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最详细的Python打包工具:Pyinstaller实战指南,如丝滑般体验

作者:互联网

写了个吊炸天的Python项目,把我和左手相处的时间都赔上了。但出于版权考虑,我不太想让使用方直接用我的代码,毕竟Python代码给出去,就真的收不回来了。

想给客户演示的时候,不想那么墨迹的打开dos cmd 或者 terminal ,然后运行 python app.py 这样的命令行。最好是客户双击,完事儿。就像有人在那自己动一样……

PyInstaller 来了,他就是这么一款帮助我们把整个项目完整打包的工具。目前已经兼容Py3.7,以及 Mac App 和 Windows Exe。

文档:https://pyinstaller.readthedo…

先说下,这篇文章有别于网上那坨安装、打包的草包,这次是真核!

1. 安装

这个很简单,直接 pip install pyinstaller 就好。

⚠️注意了:你要编译成exe,建议你省心点的在windows上用pyinstaller,如果你要mac app的,那就用mac编译。

我今天就以windows为例

2. 简单使用

这个也很简单,网上一抓一大把,我这里就不赘述了,无非就是那么几个命令:

pyinstaller -F 项目主文件(或者是单一脚本)

3. 参数说明

-F,打包所有的依赖包在一个exe中,包括你自己的模块、内置模块以及第三方模块。

-c,如果你是命令行窗口,就要加上这个参数。

-w,窗口程序,比如你用了PyQt。

4. 高级用法:配置文件

.spec,这个文件非常重要,我们可以通过编辑这个文件来打包我们的项目,类似DockerFile。

我给大家贴一个我的:

# -*- mode: python -*-

block_cipher = None

a = Analysis(['C:\\app\\main.py'],
            pathex=['C:\\'],
            binaries=[],
            datas=[
                ('C:\\data\\input\\builtin\\*.xlsx', '.\\data\\input\\builtin\\'),
                ('C:\\data\\input\\*.xlsx', '.\\data\\input\\'),
                ('C:\\data\\output\\', '.\\data\\output\\'),
                ('C:\\log\\', '.\\log\\'),
                ('C:\\app\\db\\', '.\\app\\db\\')
            ],
            hiddenimports=['numpy', 'pandas'],
            ...
            )

pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data,
            cipher=block_cipher)

exe = EXE(pyz,
         ...
         )

这其实就是一个python文件,只不过后缀是spec罢了。

.spec一共会有4个对象,分别是:Analysis、PYZ、EXE、COLLECT。

Analysis用处最多,一个个解释:

好了,说到这里就要好好说一说这个Pyinstaller的工作流程了。当我们双击编译好的exe后,他是会创建一个临时目录,把所有需要用的包都解压到那里,然后执行。执行完毕后,临时文件夹就消失了。

这和我们有什么关系呢?想一下,如果你的项目中需要去读取某些文件,甚至是用户的输入参数,怎么办?打包出来的exe 是没有办法通过直接指定参数,类似:python main.py --input=*.xlsx 来读取文件的,因为我之前说了,在执行的时候会把项目解压到一个临时目录,所以原来项目中写好的相对路径也不管用。

为此,我们需要把host上的实际文件给copy到那个临时目录下,所以这个datas的作用就是这个,我的文件中,我把host下的 C:\data\input\builtin*.xlsx文件都copy到临时目录的 data\input\builtin 下面。

hiddenimports ,继续说下去,PyInstaller有时候无法侦察到全部的依赖包,怎么办?我们可以在这个后面加,把PyInstaller编译出来的exe在运行的时候报的缺少模块给写里面。

⚠️注意了: pandas 和 numpy 有个很奇怪的地方,就是引用了 pandas 的地方,如果没有引用 numpy ,就会报错。所以你可以在主入口上面加一个 import numpy 。

⚠️注意了:直接 import numpy 还是会报错。怎么办?在 import numpy 下面加 import numpy.core._dtype_ctypes

5. 临时目录

那刚刚说的临时目录在代码里怎么处理呢,如果代码中还是老样子处理相对路径,一定是找不到的。

官方文档中给出了这么一段:

Your app should run in a bundle exactly as it does when run from source. However, you may need to learn at run-time whether the app is running from source, or is “frozen” (bundled).

import sys
if getattr( sys, 'frozen', False ) :
      # running in a bundle
      basedir = sys._MEIPASS
else :
      # running live

所以在你的项目中,如果有配置文件的话,就在那里加上这一段,然后在bundle中添加你的新路径,else还是你的老代码。

这个 sys._MEIPASS 是个特殊的值,是在Pyinstaller打包的时候才会添加的临时变量,通过这个变量我们可以获取到在执行exe时候的临时目录。

这对代码的改动是最小的。

6. 编译打包

最后,我们执行 python xxx.spec 就好了。打包的可执行文件会在dist里,build中是一些打包时候需要的文件。

输出中最后有 successfully 字样,就算成功了。他也会告诉你,exe出现在哪个位置。

当然不是说这样就万无一失了,别人也可以反编译你的exe,所以我们可以在打包的时候用Cython去编译一次,把混淆过的代码打包。这样的话难度就增加了,同时再加上mac地址绑定,这里就有多种思路了。

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标签:exe,Pyinstaller,Python,numpy,app,python,data,滑般,打包
来源: https://blog.csdn.net/fanhuasijin1996/article/details/90048847