Python には、exe をパッケージ化するための独自のライブラリが付属していますか?答えは、Python には EXE をパッケージ化するための独自のライブラリがありませんが、サードパーティのモジュールをインストールして機能を実装できるということです。
#pyinstaller は、Python スクリプトを実行可能な EXE ファイルにパッケージ化します。
手順は次のとおりです:
1. 公式 Web サイトから対応する pyinstall ツールをダウンロードします PyInstaller-3.2.1.zip をダウンロードして解凍します
2. cmd 経由 pyinstaller ディレクトリにジャンプし、setup.py install を実行してインストールします この時点で、必要なサードパーティ製パッケージが Python パスにインストールされます もちろん、細かいことは気にする必要はありません
3. インストールが成功すると使用できるようになります。
TK-GUI.py は私のソース プログラムです
c:\PyInstaller-3.2.1>pyinstaller.py -F -w C:\Users\han.chunwang\PycharmProjects\
untitled\TK-GUI.py
....
62186 情報: EXE を確認しています
62186 情報: out00-EXE.toc が存在するため、EXE をビルドしています存在しません
62186 情報: out00-EXE.toc から EXE をビルド
62187 情報: EXE c:\PyInstaller-3.2.1\dist\TK-GUI.exe ## にアーカイブを追加しています
#62194 情報: out00-EXE.toc からの EXE のビルドが正常に完了しました。#-F は、生成された exe プログラムです。これは、Tkinter を使用してコンパイルした GUI プログラムでも、-w パラメーターを指定する必要があるためです。 ,
パッケージング処理が行われ、しばらくすると pyinstaller ディレクトリに exe プログラムが生成されます。
以上がPythonにはexeをパッケージ化するためのライブラリが付属していますか?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。

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo

Inpython、「リスト」は、「リスト」、自由主義的なもの、samememory効率が高く、均質な偶然の瞬間の想起された「アレイ」の「アレイ」の「アレイ」の均質な偶発的な想起されたものです

pythonlistsandarraysaraybothmutable.1)listsareflexibleandsupportheTeterdatabutarlessmemory-efficient.2)Arraysaremorememory-efficientiant forhomogeneousdative、ressivelessatile、ressing comerttytytypecodeusageodoavoiderorors。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。


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