Python的打包神器—Nuitka！

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：

1.2 使用感受

2个工具使用后的最大的感受就是：

• 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。

二. Nuitka的安装及使用

2.1 nuitka的安装

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：

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softwarepython3.7Libsite-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！