以下是在使用cx_freeze过程中遇到的问题及解决办法(Win7)
1.问题描述:运行exe,启动无数个主程序,导致系统无法使用
原因:在程序中使用了multiprocessing的包
解决办法:在主文件if __name__ == "__main__":后,添加multiprocessing.freeze_support(),一定要在添加在最开始处
2. 问题描述:运行后,提示在freeze_support中sys.stdout.flush处异常
原因:使用的PyQT作为界面,没有控制台
解决办法:在调用multiprocessing.freeze_support()前,重定向stdout和stderr,添加:sys.stdout = io.StringIO()和 sys.stderr = io.StringIO()
3.使用shelve模块,IDE下调试可以正常使用,打包后无法使用
原因:shelve 的 open 函数在运行中还会装入其它的数据库管理模块,无从了解还需要哪些额外的包,故在打包时就漏掉了一些必要的模块
解决办法:修改打包脚本,添加如下内容:
packages = [] for dbmodule in ['dbhash', 'gdbm', 'dbm', 'dumbdbm']: try: __import__(dbmodule) except ImportError: pass else: # If we found the module, ensure it's copied to the build directory. packages.append(dbmodule) options = { 'build_exe': { 'includes': 'atexit', "packages": packages } }
4.使用inspect.getsourcelines异常OSError: could not get source code
原因:打包后,都是pyc文件,没有源代码,导致动态获取代码失败
解决办法:将包含所需源码的py文件打包到library.zip文件中,在‘build_exe'参数中,增加'zip_includes':['path\\source.py']
以上给大家分享了Python cx_freeze打包工具处理问题思路及解决办法,希望对大家有所帮助。

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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