pip는 Python Package Index(PyPI)를 일컷는 약자로 파이썬 패키지를 관리하는 패키지 저장소이다. 

https://pypi.org/

우선 단계를 구분하자면

0. pypi 계정 생성, git 계정 생성

1. github repository 생성

2. 사용할 함수 및 폴더 구성

3. setup.py, __init__.py, README.md, setup.cfg, .gitignore, git init 생성

4. 등록 

5. 사용

1. github repository

github 들어가서 아래처럼 Repository를 생성한다. 가급적 이름은 패키지랑 동일한게 좋으나 달라도 무방하다.

pca_cj 가 생성할 package name이며, 사용할 함수 및 폴더 구성은 다음과 같다.

<package name>

ㄴ<package name>

   ㄴfunction1.py

   ㄴfunction2.py

setup.py

from setuptools import setup, find_packages
 
setup(
    # 배포할 패키지의 이름을 적어줍니다. setup.py파일을 가지는 폴더 이름과 동일하게 합니다.
    name                = 'pca_cj',
    # 배포할 패키지의 버전을 적어줍니다. 첫 등록이므로 0.1 또는 0.0.1을 사용합니다.
    version             = '0.2',
    # 배포할 패키지에 대한 설명을 작성합니다.
    description         = 'cor pca method generate',
    # 배포하는 사람의 이름을 작성합니다.
    author              = 'changje.cho',
    # 배포하는 사람의 메일주소를 작성합니다.
    author_email        = 'qkdrk7777775@gmail.com',
    # 배포하는 패키지의 url을 적어줍니다. 보통 github 링크를 적습니다.
    url                 = 'https://github.com/qkdrk7777775/pca_cj',
    # 배포하는 패키지의 다운로드 url을 적어줍니다.
    download_url        = 'https://github.com/qkdrk7777775/pca_cj/archive/master.zip',
    # 해당 패키지를 사용하기 위해 필요한 패키지를 적어줍니다. ex. install_requires= ['numpy', 'django']
    # 여기에 적어준 패키지는 현재 패키지를 install할때 함께 install됩니다.
    install_requires    =  [],
    # 등록하고자 하는 패키지를 적는 곳입니다.
    # 우리는 find_packages 라이브러리를 이용하기 때문에 아래와 같이 적어줍니다.
    # 만약 제외하고자 하는 파일이 있다면 exclude에 적어줍니다.
    packages            = find_packages(exclude = []),
    # 패키지의 키워드를 적습니다.
    keywords            = ['correlation matrix principal component analysis'],
    # 해당 패키지를 사용하기 위해 필요한 파이썬 버전을 적습니다.
    python_requires     = '>=3',
    # 파이썬 파일이 아닌 다른 파일을 포함시키고 싶다면 package_data에 포함시켜야 합니다.
    package_data        = {},
    # 위의 package_data에 대한 설정을 하였다면 zip_safe설정도 해주어야 합니다.
    zip_safe            = False,
    # PyPI에 등록될 메타 데이터를 설정합니다.
    # 이는 단순히 PyPI에 등록되는 메타 데이터일 뿐이고, 실제 빌드에는 영향을 주지 않습니다.
    classifiers         = [
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'Programming Language :: Python :: 3.2',
        'Programming Language :: Python :: 3.3',
        'Programming Language :: Python :: 3.4',
        'Programming Language :: Python :: 3.5',
        'Programming Language :: Python :: 3.6',
        'Programming Language :: Python :: 3.7',
    ],
)

__init__.py : 내용은 없어도 무방하나 없으면 패키지가 설치가 안됨. 

README.md : github에서 보여질 문서

# This Package is correlation matrix principal component analysis.

## package example1

cor pca use iris data

```
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
df= load_iris()

df=pd.concat([pd.DataFrame(df.data),pd.Series(df.target)],axis=1)
df.columns=['sepal_len', 'sepal_wid', 'petal_len', 'petal_wid', 'class']

df.tail()
X = df.iloc[:,0:4].values
y = df.iloc[:,4].values

#sklearn default is PCA(X,cor=False,cov_scaling=True,center=True)

finelDF,mean,std,matrix_w=PCA(X,cor=False,cov_scaling=False)
finelDF,mean,std,matrix_w=PCA(X,cor=True)

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize = (8,8))
ax = fig.add_subplot(1,1,1) 
ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize = 15)
ax.set_title('2 component PCA', fontsize = 20)
targets = [2, 1, 0]
colors = ['r', 'g', 'b']
for target, color in zip(targets,colors):
    indicesToKeep = y== target
    ax.scatter(finelDF[indicesToKeep ,0]
               , finelDF[indicesToKeep ,1]
               , c = color
               , s = 50)
ax.legend(targets)
ax.grid()

#pca prediction 
a=PCA(X[1:50],cor=False,cov_scaling=False)
#prediction
pred=(X[51:,:]-a[1]).dot(a[3])
```

## package example2

```
#sklearn kernel PCA method but scale is diffrence

X, y = make_moons(n_samples=100, random_state=123)
X_skernpca ,lambdas= kernel_PCA(X,n_components=2, gamma=15,scaling=False)

plt.scatter(X_skernpca[y == 0, 0], X_skernpca[y == 0, 1],
            color='red', marker='^', alpha=0.5)
plt.scatter(X_skernpca[y == 1, 0], X_skernpca[y == 1, 1],
            color='blue', marker='o', alpha=0.5)

plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.tight_layout()
plt.show()

 
```

setup.cfg

[metadata]
description-file = README.md

.gitignore : 깃 등록시  무시되게 설정해주는 파일.

# vscode
.vscode/
 
# Byte-compiled / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
 
# C extensions
*.so
 
# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
pip-wheel-metadata/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST
 
# PyInstaller
#  Usually these files are written by a python script from a template
#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec
 
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
 
# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
 
# Translations
*.mo
*.pot
 
# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
 
# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache
 
# Scrapy stuff:
.scrapy
 
# Sphinx documentation
docs/_build/
 
# PyBuilder
target/
 
# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints
 
# IPython
profile_default/
ipython_config.py
 
# pyenv
.python-version
 
# celery beat schedule file
celerybeat-schedule
 
# SageMath parsed files
*.sage.py
 
# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
 
# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject
 
# Rope project settings
.ropeproject
 
# mkdocs documentation
/site
 
# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json
 
# Pyre type checker
.pyre/

git init 

git add .

git commit -m 'repo init'

git remote add origin http://github.com/<깃계정>/<패키지명>.git

git push -u origin master

패키지 등록을 위해 3가지 패키지가 요구 

setuptools, wheel, twine

pip install setuptools wheel twine

python setup.py bdist_wheel

명령어 실행시 파일이 생성 되는데 dist 경로를 확인

twine upload dist/pca_cj-0.2-py3-none-any.whl

이제 pip install pca_cj로 다운로드 받아 실행하면되며, 

python에서는

from pca_cj import <function명>의 형태로 사용하면 된다.

만약 도중에

 fatal: remote origin already exists 란 애러가 발생할 시 

git remote rm origin 를 사용하여 remote origin을 제거하고 다시 진행하면 설치 될 것이다. 

참고 : https://doorbw.tistory.com/225