setup.py是Python中用于构建、打包和发布第三方库的脚本文件。它通常位于Python库的根目录下，并包含了一些元数据和配置信息，用于指定库的名称、版本、作者、依赖项等。
setup.py的内容通常包括以下部分：
- 导入setuptools模块或distutils模块。setuptools是distutils的增强版，提供了更多的功能，比如支持打包和安装egg文件，自动下载依赖项等。
- 设置元数据，包括库的名称、版本、作者、描述、许可证等。这些元数据可以在PyPI（Python Package Index）上进行搜索和显示。
- 配置依赖项，包括需要安装的Python包、版本号等。这些依赖项会在安装库时自动下载和安装。
- 配置入口点，可以指定库的入口点，例如命令行工具。
- 配置打包选项，包括要包含的文件、文件类型、排除文件等。
- 执行打包操作，通常使用setuptools提供的setup函数。
导入依赖包
1、setuptools包（主要）
from setuptools import setup, find_packages
2、unittest包
import unittest
3、codecs包
import codecs
setup函数讲解
name参数：必选参数，指定库的名称。
name='subword_nmt',
version参数：必选参数，指定库的版本号。
version='0.3.8',
description参数：可选参数，指定库的简短描述。
description='Unsupervised Word Segmentation for Neural Machine Translation and Text Generation',
long_description参数：可选参数，指定库的详细描述。
long_description=(codecs.open("README.md", encoding='utf-8').read() +
"\n\n" + codecs.open("CHANGELOG.md", encoding='utf-8').read()),
在这段代码中，使用了Python的codecs模块打开了README.md和CHANGELOG.md文件，并使用utf-8编码读取文件内容。然后，将这两个文件的内容通过字符串拼接的方式合并为一个字符串，并添加了一个换行符作为分隔符。
最终生成的字符串就是库的详细描述，它包含了README.md和CHANGELOG.md文件的内容，方便用户了解库的详细信息。需要注意的是，README.md和CHANGELOG.md文件需要和setup.py文件处于同一目录下。如果你使用其他的文件名或文件路径，需要相应地修改代码。
long_description_content_type参数：可选参数，用于指定long_description参数中所包含的文本的类型，通常是一个MIME类型。
long_description_content_type="text/markdown",
这个参数的作用是告诉Python解释器如何解析long_description参数中的文本。如果不指定这个参数，Python解释器会尝试根据文件扩展名来猜测文本类型，但这可能不准确。
常用的long_description_content_type类型包括：
- text/plain：纯文本格式。
- text/markdown：Markdown格式。
- text/x-rst：reStructuredText（RST）格式。
- text/html：HTML格式。
这样，Python解释器就会正确地解析Markdown格式的文本，并将其显示在PyPI（Python Package Index）上。
url参数：可选参数，指定库的主页网址。
url='https://github.com/rsennrich/subword-nmt',
author参数：可选参数，指定库的作者名称。
author='Rico Sennrich',
author_email参数：可选参数，指定库作者的电子邮件地址。
author_email="thumt17@gmail.com",
license参数：可选参数，指定库的许可证类型。
license='MIT',
test_suite参数：可选参数，用于指定库测试的主函数，通常是一个字符串，指定测试模块的名称或路径。
test_suite='setup.test_suite',
def test_suite():
test_loader = unittest.TestLoader()
test_suite = test_loader.discover('subword_nmt/tests', pattern='test_*.py')
return test_suite
这段代码定义了一个用于运行测试的主函数test_suite，它使用了Python内置的unittest模块来运行测试。
首先，我们创建了一个TestLoader对象test_loader，它用于加载测试用例。然后，使用test_loader.discover方法来查找指定目录下的测试用例，这里指定了'subword_nmt/tests'目录，并使用通配符模式'test_*.py'来匹配所有以'test_'开头、以'.py'结尾的测试模块。discover方法会递归查找子目录，并返回一个包含所有测试用例的TestSuite对象。
最后，我们将返回的TestSuite对象赋值给test_suite变量，并将其作为主函数的返回值，用于运行所有测试用例。
