理解 Meson#

构建 SciPy 依赖于以下工具，这些工具可以被视为构建系统的一部分：

  • meson: Meson 构建系统，可以从 PyPI 或 conda-forge 安装为纯 Python 包。

  • ninja: Meson 调用的构建工具，用于实际的构建（例如调用编译器）。可以从 PyPI（在所有常见平台上）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）上获得，但在 PyPI 上未打包。

  • meson-python: Python 构建后端（即，通过 pyproject.toml 中的钩子被 pip 或 pypa/build 等构建前端调用的部分）。这是 Meson 之上的一个薄层，主要角色是 (a) 与构建前端接口，以及 (b) 生成具有有效文件名和元数据的源代码分发包和轮子。

使用 Meson 构建分为几个阶段：

  • 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），在此阶段，作为构建的 SciPy 包一部分的扩展模块被编译。

  • 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 有一个良好的构建依赖跟踪系统，因此第二次调用构建时，只会重新构建那些源文件或依赖项发生变化的目标。

要了解更多关于 Meson 的信息#

Meson 有 非常好的文档；阅读它是非常值得的，而且通常是解决“如何做X”问题的最佳来源。此外，还可以在 https://nibblestew.blogspot.com/2021/12/this-year-receive-gift-of-free-meson.html 免费获取一本关于 Meson 的详尽pdf书籍。

要了解更多关于 Meson 使用的设计原则，mesonbuild.com/Videos 上链接的最近演讲也是一个很好的资源。

构建阶段的解释#

这只是为了教学目的；不需要单独执行这些阶段。仓库根目录中的 dev.py 脚本也包含这些步骤，可以研究以获得见解。

假设我们从一个干净的仓库和一个完全配置好的 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

现在要运行构建的配置阶段，并指示 Meson 将构建工件放在 build/ 中，并在相对于仓库根目录的 build-install/ 下进行本地安装，请执行:

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

要运行构建的编译阶段，请执行:

ninja -C build

在上面的命令中，-C 后面跟着的是构建目录的名称。你可以同时拥有多个构建目录。Meson是完全独立于源代码的，因此这些构建不会相互干扰。例如，你可以在不同的目录中拥有一个GCC构建、一个Clang构建和一个调试构建。

然后，将 SciPy 安装到前缀（此处为 build-install/，但请注意，这只是我们在此处选择的任意名称）:

meson install -C build

然后它将安装到 build-install/lib/python3.11/site-packages/scipy，这不在你的 Python 路径中，所以为了添加它，请执行以下操作（再次强调，这是为了学习目的，通常不建议显式使用 ``PYTHONPATH``）:

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。记住我们需要从仓库的根目录移出，以确保我们选择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()"

上述命令运行了单个模块 constants 的测试。其他运行测试的方法也应该有效，例如:

pytest --pyargs scipy

完整的测试套件应该通过，在Linux上（至少在使用GCC版本时，CI中强制执行``-Werror``）没有任何构建警告，并且在其他平台上最多有适度的警告。

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