 是一个没有任何依赖项的 noarch 软件包。

conda install mpmath    # succeeds
conda install numpy     # fails as of March 10, 2020

更新：截至 2020 年 4 月 10 日，numpy 和 scipy 构建已正常工作。

所有 python C 扩展都需要为 PyPy ABI 重建。目前正在进行中，可以在状态页面上跟踪。

python_abi 软件包​

作为添加对 PyPy 支持的一部分，并为了保持旧版本 python 构建的正常工作，添加了 python_abi 软件包。这定义了 python 软件包的 abi，任何非 noarch python 软件包都将依赖于此软件包。像 numpy 这样的旧版本 python 下游软件包已对其元数据进行了修补，以添加 CPython ABI。您可以请求特定的 python ABI。

conda install "python_abi=*=*_cp27mu"

如果您使用的是来自 defaults 以外软件包的 python 软件包，您将能够将使用 CPython ABI 构建的 python 扩展安装到 PyPy 构建中，因为它们的元数据尚未修补。 在这种情况下，解决方案是热修复元数据，这仅适用于高流量 conda 频道，或者使用新的 python 软件包重建这些软件包并将旧软件包标记为已损坏。

使用较新的软件包将重新呈现以下要求以添加对 python_abi 的依赖项。 例如，

requirements:
  host:
    - python 3.6
  run:
    - python

呈现为，

requirements:
  host:
    - python 3.6.10 h9d8adfe_1009_cpython
  run:
    - python >=3.6,<3.7.0a0
    - python_abi 3.6 *_cp36m

而，

requirements:
  host:
    - python 3.6 *_73_pypy
  run:
    - python

呈现为，

requirements:
  host:
    - python 3.6.9 0_73_pypy
  run:
    - python >=3.6,<3.7.0a0
    - python_abi 3.6 *_pypy36_pp73

请注意，PyPy ABI 标签末尾带有 pp73，这表明 ABI 仅对 PyPy3.6 7.3.x 系列稳定。

这开启了添加 python 调试版本以及使用 Python 调试 ABI 构建扩展软件包的可能性。

有关 PyPy 构建的讨论可以在问题 conda-forge/conda-forge.github.io#867 中找到。