classifiers参数：可选参数，指定库的分类，比如开发状态、支持的Python版本、许可证等。
classifiers=[
'Intended Audience :: Developers',
'Topic :: Text Processing',
'Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence',
'License :: OSI Approved :: MIT License',
'Programming Language :: Python :: 2',
'Programming Language :: Python :: 3',
],
这些标签可以帮助用户更方便地搜索和过滤库，也可以帮助开发者更好地了解库的用途和特性。
classifiers参数通常是一个包含多个字符串的列表，每个字符串表示一个分类标签，格式为'category :: subcategory'。其中，category表示主要分类，例如Intended Audience、Topic、License等；subcategory表示子分类，例如Developers、Text Processing、Artificial Intelligence等。
在这个示例中，我们指定了以下几个分类标签：
- Intended Audience :: Developers：开发人员。
- Topic :: Text Processing：文本处理。
- Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence：科学/工程：人工智能。
- License :: OSI Approved :: MIT License：MIT许可证。
- Programming Language :: Python :: 2：Python 2.x系列。
- Programming Language :: Python :: 3：Python 3.x系列。
这些分类标签可以帮助用户更方便地搜索和过滤库，例如，用户可以通过pypi.org网站上的分类标签来查找和筛选库，也可以通过pip install命令中的分类标签来安装特定类型的库。
install_requires参数：可选参数，指定库的依赖项，这些依赖项会在安装库时自动下载和安装。
install_requires=['mock',
'tqdm'],
packages参数：可选参数，指定要包含的Python包。
packages=find_packages(),
这段代码使用了setuptools库中的find_packages函数，用于查找和获取当前项目中的所有Python包。
find_packages函数会在当前目录以及其子目录中查找包含__init__.py文件的目录，并返回一个包含所有找到的包名称的列表。这个函数通常用于自动发现和包含所有Python包，无需手动列出每个包的名称。
entry_points参数：可选参数，指定库的入口点，例如命令行工具，这些入口点可以在安装库时添加到系统路径中。
entry_points={
'console_scripts': ['subword-nmt=subword_nmt.subword_nmt:main'],
},
include_package_data参数：可选参数，指定是否包含所有包含在MANIFEST.in文件中的非Python文件。
include_package_data=True
scripts参数：可选参数，用于指定要安装的可执行脚本。
scripts=[
"thumt/scripts/average_checkpoints.py",
"thumt/scripts/build_vocab.py",
"thumt/scripts/convert_checkpoint.py",
"thumt/scripts/shuffle_corpus.py"],
scripts参数通常是一个包含多个字符串的列表，每个字符串表示一个可执行脚本的路径。在安装时，这些脚本会被复制到Python的可执行目录（例如/usr/local/bin或C:\Python27\Scripts）下，用户可以在命令行中直接调用这些脚本来执行相应的操作。
在这个示例中，我们指定了以下几个可执行脚本：
- thumt/scripts/average_checkpoints.py：用于平均多个模型的参数。
- thumt/scripts/build_vocab.py：用于构建词汇表。
- thumt/scripts/convert_checkpoint.py：用于将模型的参数从一个格式转换为另一个格式。
- thumt/scripts/shuffle_corpus.py：用于随机打乱语料库。
这些脚本可以方便用户进行一些常用的操作，可以通过命令行调用，例如：
average_checkpoints.py --inputs checkpoint1,checkpoint2 --num-avg 2 --output averaged_checkpoint
这个命令会读取两个检查点文件checkpoint1和checkpoint2，对它们的参数进行平均，并将结果保存到averaged_checkpoint文件中。
需要注意的是，scripts参数只能用于安装可执行脚本，不能用于安装Python模块或包。如果要安装Python模块或包，需要使用packages参数或者py_modules参数。