Pyinstaller+Pipenv打包Python文件,简直不要太香!

Python新视野 发表于 2022/04/28 19:01:25 2022/04/28
【摘要】 大家好,我是丁小杰相信大家都试过将Python文件进行打包,来发给其他没有安装Python环境的用户使用,但通常情况下,打包生成的exe文件都很大,而产生这种情况的原因就是,打包并不会只打包我们所使用的一些库,在我们日常使用的环境中,可能会有很多没有用的关联库被一起打包。这时,创建一个虚拟环境就是最好的选择,然后在虚拟环境中进行打包。 安装pipnevpipenv 用来管理虚拟环境,先安装一...

大家好,我是丁小杰

相信大家都试过将Python文件进行打包,来发给其他没有安装Python环境的用户使用,但通常情况下,打包生成的exe文件都很大,而产生这种情况的原因就是,打包并不会只打包我们所使用的一些库,在我们日常使用的环境中,可能会有很多没有用的关联库被一起打包。这时,创建一个虚拟环境就是最好的选择,然后在虚拟环境中进行打包。

安装pipnev

pipenv 用来管理虚拟环境,先安装一下 pipenv

pip install pipenv

使用 pip show pipenv 检查是否安装成功。

前期准备

创建一个文件夹,来保存虚拟环境相关文件,并cd进入该文件夹下。

创建虚拟环境

pipenv install

进入虚拟环境

pipenv shell

安装项目用到的库

pip install pandas

如果数量比较多的话,可以新建一个requirements.txt文件来保存需要的库名,一起下载。


再在虚拟环境中运行下面代码,记得修改requirements.txt文件路径,这里添加了阿里镜像速度要快些。

pip install -r D:\requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在虚拟环境中安装pyinstaller

这一步至关重要,如果没有在虚拟环境中安装pyinstaller的直接打包的话,会使用默认python环境的pyinstaller进行打包,那么,恭喜你前面都白做了。

pip install pyinstaller

使用pyinstaller打包

pyinstaller打包有不少可选参数,可以根据自己的需要进行添加。

-F:打包单个文件,产生一个文件用于部署(默认),如果代码都写在一个 .py 文件时使用,项目有多个文件时不要使用

pyinstaller -F xxx.py

-D:打包多个文件,产生一个目录用于部署(默认),用于框架编写的代码打包

pyinstaller -D xxx.py(项目入口文件)

–key=keys:使用 keys 进行加密打包

pyinstaller --key=123456 -F xxx.py

-d:产生 debug 版本的可执行文件

-p:用来添加程序所用到的包的所在位置,设置导入路径,可以用 ; ( Linux 使用 :)分割来指定多个目录。

-w:表示不用控制台窗口,使用 Windows 子系统执行,当程序启动的时候不会打开命令行(只对 Windows 有效)

-c:表示打开控制台窗口,使用控制台子系统执行,当程序启动的时候会打开命令行(默认)(只对 Windows 有效)

-i:将 file.ico 添加为可执行文件的资源,改变程序的图标(只对 Windows 系统有效)

下面是我打包时用的代码。

  • ./1.ico:exe文件图标路径
  • ./test.py:代码路径
pyinstaller -F -w -i ./1.ico ./test.py

运行完之后,可执行文件在dist文件夹下。

下面是两种情况下打包的对比,可以看到在虚拟环境中打包生成的可执行文件要小很多。

当然我们虚拟环境用完了之后,如果想要删除虚拟环境,可以

pipenv --rm                    删除虚拟环境

这里再给出一些pipenv的常用操作

pipenv --where                 列出本地工程路径
pipenv --venv                  列出虚拟环境路径
pipenv --py                    列出虚拟环境的Python可执行文件
pipenv install                 创建虚拟环境
pipenv isntall [moduel]        安装包
pipenv install [moduel] --dev  安装包到开发环境
pipenv uninstall [module]       卸载包
pipenv uninstall --all         卸载所有包
pipenv graph                   查看包依赖
pipenv lock                    生成lockfile
pipenv run python [pyfile]     运行py文件

这就是今天文章的主要内容了,建议大家收藏备用,像这种工具之后肯定是要用到的。


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