このトリックを学べば、本当に効果的です!コピーして貼り付けて、Python プログラムを exe にすばやくパッケージ化します。
皆さんこんにちは、私は新人です。
コードを理解せず、Python をインストールしていない同僚や友人に Python プログラムを送信するには、Python プログラムを exe 実行可能ファイルにパッケージ化して送信するのが最善の方法です。
これまで何度かパッケージ化を行っており、操作は難しくないのですが、パッケージングのコマンドが覚えられず、パッケージ化するたびにコマンドを確認し直す必要があります。したがって、この記事ではパッケージ化プロセスを記録します。パッケージ化する必要がある場合、直接コピーして貼り付けることができ、頭を使わずにすばやく完了できます。
準備
1. pyinstallerをインストールします
pip install pyinstaller
2. アイコンを準備します
アイコンは48*48サイズのicoアイコンを使用します(調整可能)まず、アイコンとして使用する画像を用意し、オンラインの ico アイコン変換サイトを見つけて、ico アイコンに変換してダウンロードして使用できます。
オンラインで ico アイコンを変換するためのツールはたくさんあります。オンラインで検索して、機能するツールを見つけてください。パブリック アカウントには外部リンクを配置できません。以下のこの記事のツールを入手すると、ツールへのリンクを取得できます使用しました。
3. パッケージ化ファイルの準備
フォルダーを作成し、パッケージ化する必要がある Python プログラムとその依存ファイルおよびアイコンをこのフォルダーに置きます。
パッケージングの実行
1. パッケージング コマンドの実行
フォルダーでコマンド ラインを開き、パッケージング コマンドを実行します。
pyinstaller -F -w -i *.ico -n xxx *.py
*.ico は先ほど用意したアイコン ファイルの名前、*.py はパッケージ化する必要がある Python プログラムの名前、-n パラメーターの後の xxx は、パッケージ化する Python プログラムの exe ファイル名を指定します。梱包結果です。
この記事では、年の初めに小さなトラを描くためのコードを例として取り上げます。コードdraw_tiger.pyとアイコンtiger.icoを新しく作成したフォルダーにコピーし、コマンドラインを開いて実行します。パッケージ化コマンド:
pyinstaller - F -w -i Tiger.ico -n Tigerdraw_tiger.py
コマンドの実行が完了するまで待ち、パッケージ化が完了します。
2. パッケージング プログラムを実行します
パッケージ化が完了すると、現在のフォルダーに 3 つのフォルダーと .spec で終わるファイルが生成されますので、ダブルクリックして .exe ファイルを開きます。プログラムを実行できます (Python プログラムに依存ファイルがあり、それらのファイルが自動的に dist ディレクトリに配置されない場合は、最初に依存ファイルをそこにコピーする必要があります)。 .exe ファイルのデスクトップ ショートカットを作成し、デスクトップ上で直接開いて実行することもでき、その方が便利です。
また、今回パッケージ化した .exe ファイルを Baidu Netdisk にアップロードしました。これは、公式アカウントのバックグラウンドで「Tiger Tiger Shengwei」とリプライすることで取得できます。
この .exe ファイルは同僚や友人に送信したり、同僚や友人のコンピュータで直接実行したりできます。
Python プログラムに呼び出されたファイルや画像などの依存ファイルがある場合は、それらを .exe ファイルと同じフォルダーに置き、同僚や友人に送信します。
パッケージ化パラメータと結果の説明
パッケージ化パラメータ
- -F 大文字の F、.exe 実行可能ファイルを作成します。すべてのサードパーティの依存関係とコードはパッケージ化されます。 .exe ファイルに追加します。
- -w はコマンド ライン ウィンドウを表示しません。
- -i は、.exe ファイルのアイコンを指定します。
- -n .exe ファイルのファイル名を指定します。ファイル名が指定されていない場合は、デフォルトで Python プログラムのファイル名が使用されます。
pyinstaller のすべてのパラメータを表示する必要がある場合は、コマンド ラインで pyinstaller --help を実行して表示できます。
pyinstaller --help
パッケージ結果
- __pycache__: Python プログラムのバイナリ .pyc ファイルを保存します。.pyc ファイルは、Python プログラム (拡張子 .py) によってコンパイルされたバイナリ ファイルです。これにより、読み込み速度が向上し、ソース コードが非表示になります。
- build: パッケージ化プロセス中に生成された一時ファイルを保存します。
- dist: パッケージ化された .exe 実行可能ファイルを保存します。
- .spec: パッケージ化された構成ファイル (パッケージ化されたプログラムはこのファイルから構成できますが、通常は必要ありません)。
上記は、Python プログラムを exe にパッケージ化する方法の概要です。今後のコピーを容易にするために、この記事をブックマークしてください。「いいね!」、読んで、共有することを歓迎します。
以上がこのトリックを学べば、本当に効果的です!コピーして貼り付けて、Python プログラムを exe にすばやくパッケージ化します。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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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