打包Python程序文件:pyinstaller实现

简介: 本文介绍基于Python语言中的pyinstaller模块,将写好的.py格式的Python代码及其所用到的所有第三方库打包,生成.exe格式的可执行文件,从而方便地在其他环境、其他电脑中直接执行这一可执行文件的方法。

本文介绍基于Python语言中的pyinstaller模块,将写好的.py格式的Python代码及其所用到的所有第三方库打包,生成.exe格式的可执行文件,从而方便地在其他环境其他电脑中直接执行这一可执行文件的方法。


有时,我们希望将自己电脑上的某个Python文件发到另一台电脑上使用;而如果这个Python文件中包含了大量的第三方库,那么首先不仅需要保证另一台电脑上有Python环境,而且还需要配置好这些第三方库——这无疑是比较麻烦的。


但是,我们可以选择将Python文件(及其所包含的全部第三方库)打包为.exe文件,然后发送给其他电脑并直接加以执行;而这个打包的过程,基于Python语言中的pyinstaller模块,就可以非常方便地进行。本文就介绍一下这个打包的具体方法。


但是需要注意,pyinstaller模块打包后的可执行文件是不可以跨平台使用的——例如,在Windows上将一个Python代码文件打包,得到的可执行文件就只能在Windows上使用,而在LinuxMac上是不可以使用的;如果大家有这样跨平台使用的需求,pyinstaller模块的官方网站则建议借助Wine来代替实现。


首先,我们需要配置一下Python语言中的pyinstaller模块。这里需要注意,如果大家待打包的这个Python代码文件是放在了虚拟环境中,那么这个pyinstaller模块也需要配置在这个虚拟环境中。


在本文中,因为我的待打包文件就是在虚拟环境中,所以首先通过如下的代码进入这一虚拟环境中:

conda activate py39

随后,输入如下的代码,即可开始配置pyinstaller模块。

pip install pyinstaller

运行上述代码,如下图所示:

1716615045962.jpg

随后,找到我们需要加以打包的Python代码文件;如下图所示,这个紫色框内的Alignment.py文件就是本文中需要打包的Python代码文件。

1716615064767.jpg

那么,首先通过cd命令,进入待打包文件所在的路径;在本文中,这里就是执行如下的代码:

cd F:\Data_Reflectance_Rec\code

随后,进入这个文件夹内,我们即可通过如下的命令,将Alignment.py文件加以打包。

pyinstaller -F Alignment.py

其中,-F表示对Alignment.py文件打包时,只生成唯一的1个.exe可执行文件;一般情况下,我们都是带上这个-F参数来运行打包命令的,因为只生成1个.exe可执行文件的话,更方便后期我们对这个可执行文件的分享。


此外,我们还可以在上述代码中加入如下的其他常见参数;当然,除此之外还会有很多其他的参数,具体大家参考pyinstaller模块的官方网站即可。


-h:显示关于pyinstaller命令的帮助。

-D:如果不想要前面-F的效果,那就用这个-D,从而生成多个可执行文件。

-i:如果大家想修改打包后生成的可执行文件的图标,就将自己的图标文件放在这个参数后。

-w:如果大家待打包的Python代码会生成一个GUI界面,那么需要添加此参数,否则后期打开可执行文件时,你的GUI界面可能会被自动弹出的黑色的控制台遮盖导致无法正常显示。


对于大多数需求而言,我们就用上述的那一句代码即可。执行上述代码,出现如下图所示的界面,表明已经开始打包了。

1716615098611.jpg

稍等片刻(如果待打包的Python代码文件中导入的第三方库比较多,那么打包的时间相对就会长一点,但整体不会太久),出现如下图所示的提示,表明打包已经成功完成了。

1716615114516.jpg

此时,我们在与待打包Alignment.py文件同目录的路径中,可以看到pyinstaller模块对其打包后生成的3个新的文件夹或文件,如下图所示:

1716615125311.jpg

其中,打开dist这个文件夹,其中的.exe可执行文件,就是我们打包后的文件。

1716615138785.jpg

接下来,在这台电脑,或者是其他人的电脑中,运行上图中的这个.exe可执行文件,就会实现和我们当初待打包的Alignment.py文件相同的功能。

如下图所示,我这里因为原本的Alignment.py文件是一个对数据加以计算的文件,所以运行打包后的可执行文件时,就会出现一个黑色的控制台,而没有其他的变化。

1716615150445.jpg

至此,大功告成。

相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
11天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 开发者
Python编程入门:理解基础语法与编写第一个程序
【10月更文挑战第37天】本文旨在为初学者提供Python编程的初步了解,通过简明的语言和直观的例子,引导读者掌握Python的基础语法,并完成一个简单的程序。我们将从变量、数据类型到控制结构,逐步展开讲解,确保即使是编程新手也能轻松跟上。文章末尾附有完整代码示例,供读者参考和实践。
|
19天前
|
开发者 Python
Python中__init__.py文件的作用
`__init__.py`文件在Python包管理中扮演着重要角色,通过标识目录为包、初始化包、控制导入行为、支持递归包结构以及定义包的命名空间,`__init__.py`文件为组织和管理Python代码提供了强大支持。理解并正确使用 `__init__.py`文件,可以帮助开发者更好地组织代码,提高代码的可维护性和可读性。
18 2
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 编译器
Python程序到计算图一键转化,详解清华开源深度学习编译器MagPy
【10月更文挑战第26天】MagPy是一款由清华大学研发的开源深度学习编译器,可将Python程序一键转化为计算图,简化模型构建和优化过程。它支持多种深度学习框架,具备自动化、灵活性、优化性能好和易于扩展等特点,适用于模型构建、迁移、部署及教学研究。尽管MagPy具有诸多优势,但在算子支持、优化策略等方面仍面临挑战。
56 3
|
18天前
|
存储 机器学习/深度学习 搜索推荐
Python编程入门:从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第32天】本文旨在通过浅显易懂的方式引导编程新手进入Python的世界。我们将一起探索Python的基础语法,并通过实例学习如何构建一个简单的程序。文章将不直接展示代码,而是鼓励读者在阅读过程中自行尝试编写,以加深理解和记忆。无论你是编程初学者还是希望巩固基础知识的开发者,这篇文章都将是你的良师益友。让我们开始吧!
|
5天前
|
存储 数据挖掘 开发者
Python编程入门:从零到英雄
在这篇文章中,我们将一起踏上Python编程的奇幻之旅。无论你是编程新手,还是希望拓展技能的开发者,本教程都将为你提供一条清晰的道路,引导你从基础语法走向实际应用。通过精心设计的代码示例和练习,你将学会如何用Python解决实际问题,并准备好迎接更复杂的编程挑战。让我们一起探索这个强大的语言,开启你的编程生涯吧!
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
下一篇
无影云桌面