1. 소개
Python은 해석된 언어이므로 컴파일 중에 실행 파일(예: .exe)을 생성하지 않습니다. 그러나 많은 프로그램이 Python을 기반으로 합니다. 패키징 프로세스를 단순화하기 위해 이를 자동화하는 프로그램을 작성했습니다(한 가지 전제 조건 단계 포함). 이는 지금까지 본 적이 없는 가장 간단한 포장 공정을 보장합니다. GitHub 저장소. 가능하시다면 별점 부탁드립니다. 감사합니다!
이 자동화된 패키징 도구는 pyinstaller Python 라이브러리를 기반으로 합니다.
패키징 도구는 가상 환경을 생성하고 관리하기 위해 conda를 사용하므로 전제 조건 단계는 conda를 설치하는 것입니다(이미 설치한 경우 이 단계를 건너뛰십시오).
이 프로그램은 Windows 환경의 패키징만 지원하며, 특히 .exe 파일 생성을 위한 것입니다.
2. 전제 조건
1단계: 공식 웹사이트에서 다운로드
아나콘다 공식 홈페이지에 접속하여 아나콘다를 다운로드 받으세요. 이메일을 입력하고 제출을 클릭하세요.
2단계: Anaconda 또는 Miniconda 선택
다운로드를 클릭하면 Anaconda가 귀하에게 적합한 플랫폼 버전을 선택합니다.
conda를 사용하여 종속성을 관리하려면 Anaconda를 다운로드하는 것이 좋습니다(종속성 관리를 위한 그래픽 인터페이스도 포함되어 있음). Python 파일을 패키징하기 위해 Conda를 다운로드하는 경우 페이지에서 아래로 스크롤하여 "Miniconda 설치 프로그램"을 찾으세요. 이는 더 가벼운 선택이지만 그래픽 인터페이스가 부족합니다.
3단계: 설치 확인
다운로드한 설치 프로그램을 열고 기본 설정을 사용합니다. 원하는 경우 설치 경로를 변경할 수 있습니다. 설치 후 Windows 시작 메뉴에서 Anaconda 프롬프트 또는 Anaconda Powershell 프롬프트를 확인하세요. 있으면 설치가 성공한 것입니다.
3. 자동 포장 도구 사용
1단계: 도구 선택
GitHub 저장소는 EasyPackager와 PeasyPackager라는 두 가지 도구를 제공합니다. 아이콘(.ico)을 추가하거나 여러 Python 파일을 단일 실행 파일로 패키징할 필요가 없다면 EasyPackager를 사용하세요. EasyPackager 사용법을 설명합니다.
참고: conda가 C 드라이브에 설치된 경우(기본 설치) 권한 문제를 방지하려면 관리자 권한으로 프로그램을 실행해야 합니다.
2단계: 기본 환경 사용 또는 새 환경 생성
EasyPackager_GUI.exe를 엽니다(GUI 버전 권장). 첫 번째 옵션을 사용하면 기본 환경 또는 새 환경 생성 중에서 선택할 수 있습니다.
기본 환경을 사용할 때 Pyinstaller는 사용하지 않는 라이브러리와 모듈까지 포함하여 환경의 모든 라이브러리와 모듈을 패키지하기 때문에 생성된 실행 파일이 커지는 경향이 있습니다. 이로 인해 실행 파일이 커질 뿐만 아니라 실행 속도도 느려집니다. 따라서 두 번째 방법인 새 환경 만들기를 사용하는 것이 좋습니다. 신규를 선택하세요.
3단계: 패키징할 파일 선택
"파일 선택"을 클릭하고 패키징할 Python 파일을 선택하세요.
4단계: Python 버전 및 종속성 입력
기본 환경을 사용하는 경우 이 단계를 건너뛰세요. 신규를 선택한 경우 다음 필드를 작성하세요.
- Python 버전 입력: 프로그램에 필요한 Python 버전을 지정합니다(예: 3.10).
- 종속성 패키지 이름 입력: 필요한 종속성 패키지(모듈 이름 아님)를 공백으로 구분하여 나열합니다. 예를 들어 프로그램이 cv2 및 numpy를 사용하는 경우 다음을 입력합니다.
opencv-python numpy
추가 종속성이 필요하지 않은 경우 공백으로 남겨두세요.
5단계: 라디오 버튼 옵션 선택
- 단일 실행 파일 생성: 독립 실행형 .exe 파일을 생성하려면 이 옵션을 선택합니다. 선택을 취소하면 .exe와 함께 추가 .dll 파일이 생성됩니다. 꼭 선택하시길 추천드립니다.
- 명령줄 창을 여는 동안 프로그램 실행: 프로그램에 GUI가 없지만 대화형 부분(예: input())이 포함된 경우 이 옵션을 선택하세요.
이것은 예입니다. 검은색 창이 명령줄, 흰색 창이 GUI입니다.
잘 모르겠으면 두 가지 옵션을 모두 선택하세요.
6단계: 실행
'실행' 버튼을 클릭하세요. 명령줄 창이 열립니다. 창이 맨 위에 있는지 확인하십시오(실행 중에 컴퓨터를 다른 작업에 사용하지 마십시오). 명령줄에 “패키징 완료, 지금 바로 종료해도 됩니다!”가 표시되면 닫아도 됩니다.
7단계: .exe 파일 찾기
실행 후 Python 파일이 있는 디렉터리로 이동합니다. dist 폴더에는 실행 파일이 포함됩니다. 그 외 생성된 파일은 삭제될 수 있습니다.
'단일 실행 파일 생성'을 선택하지 않은 경우 폴더에는 .exe 파일과 동적 링크 파일이 있는 폴더가 포함됩니다.
4. PeasyPackager 소개
PeasyPackager는 EasyPackager의 고급 버전입니다. 프로그램에 아이콘(.ico)을 추가하고 여러 Python 파일을 단일 실행 파일로 패키징하는 것을 지원합니다.
PeasyPackager는 EasyPackager와 유사하며 몇 가지 추가 기능이 있습니다.
1. 프로그램 아이콘 추가
'프로그램 아이콘 추가' 옵션을 사용하면 사용자가 패키지 프로그램에 아이콘을 추가할 수 있습니다. .ico 파일만 지원합니다. 이 옵션을 선택하고 "파일 선택"을 클릭하여 아이콘 파일을 선택하세요.
2. 여러 Python 파일 패키지화
'여러 Python 파일 패키지' 옵션을 사용하면 사용자가 여러 .py 파일을 패키지할 수 있습니다. 경로를 선택하기만 하면 됩니다.
위 내용은 Python 파일을 패키지하는 가장 쉬운 방법(.exe 파일로 전환)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

맨티스BT
Mantis는 제품 결함 추적을 돕기 위해 설계된 배포하기 쉬운 웹 기반 결함 추적 도구입니다. PHP, MySQL 및 웹 서버가 필요합니다. 데모 및 호스팅 서비스를 확인해 보세요.

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구