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  • 还不知道如何把Python打包成exe吗?

    很多小伙伴费了九牛二虎之力,终于写好了Python程序,想分享给其他的童鞋用,但是一堆依赖包太麻烦了,怎么破?今天跟大家分享一下如何Python如何打包成exe,以及如何打得足够小。

    标准打包

    目前比较常见的打包exe方法都是通过Pyinstaller来实现的,本文也将使用这种常规方法。如果对这块已经很熟悉的小伙伴,可以直接下滑到本文下半部分。

    为什么要打包?

    众所周知,Python脚本不能在没有安装Python的机器上运行。

    那我们如果写了一个数据分析/自动化办公的小脚本,想分享给同事小姐姐使用,可她电脑又没有装Python。

    这个时候如果将脚本打包成exe文件,微信发送给她,即使她的电脑上没有安装Python解释器,这个exe程序也能在上面运行。岂不美哉?

    图片

    (当然,想通过帮安装Python跟小姐姐建立感情的话,就当我没说)


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    安装Pyinstaller

    首先我们要先安装Pyinstaller,直接在cmd使用pip命令

    pip install pyinstaller 
    

    如果网速太慢可以切换国内源来加速,本文其他部分直接使用国内源,不再重复注释。

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    图片

    pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pyinstaller #豆瓣源
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller #清华源
    

    Pyinstaller打包步骤

    1、cmd切换到我们刚刚放文件的目录

    2、执行命令Pyinstaller -F -w -i chengzi.ico py_word.py,执行过程特别漫长,就没有录制动图。

    执行完毕会发现当前目录多了几个文件夹,打开其中名为dist的文件夹。

    图片

    已经生成了一个名为py_word的exe应用程序,并且图标也是我们设置的橙子图案,看来已经成功一半了。

    要不运行一下,试试能否正常生成word日报?

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    打包exe后执行

    成功运行,可惜就是文件有点大(339M)

    图片

    Pyinstaller参数详解

    说回刚刚执行的命令

    Pyinstaller -F -w -i chengzi.ico py_word.py
    

    给大家解释一下其中Pyinstaller的参数,其中-F参数代表制作独立的可执行程序。

    -w是指程序启动的时候不会打开命令行。如果不加-w的参数,就会有黑洞洞的控制台窗口出来。比如在刚才的脚本里我加一行print('Hello World!'),那么就不要放-w参数了,不然运行会报错,毕竟Hello World!需要在命令行里打印出来。此外,-w参数在GUI界面时非常有用。

    最后的-i chengzi.ico就是指设置自己的图标图案,因为默认打包图片是下图这样的。这个参数也可以写成--icon=chengzi.ico

    最后稍微总结一下:

    Pyinstaller -F py_word.py 打包exe
    
    Pyinstaller -F -w py_word.py 不带控制台的打包
    
    Pyinstaller -F -w -i chengzi.ico py_word.py 打包指定exe图标打包
    

    Pyinstaller参数大全

    ico图片生成

    自己做的软件都喜欢放上自己的图标,不过哪来那么多ico图片呢?

    一个是可以找专门的ico图片网站,不过都很小众,图片库也很小。

    另一个是可以自己生成,这里就给大家分享一个网站,可以把其他格式图片转成ico格式:https://app.xunjiepdf.com/img2icon/

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    ico图片格式转换

    压缩打包

    好了,小伙伴们

    来到了最激动人心的时刻,刚刚生成的exe实在太大了,300多M的软件程序想用微信传一下都费劲。

    我也试过很多方法,比如:修改spec文件自定义打包、pipenv 虚拟环境、使用开源的upx压缩等等,但是往往要么过程比较麻烦,要么成功率不高(压缩成不成功全看脸)。

    而我要分享的,是自己一直在用的,最简单且成功率极高的方法——conda创建虚拟环境。

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    Python打包为什么大?

    在压缩打包之前,先简单说一下为什么Python打包过大?

    Python打包exe,不但体积大而且运行奇慢。解释型语言大都是这个样子,只不过Python尤其突出。要解决大而慢,只能用编译型语言,如C,C++,甚至VB都好很多,体积最小的是汇编。[1]

    此外,还有知乎大佬说是因为“Anaconda里内置了很多库,打包的时候打包了很多不必要的模块进去,要用纯净的Python来打包。”

    所以我们可以模拟一个新环境,其中只安装我们本次打包所必要的工具包即可。

    那最适合的就是——虚拟环境了!

    虚拟环境

    Python创建虚拟环境的方法有很多,而我是个Anaconda忠实用户,如果你跟我一样,那就简单了。(大家也可以使用Virtualenv、Pipenv来设置虚拟环境,善用搜索,方法大同小异)

    先记几个命令,很简单

    conda create -n 虚拟环境名字 python==3.6  #创建虚拟环境
    
    conda activate 虚拟环境名字  #激活虚拟环境
    
    conda deactivate  #退出虚拟环境
    

    从开始菜单运行“Anaconda Prompt”,出现的界面输入创建虚拟环境的指令。成功创建了一个名字为aotu,且基于python版本3.6的虚拟环境。

    在创建过程中需要回复(y/n),Yes,再激活虚拟环境图片

    conda安装的虚拟环境,会把虚拟环境的目录生成在anaconda安装目录下的env目录下。

    当然我们也可以在刚刚的窗口,使用命令conda info --envs,来查看conda环境下所有的虚拟环境

    安装所需的库

    上面我们已经创建并激活了名为aotu虚拟环境,输入conda list可以查看当前虚拟环境里已经安装的库。

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    我们打开所要打包的Python脚本,对比上图,发现pandasdocx这两个库还需要额外安装。当然,也不能缺了打包必不可少的pyinstaller库。

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    待打包脚本

    安装库的过程不再赘述

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas
    
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-docx
    
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller
    

    安装后再看

    图片

    已成功安装,还有一些因为这几个库所附带安装的,就不管他们了。

    Pyinstaller打包步骤

    这里就不再重复了,只换个苹果图标试试

    Pyinstaller -F -w -i apple.ico py_word.py
    

    图片

    生成

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    成功压缩到29.8M,如果不导入pandas这位大神,应该就可以10多M了

    运行一下,毫无问题

    图片

    最后再简单总结一下虚拟环境+打包的全过程(只三步):

    #创建虚拟环境
    conda create -n aotu python=3.6
    
    #激活虚拟环境
    conda activate aotu
    
    #Pyinstaller打包
    Pyinstaller -F -w -i apple.ico py_word.py
    

    总结一些小坑

    1、说起来还是有点玄学,上文中一模一样的过程我在两个电脑都执行过一遍。在其中一个上显示缺少xlrd这个库,安装后成功打包,也是一样的大小。小伙伴们可以在文末获取文件,也试试。

    2、在安装库是要注意一些库名,比如docx这个库不要pip install docx,而是需要

    pip install python-docx
    

    还有一些库可能因为版本不同导致不能使用,多碰碰壁就好了。

    3、为了防止打包时候有些库没安装好,可以先在虚拟环境中执行一下Python脚本。运行无误的话再打包,比较保险。

    图片

    4、最后,如果想要删除虚拟环境的话,可执行下方命令

    conda remove -n aotu--all 
    

    5、打包为exe的话,版本尽量选择python3.6+32位版本,因为win64位系统向下兼容32位程序,但是如果不考虑32位系统的话无所谓,直接python64位版本直接打包就可以,只是只能在win64位系统上跑。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/python-miao/p/14324397.html
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