一、简介
Python 是一种解释性语言,因此它在编译过程中不会生成可执行文件(例如 .exe)。然而,许多程序都是基于Python的。为了简化打包过程,我编写了一个程序来自动化它(有一个先决步骤)。这确保了您所见过的最简单的包装过程。 GitHub 存储库。如果可以的话,请给它一颗星。谢谢!
这个自动化打包工具基于 pyinstaller Python 库。
打包工具依赖conda来创建和管理虚拟环境,因此前提步骤是安装conda(如果已经安装,请跳过此步骤)。
此程序仅支持在Windows环境下打包,专门用于创建.exe文件。
2. 前提步骤
第一步:从官网下载
前往Anaconda官网,下载anaconda。输入您的电子邮件并单击“提交”。
第 2 步:选择 Anaconda 或 Miniconda
点击下载,Anaconda 将为您选择合适的平台版本。
如果你想使用 conda 来管理依赖关系,下载 Anaconda 是一个不错的选择(它甚至包括用于依赖关系管理的图形界面)。如果您只是下载 conda 来打包 Python 文件,请在页面上向下滚动以找到“Miniconda 安装程序”——这是一个更好的轻量级选择(但缺少图形界面)。
第三步:确认安装
打开下载的安装程序并使用默认设置。如果需要,您可以更改安装路径。安装后,检查 Windows 开始菜单中的 Anaconda Prompt 或 Anaconda Powershell Prompt。如果存在,则安装成功。
3. 使用自动化打包工具
第 1 步:选择工具
GitHub 存储库提供了两个工具:EasyPackager 和 PeasyPackager。如果您不需要添加图标 (.ico) 或将多个 Python 文件打包到单个可执行文件中,请使用 EasyPackager。在这里,我们解释一下如何使用 EasyPackager。
注意:如果conda安装在C盘(默认安装),记得以管理员身份运行程序,避免权限问题。
步骤 2:使用基础环境或创建新环境
打开EasyPackager_GUI.exe(推荐GUI版本)。第一个选项允许您在基本环境或创建新环境之间进行选择。
使用基础环境时,生成的可执行文件往往很大,因为 Pyinstaller 打包了环境中的所有库和模块,甚至是未使用的库和模块。这不仅使可执行文件变得庞大,而且还减慢了其执行速度。因此,强烈建议使用第二种方法 – 创建新环境。选择新的。
第三步:选择要打包的文件
点击“选择文件”,选择要打包的Python文件。
第 4 步:输入 Python 版本和依赖项
如果使用基础环境,请跳过此步骤。如果您选择新建,请填写以下字段:
- 输入Python版本:指定您的程序所需的Python版本(例如3.10)。
- 输入依赖包名称:列出所需的依赖包(不是模块名称),以空格分隔。例如,如果您的程序使用 cv2 和 numpy,请输入:
opencv-python numpy
如果不需要额外的依赖项,请将此留空。
第 5 步:选择单选按钮选项
- 生成单个可执行文件:选择此选项可生成独立的 .exe 文件。如果未选中,将与 .exe 一起创建其他 .dll 文件。强烈建议选择这个。
- 打开命令行窗口时运行程序:如果您的程序缺少 GUI 但包含交互部分(例如 input()),请选择此选项。
这是一个例子。黑色窗口是命令行,白色窗口是GUI。
如果不确定,请选择两个选项。
第6步:执行
单击“执行”按钮。将打开一个命令行窗口。确保窗口位于顶部(执行期间不要使用计算机执行其他任务)。当命令行显示“打包完成,可以立即退出!”时,即可关闭。
步骤 7:找到 .exe 文件
执行后,导航到Python文件的目录。 dist 文件夹将包含可执行文件。其他生成的文件可以删除。
如果您没有选择“生成单个可执行文件”,则该文件夹将包含 .exe 文件和一个包含动态链接文件的文件夹。
4.关于PeasyPackager
PeasyPackager 是 EasyPackager 的高级版本。它支持向程序添加图标(.ico)并将多个Python文件打包成单个可执行文件。
PeasyPackager 与 EasyPackager 类似,但有一些附加功能:
1.添加程序图标
“为程序添加图标”选项允许用户向打包的程序添加图标。它仅支持 .ico 文件。选择此选项,然后单击“选择文件”以选择图标文件。
2. 打包多个Python文件
“打包多个Python文件”选项允许用户打包多个.py文件。只需选择他们的路径即可。
以上是打包Python文件的最简单方法(转为.exe文件)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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