Python 是一门广泛使用的编程语言，在科学计算领域中，Python 也有着广泛的应用。其中，NumPy 库是 Python 中用于科学计算的一个重要库，它提供了多维数组对象、数学函数以及线性代数等功能，被广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。
然而，在使用 Python 进行打包时，我们可能会发现一个奇怪的现象：每一次打包都需要重新编译 NumPy。这是为什么呢？本文将为你详细解答这个问题。
在 Python 中，打包通常是通过 setuptools 库来实现的。当我们使用 setuptools 将 Python 代码打包成一个可执行文件时，它会将代码和依赖项打包成一个 zip 文件，并在运行时将其解压缩到临时目录中。这样做的好处是，我们可以将我们的代码分发给其他人，让他们可以在不安装任何依赖项的情况下运行我们的程序。
然而，由于 NumPy 库中存在 C 代码，它需要编译成动态链接库才能被 Python 调用。因此，每一次打包时都需要重新编译 NumPy，这会导致打包时间变长，并且可能会出现编译错误。
为了解决这个问题，setuptools 提供了一个名为 setuptools-scm 的插件。它可以在打包时缓存 NumPy 的编译结果，并在下一次打包时直接使用缓存结果，从而避免了重新编译 NumPy 的过程。下面是一个简单的示例：
首先，我们需要安装 setuptools-scm：
pip install setuptools_scm然后，在 setup.py 文件中添加以下代码：
from setuptools import setup
setup(
# ... other arguments ...
setup_requires=["setuptools_scm"],
use_scm_version={"fallback_version": "0.1"}
)在运行 python setup.py sdist 命令时，setuptools-scm 会自动缓存 NumPy 的编译结果，并在下一次打包时直接使用缓存结果，从而大大减少了打包时间。
需要注意的是，由于 setuptools-scm 使用了 Git 来缓存 NumPy 的编译结果，因此需要将 NumPy 的源代码添加到 Git 仓库中。如果你使用的是其他版本控制系统，可以使用其他类似的插件来实现相同的效果。
总之，Python 打包需要缓存 NumPy 的原因是因为 NumPy 中存在 C 代码需要编译成动态链接库。通过使用 setuptools-scm 插件，我们可以将编译结果缓存起来，在下一次打包时直接使用缓存结果，从而避免了重新编译 NumPy 的过程，提高了打包效率。
