外部依存関係なしでスタンドアロンの Python 実行可能ファイルを作成するにはどうすればよいですか?
依存関係のないスタンドアロン Python 実行可能ファイルの作成
Python アプリケーションをスタンドアロン実行可能ファイルとして配布するには、依存関係なしで実行できるソリューションが必要です。インストールされた依存関係の必要性。この目的で最も人気のあるツールの 1 つは PyInstaller です。
PyInstaller: Python スクリプトのコンパイル
PyInstaller は、Python スクリプトを、必要なライブラリとパッケージ内の依存関係。 PyInstaller を使用するためのクイックスタート ガイドは次のとおりです:
- PyInstaller をインストールします: pip install pyinstaller を実行して PyInstaller をインストールします。
- スクリプト ディレクトリに移動します: Python スクリプトが存在するディレクトリに変更します。
- 実行可能ファイルの作成: コマンド pyinstaller yourprogram.py を実行して、「dist」サブディレクトリにバンドルを生成します。
- 単一ファイルの実行可能ファイル (オプション) : 単一ファイルの場合は、コマンドに -F または --onefile を追加しますexecutable.
-
カスタム パスの追加 (オプション): インポート エラーの場合は、-F --paths=
Libsite-packages yourprogram.py を使用してサイト パッケージ パスを指定します。
上級考慮事項:
場合によっては、インポート エラーが発生する可能性があります。サイドパッケージを試すか、PyInstaller をダウングレードして問題を解決できます。詳細な手順については、PyInstaller マニュアルを参照してください。
PyInstaller を使用すると、Python アプリケーションをスタンドアロンの実行可能ファイルとして配布できるため、クライアントは外部依存関係をインストールする煩わしさから解放されます。
以上が外部依存関係なしでスタンドアロンの Python 実行可能ファイルを作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
