【爬坑】python3+pyqt5+pyinstaller的各种问题

本文涉及的产品
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
数据可视化DataV,5个大屏 1个月
简介: windows系统+python3+pyqt5+pyinstaller打包,经常会出现各种打包异常情况。 如果代码没有特别异常,那么综合原因,大抵都是这四个元素之间的匹配问题,引起的。

windows系统+python3+pyqt5+pyinstaller打包,经常会出现各种打包异常情况。
如果代码没有特别异常,那么综合原因,大抵都是这四个元素之间的匹配问题,引起的。

1.windows系统的版本和位数 (mac系统和linux 没有进行测试过)
2.python3的版本和位数
3.pyqt5的版本和位数 (如果pip安装,则位数同python3)
4.pyinstaller的版本和位数(一般pip安装,无需考虑位数)

坑1.pyinstaller打成的包,可以在64位操作系统使用,无法在32位操作系统使用

坑的成因
python存在64位版本和32位版本。
64位版本打成的包,只能在64位操作系统使用。
32位版本打成的包,即可以在64位操作系统使用,也可以在32位操作系统使用。

解决方案
重新安装32位版本的python,进行开发。

坑2.pyinstaller打成的包,可以在win7以上操作系统使用,无法在xp操作系统使用

坑的成因
python3 从3.5版本开始,就已经不支持xp操作系统了。

解决方案
重新安装3.4版本的python,进行开发。

坑3.pyqt5应用,开发运行时是正常,但pyinstaller打成的包,界面失真变丑。

坑的成因
pyinstaller 不支持最新版本的pyqt5。

解决方案
重新安装低版本的pyqt5,进行开发。(当前推荐:5.8.2版本)
命令
pip uninstall pyqt5
pip install pyqt5==5.8.2

坑4.pyqt5应用,开发运行时是正常,但pyinstaller打成的包,无法运行,提示failed to execute script xxx。

坑的成因:(同坑3)
pyinstaller 不支持最新版本的pyqt5。

解决方案:(同坑3)
重新安装低版本的pyqt5,进行开发。(当前推荐:5.8.2版本)
命令
pip uninstall pyqt5
pip install pyqt5==5.8.2

坑5.pyqt5应用,开发运行时是正常,但pyinstaller无法打包成功。

坑的成因:(同坑3)
pyinstaller 不支持最新版本的pyqt5。

解决方案:(同坑3)
重新安装低版本的pyqt5,进行开发。(当前推荐:5.8.2版本)
命令
pip uninstall pyqt5
pip install pyqt5==5.8.2

坑6.pip install pyqt5,安装不了pyqt5,提示找不到资源。

坑的成因
你的python3可能是最新版本,pyqt5还不支持最新版本的python3

解决方案
重新安装低版本的python3,进行开发。(当前推荐:3.6.6版本)

坑7.pip install pyqt5-tools,安装不了pyqt5-tools,提示找不到资源。

坑的成因
你的python3可能是最新版本,pyqt5-tools还不支持最新版本的python3

解决方案
重新安装低版本的python3,进行开发。(当前推荐:3.6.6版本)

坑8.pip install pyqtchart,但是安装不了pyqtchart。

坑的成因
pyqtchart对pyqt5的版本有依赖需求。

解决方案
针对pyqt5的版本进行安装。
命令如: pip install pyqtchart==5.8

坑9.pip install pyqtdatavisualization,但是安装不了pyqtdatavisualization。

坑的成因: (同坑8)
pyqtdatavisualization对pyqt5的版本有依赖需求。

解决方案:(同坑8)
针对pyqt5的版本进行安装。
命令如: pip install pyqtdatavisualization==5.8

坑10.python3的orm技术,使用sqlalchemy模块,开发运行时都是正常的,但pyinstaller打成的包,数据库执行异常。

坑的成因
pyinstaller打成的包,在执行连表后的对象属性读取时,失败。

解决方案
找不到好的解决方法,只能换回sql语言来完成。(如有好的解决方法,敬请留言告知)


坑11..32位XP打包环境,pyinstaller打包失败或异常    (2018年12月14日补充)

坑的成因
最新版本3.3,3.3.1,3.4的pyinstaller ,不支持32位XP打包环境

解决方案
重新安装低版本的pyinstaller ,进行打包。(当前推荐:3.2.1版本)
命令
pip uninstall pyinstaller
pip install pyinstaller ==3.2.1



本文如有帮助,敬请留言鼓励。
本文如有错误,敬请留言改进。

相关实践学习
Github实时数据分析与可视化
基于Github Archive公开数据集,将项目、行为等20+种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,并搭建可视化大屏。
阿里云实时数仓实战 - 项目介绍及架构设计
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
目录
相关文章
|
2月前
|
Python
python打包pyinstaller如何使用
解决打包时缺失`libpython3.so`的问题,需确保Python在编译时使用`--enable-shared`选项以支持共享库模式。之后,将生成的`libpython3.so`及`libpython3.9.so.1.0`复制到系统库目录`/usr/lib64`。参考链接提供详细步骤。
|
2月前
|
Python
【python】pyqt5大学生成绩信息管理系统-图形界面(源码+报告)【独一无二】
【python】pyqt5大学生成绩信息管理系统-图形界面(源码+报告)【独一无二】
102 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(2)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 计算机视觉
基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 安全
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
基于YOLOv8深度学习的无人机视角高精度太阳能电池板检测与分析系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割
基于YOLOv8深度学习的无人机视角高精度太阳能电池板检测与分析系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
基于YOLOv8深度学习的高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测
基于YOLOv8深度学习的高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
|
4月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数(3)
深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
下一篇
无影云桌面