تسريع عمليات تثبيت حزم Python: حلول لتجنب التجميع البطيء

في بعض الأحيان، يواجه المطورون تحديات في عملية تثبيت الحزم باستخدام أداة pip في Python، حيث يلاحظون بطءًا في عملية التثبيت على بعض الأجهزة مقارنة بأخرى، وعلى الرغم من استبعاد مشكلة الشبكة كسبب، يظهر في السجلات أن البطء يمكن أن يكون ناتجًا عن عملية تجميع للحزمة.

من السجلات التي قدمتها، يظهر أن عملية تثبيت الحزمة numpy==1.10.4 هي التي تستغرق وقتًا أطول، حيث يبدو أنها تتطلب عملية تجميع. يمكن حل هذه المشكلة وتسريع عملية التثبيت عبر تجنب الحاجة إلى عمليات التجميع.

لتحقيق ذلك، يمكنك استخدام عدة استراتيجيات. أولاً، يمكنك التحقق من وجود نسخة مثبتة مسبقًا من حزمة numpy من خلال تشغيل الأمر:

bashCopy code
pip show numpy

إذا كانت هناك نسخة مثبتة بالفعل، يمكنك تحديثها باستخدام:

bashCopy code
pip install --upgrade numpy

إذا كنت لا تحتاج إلى إصدار معين، يمكنك استخدام:

bashCopy code
pip install --no-build-isolation numpy==1.10.4

هذا الأمر يمنع pip من تجميع الحزمة، مما يزيد من سرعة عملية التثبيت. وللتأكد من تجنب التجميع، يمكنك استخدام الخاصية --no-binary:

bashCopy code
pip install --no-binary :all: numpy==1.10.4

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك تسريع عملية تثبيت الحزمة وتجنب التجميع الذي يسبب بطء العملية.

بالطبع، يمكنني توفير مزيد من المعلومات لتوضيح وفهم أفضل للمشكلة وكيفية التعامل معها.

عند تثبيت حزم باستخدام أداة pip في Python، يحدث التجميع عندما تكون الحزمة المستهدفة مكتوبة بلغة البرمجة C أو Cython. في حالة numpy، يحتوي الكود على تجميع لتحسين أداء الحاسوب والتفاعل مع مكتبات مثل BLAS و LAPACK. ومع ذلك، يمكن أن يكون هذا التجميع مكلفًا من حيث الوقت.

لتجنب هذا، يمكن تجربة إصدارات مُثبتة مسبقًا من الحزم إذا كانت متاحة، أو استخدام الخيار --no-build-isolation الذي يعطل عمليات التجميع. كما يمكن استخدام الخاصية --no-binary لتجنب التجميع أيضًا.

علاوة على ذلك، يمكن أيضًا استخدام أداة conda بدلاً من pip لإدارة الحزم، حيث تقوم conda بتثبيت الحزم المُعبأة مسبقًا والمُخصصة لنظام التشغيل الخاص بك، مما يقلل من حاجة إلى التجميع.

باختصار، استخدام الإصدارات المُثبتة مسبقًا أو تعطيل التجميع باستخدام الخيارات المذكورة يمكن أن يساعد في تسريع عملية تثبيت الحزم وتجنب البطء الناتج عن التجميع.