conda-forge 上 Python 包的 Noarch 变体包

我们为 conda-forge 上的 Python 包引入了 noarch 变体，这些包具有编译扩展，但带有纯 Python 参考实现，以便于新 Python 变体的早期采用者。

conda-forge 包一直是开箱即用的。当一个包默认关闭某些构建选项以减少依赖项时，我们启用了这些选项，以便为我们的用户提供最多的功能和性能。

在 Python 世界中，一些包是用 C/C++/Cython 编写的，以最大限度地提高性能。然而，这些包有时会有用 Python 编写的参考实现。Python 参考实现是检查 C/C++/Cython 代码与更简单的 Python 实现是否一致的好方法，并且对于 PyPy 等平台也很有用，在这些平台上，由于 PyPy 模拟 Python C/C++ API，C/C++/Cython 实现可能比 Python 参考实现慢。例如，对于 Cython 包，在构建 Cython wheel 本身时设置 CYTHON_NO_COMPILE 环境变量，它将使用 Python 参考实现。确定一个包是否具有 Python 参考实现的唯一方法是查看库的源代码，看看 extensions 是否是可选的。

为了支持像 PyPy 这样的平台，一些包构建带有编译扩展的 wheel，用于已知使用编译扩展性能更高的平台，但也为其他平台提供通用的纯 Python wheel。这也为新的 Python 版本和变体（如自由线程 Python 构建）提供了让这些 Python 版本的早期采用者使用这些包的方式。

在 conda-forge 上，我们通常有编译的 Python 包，但不提供参考实现。这意味着新 Python 版本的早期采用者需要等待由 @conda-forge/bot 团队管理的 conda-forge 机器人启动迁移并重建包。例如，自由线程 Python 3.13 构建仍然暂停，因为 conda-forge 已决定首先关注默认（启用 GIL）的 Python 3.13 构建，同时上游包致力于支持自由线程。另一个问题是，某些包在构建或测试时存在循环依赖关系，这需要一些手动处理。

我们一直在为某些 feedstock 添加 noarch: python 变体，以便编译的扩展具有更高的优先级，而纯 Python 扩展具有较低的优先级，这使得 conda 求解器在没有合适的编译变体可用时使用 noarch: python 变体。一个问题是 linter 可能不喜欢 noarch recipe 上的选择器。我们添加了一个选项

linter:
  skip:
    - lint_noarch_selectors

到 conda-forge.yml，这将使 linter 跳过此警告/错误。

我们使用带有以下内容的 recipe/conda_build_config.yaml 构建这两个变体，

use_noarch:
- true       # [linux64]
- false

然后在 recipe/meta.yaml 中，我们进行以下更改

build:
  noarch: python           # [use_noarch]
  track_features:          # [use_noarch]
    - pyyaml_no_compile    # [use_noarch]

requirements:
  build:
    - {{ compiler('c') }}
    - {{ stdlib("c") }}
  host:
    - python                        # [not use_noarch]
    - python {{ python_min }}.*     # [use_noarch]
    - setuptools
    - pip
  run:
    - python                        # [not use_noarch]
    - python >={{ python_min }}.*   # [use_noarch]
    - yaml

test:
  requires:
    - pip
    - python {{ python_min }}.*     # [use_noarch]

最后，在构建脚本中，我们使用环境变量 use_noarch 来设置一个选项，以强制扩展为纯 Python。对于 pyyaml，我们可以通过设置环境变量 PYYAML_NO_LIBYAML 来强制执行。一个 recipe/build.sh 可能看起来像，

if [[ "$use_noarch" == "true" ]]; then
  export PYYAML_NO_LIBYAML=1
fi
$PYTHON -m pip install .

我们在此列出一些 PR 作为想要尝试的 conda-forge 维护者的参考。

• pyyaml
• coverage
• cython
• aiohttp