Python常用打包工具比较

简介: 以上是常用的四种打包工具比较。各自有着自己的优缺点,开发者可以根据自己的需求来选择合适的工具。如果你只需要在 Windows 平台上运行应用程序,可以选择 py2exe。如果你需要跨平台支持,并且希望打包过程简单,可以选择 Briefcase。如果你需要支持多个平台,并且打包过程比较复杂,可以选择 cx_Freeze。如果你需要支持多个平台,并且对第三方库的兼容性有较高的要求,可以选择 PyInstaller。

Python 中常用的打包工具主要有以下几种:

  1. py2exe
  • 发布时间:第一个版本于 2003 年发布。
  • 最新更新时间:2012 年 7 月。
  1. py2exe 是一个可以将 Python 脚本转换为 Windows 可执行文件的第三方工具。它非常易于使用,只需要简单配置即可打包应用。与其他打包工具相比,py2exe 支持多个 Python 版本,并可生成可独立运行的应用程序。
    缺点是,py2exe 只能生成 Windows 平台下的可执行文件,且会出现一些已知的 bug。
  2. cx_Freeze
  • 发布时间:第一个版本于 2008 年发布。
  • 最新更新时间:2021 年 3 月。
  1. cx_Freeze 是一个跨平台的 Python 打包工具,它可以将 Python 脚本打包为可执行文件或动态链接库,并且支持多个操作系统,包括 Windows、Linux 和 macOS。
    优点是,cx_Freeze 打包出来的可执行文件不需要 Python 的安装环境,性能也较为不错。此外,cx_Freeze 对各种 Python 库的支持也比较好,可以正常打包大部分 Python 应用程序。
    缺点是,相对于 py2exe 来说,cx_Freeze 配置略显复杂,且打包的可执行文件大小可能会比较大。
  2. PyInstaller
  • 发布时间:第一个版本于 2008 年发布。
  • 最新更新时间:2021 年 11 月。
  1. PyInstaller 是一个功能强大的 Python 打包工具,它可以将 Python 脚本打包为可执行文件或动态链接库,在 Windows、Linux 和 macOS 等多个平台上均可使用。与其他打包工具相比,PyInstaller 对第三方库的支持更加完善,并且支持打包多线程程序。
    优点是,PyInstaller 的使用非常简单,只需要一条命令即可打包 Python 应用程序。此外,它的可执行文件大小相对较小,不需要安装 Python 环境。对于包含大量第三方库的应用程序,PyInstaller 的打包效果也很好。
    缺点是,某些库需要进行额外的配置才能正常打包,比如 numpy 库。此外,PyInstaller 在处理一些特殊情况时可能会出现一些 bug。
  2. Briefcase
  • 发布时间:第一个版本于 2015 年发布。
  • 最新更新时间:2021 年 2 月。
  1. Briefcase 是一个 Python 打包工具,它使用 PyInstaller 进行打包,并提供了一些额外的工具来简化打包过程。与其他打包工具相比,Briefcase 支持跨平台,并且使用起来十分简单。
    优点是,Briefcase 易于使用,可以帮助开发者快速打包 Python 应用程序,并提供了与打包相关的一些工具和文档。此外,它支持多个平台,包括 Windows、Linux 和 macOS。
    缺点是,相对于其他打包工具来说,Briefcase 功能较为简单。它提供的模板也相对较少,需要开发者自己进行定制。此外,只有部分第三方库可以完美兼容 Briefcase。

总结

以上是常用的四种打包工具比较。各自有着自己的优缺点,开发者可以根据自己的需求来选择合适的工具。

如果你只需要在 Windows 平台上运行应用程序,可以选择 py2exe。

如果你需要跨平台支持,并且希望打包过程简单,可以选择 Briefcase。

如果你需要支持多个平台,并且打包过程比较复杂,可以选择 cx_Freeze。

如果你需要支持多个平台,并且对第三方库的兼容性有较高的要求,可以选择 PyInstaller。

当然,还有其他一些打包工具,比如 pyinstaller-hooks-contrib、pyOxidizer、Nuitka 等,可以根据实际需求进行选择。

目录
相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Python提供了丰富的库和工具
【6月更文挑战第13天】Python提供了丰富的库和工具
20 5
|
11天前
|
缓存 监控 程序员
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,能够在不修改原函数代码的情况下,为函数添加新的功能或行为。本文将深入探讨Python中装饰器的使用方法和实际应用,帮助读者更好地理解和利用这一重要的编程概念。
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 知识图谱
精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力助手
这里有15款免费工具推荐:NetworkX(Python基础),Graph-tool(C++速度),Graphviz(可视化库),ipycytoscape(Jupyter集成),ipydagred3,ipySigma(NetworkX + Web),Netwulf(交互式),nxviz(Matplotlib绑定),Py3plex(复杂网络分析),Py4cytoscape(Python+Cytoscape),pydot(Graphviz接口),PyGraphistry(GPU加速),python-igraph,pyvis(交互式图形),SNAP(大规模网络分析)。绘制和理解网络图从未如此简单!
10 0
|
10天前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
10个提高Python开发效率的工具
10个提高Python开发效率的工具
|
9天前
|
Python
Python+Jinja2实现接口数据批量生成工具
在做接口测试的时候,我们经常会遇到一种情况就是要对接口的参数进行各种可能的校验,手动修改很麻烦,尤其是那些接口参数有几十个甚至更多的,有没有一种方法可以批量的对指定参数做生成处理呢。
18 3
|
8天前
|
算法 计算机视觉 Python
【python工具】WebP格式转成JPG、PNG和JPEG
平时在网上搜索图片,另存为时常常遇到 WebP 格式,而非常见的 JPG、PNG、JPEG 格式,所以以此文记录一下WebP的读取和转换方法,希望对大家有所帮助!🥸
|
10天前
|
存储 自然语言处理 数据可视化
在python中的内建函数和辅助工具进行调试
【6月更文挑战第18天】本文介绍Python的调试,涉及对代码的字节码和语法结构进行深入分析。通过这些工具,开发者能更好地理解和调试代码执行流程。
35 2
|
11天前
|
程序员 测试技术 开发者
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
装饰器是Python中一种强大而优雅的工具,它可以在不修改原函数代码的情况下,对函数进行增强、扩展或者修改。本文将深入探讨Python中装饰器的基本概念、使用方法以及实际应用,帮助读者更好地理解和运用装饰器这一重要的编程技巧。
|
14天前
|
IDE 数据可视化 Shell
在Python的开发过程中,有许多工具可以帮助提高开发效率和代码质量
【6月更文挑战第14天】在Python的开发过程中,有许多工具可以帮助提高开发效率和代码质量
33 2
|
15天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 TensorFlow
Python机器学习工具与库的现状,并展望其未来的发展趋势
【6月更文挑战第13天】本文探讨了Python在机器学习中的核心地位,重点介绍了Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流库的现状。未来发展趋势包括自动化、智能化的工具,增强可解释性和可信赖性的模型,跨领域融合创新,以及云端与边缘计算的结合。这些进展将降低机器学习门槛,推动技术在各领域的广泛应用。
22 3

热门文章

最新文章