


Tutoriel PyCharm : Comment empaqueter le code Python dans un fichier EXE
Dans cet article, nous présenterons une méthode courante dans PyCharm pour empaqueter le code Python dans un fichier EXE exécutable à l'aide de PyInstaller. PyInstaller est un outil permettant de convertir des applications Python en fichiers exécutables indépendants. Il peut empaqueter le code Python dans des formats EXE, APP, Linux et autres, ce qui permet aux utilisateurs d'exécuter facilement des programmes Python dans des environnements sur lesquels aucun interpréteur Python n'est installé.
Étape 1 : Installez PyInstaller
Tout d'abord, assurez-vous que PyInstaller est installé. S'il n'est pas installé, vous pouvez l'installer dans le terminal de PyCharm avec la commande suivante :
pip install pyinstaller
Étape 2 : Écrire le code Python
Ensuite, nous devons écrire un exemple de code Python simple afin de le convertir en fichier EXE. Voici un exemple de code, enregistré sous hello.py
: hello.py
:
def say_hello(): print("Hello, World!") if __name__ == "__main__": say_hello()
步骤三:使用PyInstaller打包成EXE文件
在PyCharm的终端中输入以下命令,将Python代码打包成EXE文件:
pyinstaller --onefile hello.py
这个命令中的--onefile
参数指定生成的EXE文件为单个文件,如果需要生成多个文件,可以去掉这个参数。
步骤四:查看生成的EXE文件
在PyCharm的项目目录中,可以找到一个名为dist
rrreee
- rrreee
- Le paramètre
--onefile
dans cette commande spécifie que le fichier EXE généré est un fichier unique. Si vous devez générer plusieurs fichiers, vous pouvez supprimer ce paramètre. - Étape 4 : Afficher le fichier EXE généré
- Dans le répertoire du projet PyCharm, vous pouvez trouver un dossier nommé
dist
, qui contiendra le fichier EXE généré. Vous pouvez double-cliquer sur ce fichier EXE pour exécuter votre programme Python.
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!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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