python-tables.spec

   1
   2 %define         module  tables
   3
   4 Summary:        Dealing with large datasets in Python
   5 Summary(pl.UTF-8):      Obsługa dużych zbiorów danych w Pythonie
   6 Name:           python-%{module}
   7 Version:        2.0.4
   8 Release:        1
   9 License:        GNU
  10 Group:          Development/Languages/Python
  11 Source0:        http://dl.sourceforge.net/pytables/pytables-%{version}.tar.gz
  12 # Source0-md5:  e9892962256d28c898ea0c985e60c09e
  13 URL:            http://pytables.sourceforge.net/
  14 BuildRequires:  rpmbuild(macros) >= 1.710
  15 BuildRequires:  hdf5-devel
  16 BuildRequires:  lzo-devel
  17 BuildRequires:  python
  18 BuildRequires:  python-devel >= 1:2.3
  19 BuildRequires:  python-numarray
  20 BuildRequires:  python-numarray-devel
  21 BuildRequires:  ucl-devel
  22 %pyrequires_eq  python-modules
  23 BuildRoot:      %{tmpdir}/%{name}-%{version}-root-%(id -u -n)
  24
  25 %description
  26 PyTables is a hierarchical database package designed to efficiently
  27 manage very large amounts of data.
  28
  29 PyTables is built on top of the HDF5 library and the numarray package.
  30 It features an object-oriented interface that, combined with C
  31 extensions for the peformance-critical parts of the code (generated
  32 using Pyrex), makes it a fast, yet extremely easy to use tool for
  33 interactively save and retrieve very large amounts of data. One
  34 important feature of PyTables is that it optimizes memory and disk
  35 resources so that data take much less space (between a factor 3 to 5,
  36 and more if the data is compressible) than other solutions, like for
  37 example, relational or object oriented databases.
  38
  39 Besides, it provides a flexible, direct access on disk to anywhere in
  40 the data you want to go, using a combination of natural naming and
  41 extended slicing features.
  42
  43 %description -l pl.UTF-8
  44 PyTables jest hierarchiczną bazą danych zaprojektowaną aby wydajnie
  45 zarządzać bardzo dużymi ilościami danych.
  46
  47 PyTables jest zbudowany w oparciu o bibliotekę HDF5 i pakiet numarray.
  48 Zapewnia zorientowany obiektowo interfejs, dzięki któremu, w
  49 połączeniu z przepisanymi do C krytycznymi częściami kodu, pozwala na
  50 bardzo szybkie i łatwe używanie tego narzędzia do interaktywnego
  51 zapisu lub odczytu dużych ilości danych. Jedną z ważniejszych zalet
  52 PyTables jest optymalizacja zużycia pamięci i przestrzeni dyskowej.
  53
  54 %prep
  55 %setup -q -n pytables-%{version}
  56
  57 %build
  58 CFLAGS="%{rpmcflags}"
  59 export CFLAGS
  60 python setup.py build_ext --inplace
  61
  62 %install
  63 rm -rf $RPM_BUILD_ROOT
  64
  65 install -d $RPM_BUILD_ROOT%{_examplesdir}/%{name}-%{version}
  66
  67 %py_install
  68
  69 mv examples/* $RPM_BUILD_ROOT%{_examplesdir}/%{name}-%{version}
  70
  71 find $RPM_BUILD_ROOT%{py_sitedir} -name '*.py' | xargs rm
  72
  73 %clean
  74 rm -rf $RPM_BUILD_ROOT
  75
  76 %files
  77 %defattr(644,root,root,755)
  78 %doc ANNOUNCE.txt LICENSE.txt MIGRATING_TO_2.x.txt README.txt RELEASE_NOTES.txt THANKS TODO.txt VERSION doc/
  79 %attr(755,root,root) %{_bindir}/*
  80 %dir %{py_sitedir}/%{module}
  81 %{py_sitedir}/%{module}/*
  82 %dir %{_examplesdir}/%{name}-%{version}
  83 %{_examplesdir}/%{name}-%{version}/*