Installez CVXOPT, NumPy, SciPy sur Travis CI

Aperçu

Sur Travis CI, CVXOPT, NumPy, [SciPy] Je souhaite tester un programme Python qui utilise (http://www.scipy.org/). Comme ces bibliothèques ne peuvent pas être installées par pip seul, nous résumerons les autres packages nécessaires.

** Corrigé par CVXOPT sans SuiteSparse (5 février 2017) **

supposition

On suppose que les bibliothèques requises pour exécuter le test sont décrites dans requirements.txt. A ce moment, Travis fait automatiquement pip install -r requirements.txt, donc l'étape d'installation n'est pas nécessaire.

.travis.yml En résumé, libblas-dev et liblapack-dev sont utilisés pour installer CVXOPT. Puisque gfortran est requis pour installer SciPy, préparez-le en utilisant ʻaddons.apt.packages de .travis.yml`.

De plus, depuis que CVXOPT a cessé d'inclure Suite Sparse, vous devez le préparer vous-même. Cette procédure est décrite dans before_install.

yaml:.travis.yml


language: python
python:
  - 2.7
addons:
  apt:
    packages:
      - libblas-dev
      - liblapack-dev
      - gfortran
before_install:
  - wget http://faculty.cse.tamu.edu/davis/SuiteSparse/SuiteSparse-4.5.3.tar.gz
  - tar -xf SuiteSparse-4.5.3.tar.gz
  - export CVXOPT_SUITESPARSE_SRC_DIR=$(pwd)/SuiteSparse
script:
  - ./unittest_script.py

Dans les anciennes versions, il semble que sudo apt-get install ait été utilisé pour before_install, mais dans le cas de la base de conteneurs, sudo ne peut pas être utilisé et ʻaddons.apt` semble être utilisé.

Au fait, cette fois, "requirements.txt" est

requirements.txt


cvxcanon>=0.1.1           # via cvxpy
cvxopt>=1.1.9
cvxpy>=0.4.8
cycler>=0.10.0            # via matplotlib
ecos>=2.0.4               # via cvxpy
fastcache>=1.0.2          # via cvxpy
functools32>=3.2.3.post2  # via matplotlib
matplotlib>=2.0.0
multiprocess>=0.70.4      # via cvxpy
numpy>=1.12.0
pyparsing>=2.1.10         # via matplotlib
python-dateutil>=2.6.0    # via matplotlib
pytz>=2016.10             # via matplotlib
scipy>=0.18.1
scs>=1.2.6                # via cvxpy
six>=1.10.0               # via cvxpy, cycler, matplotlib, python-dateutil
subprocess32>=3.2.7       # via matplotlib
toolz>=0.8.2              # via cvxpy

Est.

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