我要评论一. 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：
- 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。
- 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！
- 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！
- 打包超级慢，启动超级慢。
nuitka真香！
- 同一个项目，生成的exe只有7m！
- 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
- 直接利用pip即可安装：pip install nuitka
- 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：
- --standalone：方便移植到其他机器，不用再安装python
- --show-memory --show-progress：展示整个安装的进度过程
- --nofollow-imports：不编译代码中所有的import，比如keras，numpy之类的。
- --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。
- --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。
- --output-dir=out：指定输出的结果路径为out。
- --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）。
- --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！
到此这篇关于python打包神器nuitka的使用的文章就介绍到这了,更多相关python打包神器nuitka内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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