Loading... 一. pyinstaller和Nuitka使用感受 #### 1.1 使用需求 > 这次也是由于项目需要,要将python的代码转成exe的程序,在找了许久后,发现了2个都能对python项目打包的工具——pyintaller和nuitka。 这2个工具同时都能满足项目的需要: * 隐藏源码。这里的pyinstaller是通过设置key来对源码进行加密的;而nuitka则是将python源码转成C++(这里得到的是二进制的pyd文件,防止了反编译),然后再编译成可执行文件。 * 方便移植。用户使用方便,不用再安装什么python啊,第三方包之类的。 #### 1.2 使用感受 2个工具使用后的最大的感受就是: * pyinstaller体验很差! * 一个深度学习的项目最后转成的exe竟然有近3个G的大小(pyinstaller是将整个运行环境进行打包),对,你没听错,一个EXE有3个G! * 打包超级慢,启动超级慢。 * nuitka真香! * 同一个项目,生成的exe只有7M! * 打包超级快(1min以内),启动超级快。 ### 二. Nuitka的安装及使用 #### 2.1 nuitka的安装 * 直接利用pip即可安装:`pip install Nuitka` * 下载vs2019(MSVS)或者MinGW64,反正都是C++的编译器,随便下。 #### 2.2 使用过程 对于第三方依赖包较多的项目(比如需要import torch,tensorflow,cv2,numpy,pandas,geopy等等)而言,这里最好打包的方式是只将属于自己的代码转成C++,不管这些大型的第三方包! 以下是我demo的一个目录结构(这里使用了pytq5框架写的界面): ``` ├─utils//源码1文件夹├─src//源码2文件夹├─logo.ico//demo的图标└─demo.py//main文件 ``` 使用以下命令(调试)直接生成exe文件: ``` nuitka --standalone --show-memory --show-progress --nofollow-imports --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=utils,src --output-dir=out --windows-icon-from-ico=./logo.ico demo.py ``` 这里简单介绍下我上面的nuitka的命令: * `--standalone`:方便移植到其他机器,不用再安装python * `--show-memory --show-progress`:展示整个安装的进度过程 * `--nofollow-imports`:不编译代码中所有的import,比如keras,numpy之类的。 * `--plugin-enable=qt-plugins`:我这里用到pyqt5来做界面的,这里nuitka有其对应的插件。 * `--follow-import-to=utils,src`:需要编译成C++代码的指定的2个包含源码的文件夹,这里用`,`来进行分隔。 * `--output-dir=out`:指定输出的结果路径为out。 * `--windows-icon-from-ico=./logo.ico`:指定生成的exe的图标为logo.ico这个图标,这里推荐一个将图片转成ico格式文件的网站(比特虫)。 * `--windows-disable-console`:运行exe取消弹框。这里没有放上去是因为我们还需要调试,可能哪里还有问题之类的。 经过1min的编译之后,你就能在你的目录下看到: ``` ├─utils//源码1文件夹├─src//源码2文件夹├─out//生成的exe文件夹 ├─demo.build └─demo.dist └─demo.exe//生成的exe文件├─logo.ico//demo的图标└─demo.py//main文件 ``` 当然这里你会发现真正运行exe的时候,会报错:`no module named torch,cv2,tensorflow`等等这些没有转成C++的第三方包。 这里需要找到这些包(我的是在software\python3.7\Lib\site-packages下)复制(比如numpy,cv2这个文件夹)到`demo.dist`路径下。 至此,exe能完美运行啦! 最后修改:2022 年 06 月 11 日 © 允许规范转载 打赏 赞赏作者 微信 赞 0 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