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目录

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🐀使用需求

🐃pyintaller和nuitka特点

🐅pyinstaller使用感受

🐇nuitka使用感受

🐉Nuitka的安装

🐍Nuitka的使用

🐎示例

🐐nuitka的命令介绍

🐒补充

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🐀使用需求

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。

🐃pyintaller和nuitka特点

• 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。

🐅pyinstaller使用感受

• 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使用感受

• 同一个项目（上面），生成的exe只有7M！

• 打包超级快（1min以内），启动超级快

🐉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。

🐍Nuitka的使用

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！

🐎示例

demo目录结构

├─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

🐐nuitka的命令介绍

• --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。

🐒补充

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！

文章来源于【李小肥】李小肥

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