1. Was ist Auto-py-to-exe?
auto-py-to-exe ist ein grafisches Tool zum Packen von Python-Programmen in ausführbare Dateien. In diesem Artikel wird hauptsächlich die Verwendung von Auto-Py-to-Exe zum Vervollständigen der Python-Programmverpackung vorgestellt. Auto-py-to-exe basiert auf Pyinstaller, es verfügt über eine GUI-Schnittstelle und ist einfacher und bequemer zu verwenden. 2. Installieren Sie Auto-py-to-exe ist größer oder gleich 2,7 und geben Sie dann in cmd ein: pip install auto-py-to-exe Nach Abschluss der Eingabe installiert pip das Auto-py-to-exe-Paket. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir in cmd Folgendes eingeben: auto-py-to-exe, um das Auto-py-to-exe-Programm zu starten.
Das obige Bild erscheint, Auto-py-to-exe wurde erfolgreich installiert.3. Einführung in einige Optionen von Auto-py-to-exe
Bei der Verwendung von Auto-py-to-exe zum Packen von Python-Programmen müssen wir viele Konfigurationsoptionen richtig angeben die Funktionen dieser Optionen. Im Folgenden werde ich einige der wichtigen Optionen behandeln.
(1) Skriptspeicherort
Der Skriptspeicherort gibt hauptsächlich die Python-Datei an, die wir verpacken möchten
(2) OnefileUnter Onefile gibt es zwei Optionen, nämlich: Ein Verzeichnis und eine Datei
- (3) Konsolenfenster
- Konsolenfenster wird hauptsächlich festgelegt Wird beim Ausführen des Paketprogramms die Konsole angezeigt? Konsolenbasiert: Wenn das Paketprogramm ausgeführt wird, wird eine Konsolenoberfläche angezeigt
Fensterbasiert (Konsole ausblenden): Die Konsolenoberfläche wird ausgeblendet und hauptsächlich für Python-Programme verwendet mit GUI-Paketierung
(4) Symbol- Symbol zur Angabe des Paketprogramms
- IV in der Praxis
Öffnen Sie Auto-py-to-exe
Konfigurieren Sie Verpackungsoptionen
Überprüfen Sie den Verpackungseffekt
- 1. Öffnen Sie Auto- py-to-exe
- Öffnen Sie cmd und geben Sie ein: auto-py-to-exe Nach dem Öffnen von auto-py-to-exe müssen wir Konfigurationsauswahlen treffen.
- 2. Packoptionen konfigurieren
Skriptspeicherort
Onefile
Konsolenfenster
- Skriptspeicherort Wählen Sie im Taschenrechnerprojekt das Hauptprogramm aus. Wählen Sie „main.py“ aus. „Onefile“ Wählen Sie eine Datei aus, da eine Datei einfacher aussieht
- Seit dem Taschenrechnerprojekt Hat eine GUI, wählen Sie „Fensterbasiert“ (Konsole ausblenden) für „Konsolenfenster“ und wählen Sie eine ICO-Datei für „Symbol“. Dieser Vorgang ist nicht erforderlich und Sie müssen ihn nicht festlegen. Wenn das Programm über ein eigenes Modul verfügt, müssen wir das hinzufügen Modulverzeichnis in „Zusätzliche Dateien“ verschieben. Andernfalls wird die Schaltfläche „Skript konnte nicht in .PY TO .EXE ausgeführt werden“ angezeigt.
- Auf diese Weise schließen wir die Verpackung eines Taschenrechnerprojekts ab.
Im Verpackungsdateiverzeichnis sehen wir eine main.exe-Datei, die unsere Verpackungsdatei ist.
Klicken Sie auf main.exe und Sie sehen ein Taschenrechnerprogramm.
Zu diesem Zeitpunkt sind die Verpackungsarbeiten erfolgreich abgeschlossen.
5. Zusammenfassung
In diesem Artikel wird hauptsächlich die Verwendung von Auto-Py-to-Exe zum Verpacken von Python-Programmen vorgestellt. Dies stellt jedoch nur die einfachste Python-Programmpaketierung dar. Wenn Sie komplexe Programme paketieren möchten, wird die obige Konfiguration definitiv nicht funktionieren.
Wenn Sie mehr über Auto-Py-to-Exe erfahren möchten, empfehle ich Ihnen, Pyinstaller zu studieren. Auto-py-to-exe basiert auf Pyinstaller. Das Studium von Pyinstaller wird einen sehr offensichtlichen Einfluss auf unsere eingehende Verwendung von Auto-py-to-exe haben.
Wenn Sie mehr über Pyinstaller erfahren möchten, können Sie die offizielle Dokumentation lesen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Skript-Paket-Exe, Auto-Py-to-Exe wird Ihnen helfen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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