一. pyinstaller和Nuitka使用感受

1.1 使用需求

这次也是由于项目需要,要将python的代码转成exe的程序,在找了许久后,发现了2个都能对python项目打包的工具——pyintaller和nuitka。

这2个工具同时都能满足项目的需要:

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隐藏源码。这里的pyinstaller是通过设置key来对源码进行加密的;而nuitka则是将python源码转成C++(这里得到的是二进制的pyd文件,防止了反编译),然后再编译成可执行文件。

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方便移植。用户使用方便,不用再安装什么python啊,第三方包之类的。

1.2 使用感受

2个工具使用后的最大的感受就是:

pyinstaller体验很差!

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一个深度学习的项目最后转成的exe竟然有近3个G的大小(pyinstaller是将整个运行环境进行打包),对,你没听错,一个EXE有3个G!

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打包超级慢,启动超级慢。

nuitka真香!

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同一个项目,生成的exe只有7M!

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打包超级快(1min以内),启动超级快。

二. Nuitka的安装及使用

2.1 nuitka的安装

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直接利用pip即可安装:pip install Nuitka

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下载vs2019(MSVS)或者MinGW64,反正都是C++的编译器,随便下。

2.2 使用过程

对于第三方依赖包较多的项目(比如需要import
torch,tensorflow,cv2,numpy,pandas,geopy等等)而言,这里最好打包的方式是只将属于自己的代码转成C++,不管这些大型的第三方包!

以下是我demo的一个目录结构(这里使用了pytq5框架写的界面):
├─utils//源码1文件夹├─src//源码2文件夹├─logo.ico//demo的图标└─demo.py//main文件
使用以下命令(调试)直接生成exe文件:

nuitka --standalone --show-memory --show-progress --nofollow-imports --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=utils,src --output-dir=out --windows-icon-from-ico=./logo.ico demo.py
这里简单介绍下我上面的nuitka的命令:

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--standalone:方便移植到其他机器,不用再安装python

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--show-memory --show-progress:展示整个安装的进度过程

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--nofollow-imports:不编译代码中所有的import,比如keras,numpy之类的。

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--plugin-enable=qt-plugins:我这里用到pyqt5来做界面的,这里nuitka有其对应的插件。

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--follow-import-to=utils,src:需要编译成C++代码的指定的2个包含源码的文件夹,这里用,来进行分隔。

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--output-dir=out:指定输出的结果路径为out。

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--windows-icon-from-ico=./logo.ico:指定生成的exe的图标为logo.ico这个图标,这里推荐一个将图片转成ico格式文件的网站(比特虫)。

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--windows-disable-console:运行exe取消弹框。这里没有放上去是因为我们还需要调试,可能哪里还有问题之类的。

经过1min的编译之后,你就能在你的目录下看到:
├─utils//源码1文件夹├─src//源码2文件夹├─out//生成的exe文件夹     ├─demo.build      └─demo.dist
  └─demo.exe//生成的exe文件├─logo.ico//demo的图标└─demo.py//main文件
当然这里你会发现真正运行exe的时候,会报错:no module named torch,cv2,tensorflow等等这些没有转成C++的第三方包。

这里需要找到这些包(我的是在software\python3.7\Lib\site-packages下)复制(比如numpy,cv2这个文件夹)到demo.dist路径下。

至此,exe能完美运行啦!还不会的可以加好友来一起学习哦

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