18

我是第一次设置 Travis-CI。我以我认为是标准的方式安装 scipy：

language: python
python:
  - "2.7"
# command to install dependencies
before_install:
  - sudo apt-get -qq update
  - sudo apt-get -qq install python-numpy python-scipy python-opencv
  - sudo apt-get -qq install libhdf5-serial-dev hdf5-tools
install:
   - "pip install numexpr"
   - "pip install cython"
   - "pip install -r requirements.txt --use-mirrors"
# command to run tests
script: nosetests

一切都建立起来。但是当鼻子测试开始时，我得到

ImportError: No module named scipy.ndimage

更新：这是一个更直接的问题演示。

$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-opencv
$ python -c 'import scipy'
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 1, in <module>

ImportError: No module named scipy

The command "python -c 'import scipy'" failed and exited with 1 during install.

我也尝试使用 pip 安装 scipy。我尝试先安装 gfortran。这是一个失败的构建示例。有什么建议么？

另一个更新：Travis 已经添加了关于在 Travis 中使用 conda 的官方文档。请参阅 ostrokach 的答案。

4

4 回答 4

13

我找到了解决这个困难的两种方法：

  1. 正如@unutbu 建议的那样，构建您自己的虚拟环境并在该环境中使用 pip 安装所有内容。我通过了构建，但是以这种方式从源代码安装 scipy 非常慢。

  2. 按照 pandas 项目在这个 .travis.yml 文件中使用的方法和它调用的 shell 脚本，强制 travis 使用系统范围的站点包，并使用 apt-get 安装 numpy 和 scipy。这要快得多。关键线是

    virtualenv:
    system_site_packages: true

    在 travis.ymlbefore_install组之前，后面是这些 shell 命令

    SITE_PKG_DIR=$VIRTUAL_ENV/lib/python$TRAVIS_PYTHON_VERSION/site-packages
rm -f $VIRTUAL_ENV/lib/python$TRAVIS_PYTHON_VERSION/no-global-site-packages.txt

    然后最后

    apt-get install python-numpy
apt-get install python-scipy

    当nosetests 尝试导入它们时会发现它。

更新

我现在更喜欢基于 conda 的构建，它比上述任何一种策略都快。这是我维护的一个项目的一个例子。

于 2013-06-22T19:36:50.060 回答
5

这在 conda 官方文档中有所介绍：Using conda with Travis CI。

.travis.yml文件_

下面显示了如何修改.travis.yml文件以将Miniconda用于支持 Python 2.6、2.7、3.3 和 3.4 的项目。

注意：有关 Travis 的基本配置的信息，请参阅 Travis CI 网站。

language: python
python:
  # We don't actually use the Travis Python, but this keeps it organized.
  - "2.6"
  - "2.7"
  - "3.3"
  - "3.4"
install:
  - sudo apt-get update
  # We do this conditionally because it saves us some downloading if the
  # version is the same.
  - if [[ "$TRAVIS_PYTHON_VERSION" == "2.7" ]]; then
      wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh;
    else
      wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh;
    fi
  - bash miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
  - export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"
  - hash -r
  - conda config --set always_yes yes --set changeps1 no
  - conda update -q conda
  # Useful for debugging any issues with conda
  - conda info -a

  # Replace dep1 dep2 ... with your dependencies
  - conda create -q -n test-environment python=$TRAVIS_PYTHON_VERSION dep1 dep2 ...
  - source activate test-environment
  - python setup.py install

script:
  # Your test script goes here

于 2015-07-21T02:18:49.130 回答
4

我发现这种方法可行：

http://danielnouri.org/notes/2012/11/23/use-apt-get-to-install-python-dependencies-for-travis-ci/

将这些行添加到您的 Travis 配置中以使用virtualenvwith --system-site-packages：

virtualenv:
  system_site_packages: true

因此，您可以通过apt-get该before_install部分安装 Python 包，并在您的 virtualenv 中使用它们：

before_install:
 - sudo apt-get install -qq python-numpy python-scipy

在nolearn中可以找到这种方法的实际使用。

于 2013-09-24T16:17:36.550 回答
1

正如 Dan Allan 在他的更新中指出的那样，他现在更喜欢基于 conda 的构建。 这是一个由 Dan Blanchard 提供的要点.travis.yml，给出了一个完整的文件示例，它将在测试机器上预安装 scipy：

language: python
python:
  - 2.7
  - 3.3
notifications:
  email: false

# Setup anaconda
before_install:
  - wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
  - chmod +x miniconda.sh
  - ./miniconda.sh -b
  - export PATH=/home/travis/miniconda/bin:$PATH
  - conda update --yes conda
  # The next couple lines fix a crash with multiprocessing on Travis and are not specific to using Miniconda
  - sudo rm -rf /dev/shm
  - sudo ln -s /run/shm /dev/shm
# Install packages
install:
  - conda install --yes python=$TRAVIS_PYTHON_VERSION atlas numpy scipy matplotlib nose dateutil pandas statsmodels
  # Coverage packages are on my binstar channel
  - conda install --yes -c dan_blanchard python-coveralls nose-cov
  - python setup.py install

# Run test
script:
  - nosetests --with-cov --cov YOUR_PACKAGE_NAME_HERE --cov-config .coveragerc --logging-level=INFO

# Calculate coverage
after_success:
  - coveralls --config_file .coveragerc
于 2015-05-11T18:48:00.093 回答