Cura二次开发环境配置
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Cura二次开发环境配置

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##安装Git for Windows 下载地址 安装完成之后，鼠标右键可以打开git bash，用于输入下面的命令。

##获取Cura源代码

###fork and clone

首先我们需要fork Cura，并将fork后的repo clone到本地

git clone https://github.com/hanxiaomax/Cura.git

##配置开发环境 以64位 Windows 7为例

首先需要安装python，强烈推荐安装32位的，不论你是64位系统还是32位系统，都可以使用32位Python。

###0.创建虚拟环境 首先利用pip安装virtualenv，网上很多教程这里不细说了，然后进入cura目录创建虚拟环境 mycura

virtualenv mycura

创建虚拟环境可以安装的依赖库到虚拟环境中，比较容易清理而且也不会把系统的python库搞得乱七八糟。

source mycura/Scripts/activate

激活虚拟环境，Mac OS 和 Linux这里命令稍有不同。

创建并激活虚拟环境后，就要安装我们所需要的所有依赖包。

###1.安装wxpython

Cura的GUI是用python框架wxPython开发的，而wxPython不可以从pip安装，只能从源码编译或者安装预编译版本

wxPython不能直接从pip安装，在虚拟环境中安装看cura教程，比较复杂，需要从源码编译。比较简单的办法就是先把wxPython安装到系统（我们采用这样的方法），然后从 C:\Python27\Lib\site-packages 中把 wx-3.0-msw，wx.pth,wxversion.py这三个拷贝到虚拟环境下面的 Lib/site-packages中即可在虚拟环境中使用。

如果出现以下问题：DLL load failed: 1% 不是有效的win32 应用程序

说明wxPython和Python的版本不匹配，此处应该安装32位的wxPython

安装完成后，进入Python，运行一下import wx，如果没有出错就是成功了。（注意测试时应该处于虚拟环境中）

###2.安装其他依赖库 在cura的目录内，使用如下命令，安装 requirements.txt 文件指明的全部依赖包。

pip install -r requirements.txt

如果是在windows平台下，很有可能会无法安装 numpy。我们这里依然选择手动安装到系统中，然后拷贝到虚拟环境下的库的方法。 在windows平台上编译容易出现问题，且需要配置很多工具。因此我们直接从网上下载编译好的 numpy。

注意，预编译的numpy只有win32版本，需要32位的python，因此我建议使用32位的python。否则还是要自己手动编译的。

安装完成后从系统的 C:\Python27\Lib\site-packages中把 numpy和 numpy-1.9.2-py2.7.egg-info 拷贝到虚拟环境下的 Lib/site-packages即可。

同样的，进入Python然后 import numpy 测试是否安装成功，成功后，从requirements.txt中删除numpy，再次运行，安装其他的依赖库。

##运行Cura ###0.修改app.py

我们并不希望，每次修改代码后，都要对Cura重新打包然后运行查看效果，而是希望有更加方便的预览办法。其实非常简单，只需要把Cura当做一个模块运行即可。

~\Cura\gui\app.py 中我们需要添加几行代码，使其可以作为模块单独运行

if __name__ == '__main__':
    app=CuraApp("1.txt")#随便指定一个文件即可
    app.MainLoop()#开启wx的主循环

###1.启动

在cura根目录下

python -m Cura.gui.app

会出现splash画面，如果没有进一步启动程序，说明有一些脚本无法载入，一般是因为导入不了某些库。此时我们需要检查一下是否所有的依赖都已经安装。。正常情况应该是在稍许延时后完成启动。

我会在接下来的一篇文章里面，详细介绍一下二次开发Cura的思路，包括软件的整体架构，分析各个文件的用途。