méthode python3 pour empaqueter le code python dans un fichier exe

Le contenu de cet article est de partager avec vous comment python3 emballe le code python dans des fichiers exe. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer

Configuration de base :

. Anaconda 3 4.2.0 (python3.5)

Remarque :

1 Le code est stocké dans le répertoire anglais complet

2. Les logiciels de sécurité informatique tels que Butler sont temporairement fermés (le fichier exe publié étant un fichier exécutable, Computer Butler peut penser que le fichier publié est un virus et le supprimer automatiquement)

Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1. Stockez le code python écrit dans un répertoire entièrement en anglais :

import keras
from keras.models import Sequential
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Dense
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tkinter import filedialog
import tkinter.messagebox #这个是消息框，对话框的关键
file_path = filedialog.askdirectory()

mnist = input_data.read_data_sets(file_path, validation_size=0)

#随机挑选其中一个手写数字并画图
num = random.randint(1, len(mnist.train.images))
img = mnist.train.images[num]
plt.imshow(img.reshape((28, 28)), cmap='Greys_r')
plt.show()

x_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
x_test = mnist.test.images
y_test = mnist.test.labels

#reshaping the x_train, y_train, x_test and y_test to conform to MLP input and output dimensions
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], -1))
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], -1))
y_train = pd.get_dummies(y_train)
y_test = pd.get_dummies(y_test)

#performing one-hot encoding on target variables for train and test
y_train=np.array(y_train)
y_test=np.array(y_test)
#defining model with one input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropout rate 0.4 and 1 output layer [10 #neurons]
model=Sequential()
model.add(Dense(784, input_dim=784, activation='relu'))
keras.layers.core.Dropout(rate=0.4)
model.add(Dense(10,input_dim=784,activation='softmax'))
# compiling model using adam optimiser and accuracy as metric
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam", metrics=['accuracy'])
# fitting model and performing validation
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=200, validation_data=(x_test, y_test))
y_test1 = pd.DataFrame(model.predict(x_test, batch_size=200))
y_pre = y_test1.idxmax(axis = 1)
result = pd.DataFrame({'test': y_test, 'pre': y_pre})
tkinter.messagebox.showinfo('Message', 'Completed!')

2. suivez pyinstaller

pip install pyinstaller

3. Fichier d'empaquetage de ligne de commande

Commutez d'abord le chemin d'accès au répertoire où se trouve le code python, et exécutez l'instruction :

pyinstaller -F -w xxx.py

4 En attendant que le packaging soit terminé, un dossier build et un dossier dist seront générés. Le fichier exécutable se trouve dans le dossier dist. Si le programme fait référence S'il y a des ressources, les fichiers de ressources doivent être placés dans le répertoire relatif correct de l'exe.

5. Exécutez le fichier exe.

Parfois, il y aura une erreur lors de l'exécution du fichier. Dans ce cas, vous devez copier le dossier ci-dessous dans le répertoire où se trouve le fichier exe .

Courez avec succès !

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Résumé des méthodes de dossier d'empaquetage Python (zip, tar, tar.gz, etc.)

Présentation d'un outil de packaging Python (py2exe)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!