pyinstaller 和 Nuitka 使用感受

1.1 使用需求

這次也是由於項目需要，要將 python 的代碼轉成 exe 的程序，在找了許久後，發現了 2 個都能對 python 項目打包的工具——pyintaller 和 nuitka。

這 2 個工具同時都能滿足項目的需要：

• 隱藏源碼。這裏的 pyinstaller 是通過設置 key 來對源碼進行加密的；而 nuitka 則是將 python 源碼轉成 C++（這裏得到的是二進制的 pyd 文件，防止了反編譯），然後再編譯成可執行文件。

• 方便移植。用戶使用方便，不用再安裝什麼 python 啊，第三方包之類的。

1.2 使用感受

2 個工具使用後的最大的感受就是：

• pyinstaller 體驗很差！

• 一個深度學習的項目最後轉成的 exe 竟然有近 3 個 G 的大小（pyinstaller 是將整個運行環境進行打 - 包），對，你沒聽錯，一個 EXE 有 3 個 G！

• 打包超級慢，啓動超級慢。

• nuitka 真香！

• 同一個項目，生成的 exe 只有 7M！

• 打包超級快（1min 以內），啓動超級快。

Nuitka 的安裝及使用

2.1 nuitka 的安裝

• 直接利用 pip 即可安裝：pip install Nuitka

• 下載 vs2019(MSVS) 或者 MinGW64，反正都是 C++ 的編譯器，隨便下。

2.2 使用過程

對於第三方依賴包較多的項目（比如需要 import torch,tensorflow,cv2,numpy,pandas,geopy 等等）而言，這裏最好打包的方式是隻將屬於自己的代碼轉成 C++，不管這些大型的第三方包！

以下是我 demo 的一個目錄結構（這裏使用了 pytq5 框架寫的界面）：

├─utils//源碼1文件夾├─src//源碼2文件夾├─logo.ico//demo的圖標└─demo.py//main文件

使用以下命令（調試）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

這裏簡單介紹下我上面的 nuitka 的命令：

• --standalone：方便移植到其他機器，不用再安裝 python

• --show-memory --show-progress：展示整個安裝的進度過程

• --nofollow-imports：不編譯代碼中所有的 import，比如 keras，numpy 之類的。

• --plugin-enable=qt-plugins：我這裏用到 pyqt5 來做界面的，這裏 nuitka 有其對應的插件。

• --follow-import-to=utils,src：需要編譯成 C++ 代碼的指定的 2 個包含源碼的文件夾，這裏用, 來進行分隔。

• --output-dir=out：指定輸出的結果路徑爲 out。

• --windows-icon-from-ico=./logo.ico：指定生成的 exe 的圖標爲 logo.ico 這個圖標，這裏推薦一個將圖片轉成 ico 格式文件的網站（比特蟲）。

• --windows-disable-console：運行 exe 取消彈框。這裏沒有放上去是因爲我們還需要調試，可能哪裏還有問題之類的。

經過 1min 的編譯之後，你就能在你的目錄下看到：

├─utils//源碼1文件夾├─src//源碼2文件夾├─out//生成的exe文件夾   
   ├─demo.build   
   └─demo.dist 
             └─demo.exe//生成的exe文件├─logo.ico//demo的圖標└─demo.py//main文件

當然這裏你會發現真正運行 exe 的時候，會報錯：no module named torch,cv2,tensorflow 等等這些沒有轉成 C++ 的第三方包。這裏需要找到這些包（我的是在 software\python3.7\Lib\site-packages 下）複製（比如 numpy,cv2 這個文件夾）到 demo.dist 路徑下。

至此，exe 能完美運行啦！

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/lI10U15drzwEh2JNa7K69A