Можно ли использовать мой собственный интерпретатор Python с библиотекой Conda OpenCV python?

Question

Я работаю над проектом Python, который в одном месте вызывает код Джулии, а в другом использует OpenCV.

К сожалению, pyJulia предпочитает, чтобы Python интерпретатор был динамически связанным с libpython. (Я знаю, что могу создать собственный образ системы Julia, но боюсь, что сборка задерживается, когда я хочу протестировать версию разработки моего кода Julia из Python.)

То, что до сих пор работало, использует Spack вместо Конды. Python, созданный Spack, имеет общий libpython, а репозиторий Spack содержит недавний opencv.

К сожалению, в отличие от Конды, в Spack заложена парадигма компиляции всего, а не загрузки двоичных файлов. Время установки opencv значительно превышает 1 час, что едва ли приемлемо для одноразовой установки в среде разработки, но ужасно долго для создания образа Docker.

Итак, у меня есть мысль: может быть, возможно интегрировать мой собственный Python с остальной частью экосистемы Conda?

Answer 1

Это не полное решение, но Spack поддерживает бинарные пакеты , а также конвейеры сборки GitLab для их параллельного построения и обновления. Чего у него нет (пока), так это двоичного зеркала publi c, чтобы вы могли очень быстро установить эти вещи из уже существующих сборок. Это в разработке.

Итак, если вам нравится подход Spack, вы можете настроить свои собственные двоичные кэши и автоматизированные сборки для вашей среды разработки.

Я не уверен, какое решение будет с Кондой. Вы можете создавать свои собственные пакеты conda-forge, но я думаю, что если вы отойдете от стандартных, вы можете в конечном итоге переопределить lot пакетов для поддержки вашего варианта использования. С другой стороны, они могут принимать исправления, чтобы заставить вашу конкретную конфигурацию работать.