


Le moyen le plus simple de regrouper vos fichiers Python (tournez-vous vers les fichiers .exe)
1. Introduction
Python est un langage interprété, il ne produit donc pas de fichiers exécutables (par exemple, .exe) lors de la compilation. Cependant, de nombreux programmes sont basés sur Python. Pour simplifier le processus de packaging, j'ai écrit un programme pour l'automatiser (avec une étape préalable). Cela garantit le processus d'emballage le plus simple que vous ayez jamais vu. Dépôt GitHub. Si vous le pouvez, donnez-lui une étoile. Merci !
Cet outil de packaging automatisé est basé sur la bibliothèque Python pyinstaller.
L'outil d'empaquetage s'appuie sur conda pour créer et gérer des environnements virtuels, l'étape préalable est donc d'installer conda (ignorez cette étape si vous l'avez déjà installé).
Ce programme prend uniquement en charge le packaging dans les environnements Windows, en particulier pour la création de fichiers .exe.
2. Étapes préalables
Étape 1 : Télécharger depuis le site officiel
Allez sur le site officiel d'Anaconda et téléchargez anaconda. Entrez votre e-mail et cliquez sur Soumettre.
Étape 2 : Choisissez Anaconda ou Miniconda
Cliquez sur Télécharger et Anaconda sélectionnera la version de plateforme appropriée pour vous.
Si vous souhaitez utiliser conda pour gérer les dépendances, télécharger Anaconda est un excellent choix (il inclut même une interface graphique pour la gestion des dépendances). Si vous téléchargez simplement conda pour empaqueter des fichiers Python, faites défiler la page vers le bas pour trouver le « programme d'installation de Miniconda » – c'est un meilleur choix léger (mais il lui manque une interface graphique).
Étape 3 : Confirmer l'installation
Ouvrez le programme d'installation téléchargé et utilisez les paramètres par défaut. Vous pouvez modifier le chemin d'installation si vous le souhaitez. Après l'installation, vérifiez dans le menu Démarrer de Windows Anaconda Prompt ou Anaconda Powershell Prompt. S'ils sont présents, l'installation est réussie.
3. Utilisation de l'outil d'emballage automatisé
Étape 1 : Choisissez un outil
Le référentiel GitHub fournit deux outils : EasyPackager et PeasyPackager. Si vous n'avez pas besoin d'ajouter des icônes (.ico) ou de regrouper plusieurs fichiers Python dans un seul exécutable, utilisez EasyPackager. Ici, nous expliquons comment utiliser EasyPackager.
Remarque : Si conda est installé sur le lecteur C (installation par défaut), n'oubliez pas d'exécuter le programme en tant qu'administrateur pour éviter les problèmes d'autorisation.
Étape 2 : utiliser l'environnement de base ou créer un nouvel environnement
Ouvrez EasyPackager_GUI.exe (version GUI recommandée). La première option vous permet de choisir entre l'environnement de base ou la création d'un nouvel environnement.
Lors de l'utilisation de l'environnement de base, le fichier exécutable généré a tendance à être volumineux car Pyinstaller regroupe toutes les bibliothèques et modules de l'environnement, même ceux inutilisés. Cela rend non seulement l'exécutable volumineux, mais ralentit également son exécution. Par conséquent, il est fortement recommandé d’utiliser la deuxième méthode – créer un nouvel environnement. Choisissez nouveau.
Étape 3 : Sélectionnez le fichier à empaqueter
Cliquez sur "Sélectionner un fichier" et choisissez le fichier Python à empaqueter.
Étape 4 : Saisissez la version Python et les dépendances
Si vous utilisez l'environnement de base, ignorez cette étape. Si vous avez sélectionné nouveau, remplissez les champs suivants :
- Entrez la version Python : Spécifiez la version Python requise pour votre programme (par exemple, 3.10).
- Entrez les noms des packages de dépendances : répertoriez les packages de dépendances requis (pas les noms de modules), séparés par des espaces. Par exemple, si votre programme utilise cv2 et numpy, saisissez :
opencv-python numpy
Laissez ce champ vide si aucune dépendance supplémentaire n'est nécessaire.
Étape 5 : Choisissez les options des boutons radio
- Génère un seul fichier exécutable : sélectionnez cette option pour générer un fichier .exe autonome. Si cette case n'est pas cochée, des fichiers .dll supplémentaires seront créés à côté du .exe. Fortement recommandé de sélectionner ceci.
- Exécute le programme tout en ouvrant une fenêtre de ligne de commande : sélectionnez cette option si votre programme ne dispose pas d'une interface graphique mais inclut des parties interactives (par exemple, input()).
Ceci est un exemple. La fenêtre noire est une ligne de commande, la blanche est une interface graphique.
En cas de doute, sélectionnez les deux options.
Étape 6 : Exécuter
Cliquez sur le bouton "Exécuter". Une fenêtre de ligne de commande s'ouvrira. Assurez-vous que la fenêtre reste en haut (n'utilisez pas votre ordinateur pour d'autres tâches pendant l'exécution). Lorsque la ligne de commande affiche « Terminer l'emballage, vous pouvez quitter maintenant ! », vous pouvez la fermer.
Étape 7 : localisez le fichier .exe
Après l'exécution, accédez au répertoire du fichier Python. Un dossier dist contiendra le fichier exécutable. Les autres fichiers générés peuvent être supprimés.
Si vous n'avez pas sélectionné « Génère un seul fichier exécutable », le dossier comprendra le fichier .exe et un dossier avec les fichiers de liens dynamiques.
4. À propos de PeasyPackager
PeasyPackager est une version avancée d'EasyPackager. Il prend en charge l'ajout d'icônes (.ico) au programme et le regroupement de plusieurs fichiers Python dans un seul exécutable.
PeasyPackager est similaire à EasyPackager, avec quelques fonctionnalités supplémentaires :
1. Ajouter une icône de programme
L'option « Ajouter une icône pour le programme » permet aux utilisateurs d'ajouter une icône au programme packagé. Il ne prend en charge que les fichiers .ico. Sélectionnez cette option et cliquez sur "Sélectionner un fichier" pour choisir le fichier icône.
2. Packager plusieurs fichiers Python
L'option « Emballer plusieurs fichiers Python » permet aux utilisateurs de regrouper plusieurs fichiers .py. Sélectionnez simplement leurs chemins.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
