1. はじめに
Python はインタープリタ型言語であるため、コンパイル中に実行可能ファイル (.exe など) を生成しません。ただし、多くのプログラムは Python に基づいています。パッケージ化プロセスを簡素化するために、それを自動化するプログラムを作成しました (前提条件となるステップが 1 つあります)。これにより、これまでに見たことのない最もシンプルなパッケージング プロセスが実現します。 GitHub リポジトリ。できれば星を付けてください。ありがとうございます!
この自動パッケージ化ツールは、pyinstaller Python ライブラリに基づいています。
パッケージ化ツールは仮想環境の作成と管理に conda に依存しているため、前提条件となる手順は conda のインストールです (すでにインストールされている場合はこの手順をスキップしてください)。
このプログラムはWindows 環境でのパッケージ化のみをサポートし、特に .exe ファイルの作成を目的としています。
2. 前提条件の手順
ステップ 1: 公式 Web サイトからダウンロードする
Anaconda 公式 Web サイトにアクセスし、anaconda をダウンロードします。メールアドレスを入力し、[送信] をクリックします。
ステップ 2: Anaconda または Miniconda を選択します
「ダウンロード」をクリックすると、Anaconda が適切なプラットフォームのバージョンを選択します。
conda を使用して依存関係を管理したい場合は、Anaconda をダウンロードするのが良い選択です (依存関係を管理するためのグラフィカル インターフェイスも含まれています)。 conda をダウンロードして Python ファイルをパッケージ化するだけの場合は、ページを下にスクロールして「Miniconda インストーラー」を見つけます。これは軽量で優れた選択肢です (ただし、グラフィカル インターフェイスがありません)。
ステップ 3: インストールを確認する
ダウンロードしたインストーラーを開き、デフォルト設定を使用します。必要に応じて、インストール パスを変更できます。インストール後、Windows のスタート メニューで Anaconda プロンプト または Anaconda Powershell プロンプト を確認してください。これらが存在する場合、インストールは成功しています。
3. 自動パッケージ化ツールの使用
ステップ 1: ツールを選択する
GitHub リポジトリは、EasyPackager と PeasyPackager の 2 つのツールを提供します。アイコン (.ico) を追加したり、複数の Python ファイルを 1 つの実行可能ファイルにパッケージ化したりする必要がない場合は、EasyPackager を使用してください。ここではEasyPackagerの使い方を説明します。
注: conda が C ドライブにインストールされている場合 (デフォルトのインストール)、アクセス許可の問題を避けるために、必ず管理者としてプログラムを実行してください。
ステップ 2: 基本環境を使用するか、新しい環境を作成する
EasyPackager_GUI.exe を開きます (GUI バージョンを推奨)。最初のオプションでは、基本環境を使用するか、新しい環境を作成するかを選択できます。
基本環境を使用する場合、Pyinstaller は未使用のものも含めて環境内のすべてのライブラリとモジュールをパッケージ化するため、生成される実行可能ファイルが大きくなる傾向があります。これにより、実行可能ファイルが大きくなるだけでなく、実行が遅くなります。したがって、2 番目の方法である 新しい環境を作成する を使用することを強くお勧めします。新しいものを選択してください。
ステップ 3: パッケージ化するファイルを選択する
「ファイルを選択」をクリックし、パッケージ化する Python ファイルを選択します。
ステップ 4: Python のバージョンと依存関係を入力する
基本環境を使用している場合は、この手順をスキップしてください。新規を選択した場合は、次のフィールドに入力します:
- Python バージョンを入力してください: プログラムに必要な Python バージョン (例: 3.10) を指定します。
- 依存関係のパッケージ名を入力してください: 必要な依存関係パッケージ (モジュール名ではない) をスペースで区切ってリストします。たとえば、プログラムで cv2 と numpy を使用する場合は、次のように入力します。
opencv-python numpy
追加の依存関係が必要ない場合は、空白のままにしておきます。
ステップ 5: ラジオ ボタン オプションを選択する
- 単一の実行可能ファイルを生成します: スタンドアロンの .exe ファイルを生成するには、これを選択します。チェックを外した場合、.exe と一緒に追加の .dll ファイルが作成されます。これを選択することを強くお勧めします。
- コマンド ライン ウィンドウを開いているときにプログラムを実行します: プログラムに GUI がないものの、インタラクティブな部分 (input() など) が含まれている場合は、これを選択します。
これは一例です。黒いウィンドウはコマンドライン、白いウィンドウは GUI です。
不明な場合は、両方のオプションを選択してください。
ステップ 6: 実行
「実行」ボタンをクリックします。コマンドラインウィンドウが開きます。ウィンドウが最前面に表示されたままであることを確認します (実行中は他のタスクにコンピュータを使用しないでください)。コマンドラインに「パッケージングを完了しました。今すぐ終了できます!」と表示されたら、閉じても構いません。
ステップ 7: .exe ファイルを見つける
実行後、Python ファイルのディレクトリに移動します。 dist フォルダーには実行可能ファイルが含まれます。他の生成されたファイルは削除できます。
「単一の実行可能ファイルを生成する」を選択しなかった場合、フォルダーには .exe ファイルとダイナミック リンク ファイルを含むフォルダーが含まれます。
4. PeasyPackager について
PeasyPackager は EasyPackager の上級バージョンです。プログラムへのアイコン (.ico) の追加と、複数の Python ファイルを 1 つの実行可能ファイルにパッケージ化することがサポートされています。
PeasyPackager は EasyPackager に似ていますが、いくつかの追加機能があります。
1. プログラムアイコンを追加
「プログラムのアイコンを追加」オプションを使用すると、ユーザーはパッケージ化されたプログラムにアイコンを追加できます。 .ico ファイルのみをサポートします。このオプションを選択し、「ファイルを選択」をクリックしてアイコン ファイルを選択します。
2. 複数の Python ファイルをパッケージ化する
「複数の Python ファイルをパッケージ化」オプションを使用すると、ユーザーは複数の .py ファイルをパッケージ化できます。パスを選択するだけです。
以上がPython ファイルをパッケージ化する最も簡単な方法 (.exe ファイルに切り替える)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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