Python打包exe文件方法汇总【4种】
Python作为解释型语言，发布即公开源码，虽然是提倡开源但是有些时候就是忍不住想打包成exe，不仅仅是为了对代码进行加密，而是为了跨平台。防止有些没有安装py环境的电脑无法运行软件。
目录对python代码打包成exe的方式有4种，py2exe，pyinstaller，cx_Freeze，nuitka，分别对以上4种方法介绍，欢迎纠错和提供新的办法。
py2exe
介绍
py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具，这样，你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。
优点：
可以把python打包成exe
缺点：
打包好的 exe只能在相同的系统下运行，比如你在XP系统用py2exe打包好的exe只能在XP上运行，在win7上肯定有问题，而且也是存在在别的XP机子上也可能不能运行，因为一些别的机子可能会缺少dll文件什么的，作者我当时之所以抛弃py2exe 也是因为这个原因；
打包的文件也需要打包同exe下的dll，和一些库的压缩包，不然exe根本跑不起来
打包时候报始终报RuntimeError: BeginUpdateResource错误，就需要拷贝dll文件。C:\WINDOWS\system32\python27.dll复制到dist目录
总之毛病一大堆，基本上已经舍弃了
使用
安装好后，准备进行打包
准备一个文件x.py，这个x.py就是想要打包成exe。
然后这x.py同目录下新建一个setup.py，内容如下：
#coding=utf-8
from distutils.core import setup
import py2exe
includes = ["encodings", "encodings.*"]
#要包含的其它库文件
options = {"py2exe":
{
"compressed": 1, #压缩
"optimize": 2,
"ascii": 1,
"includes": includes,
"bundle_files": 1 #所有文件打包成一个exe文件
}
}
setup (
options = options,
zipfile=None, #不生成library.zip文件
console=[{"script": "x.py", "icon_resources": [(1, "Q.ico")] }]#源文件，程序图标
)
然后这cmd窗口下运行：
python setup.py py2exe
py2exe使用方法 (含一些调试技巧，如压缩email 类)
pyinstaller
PyInstaller除了win32平台外还支持Linux,Unix平台.py2exe的用法在前面的博文里已经有了，现在看看PyInstaller,pyinstaller是目前应用最多的python打包工具，也是我最常用的。
PyInstaller本身并不是Python模块，所以安装时随便放在哪儿都行。
优点：
可将python文件转成可执行文件
跨平台
输出的可以是单一目录,也可以是一个单独的打好包的可执行文件。py2exe貌似输出目录。
智能支持python的第三方模块如PyQt，外部数据文件等
支持EGG格式文件
可执行文件可以用UPX压缩,二进制压缩方式
支持控制台和视窗两种方式。
可以选择exe文件的图标 (Windows only)
支持 COM server (Windows only)
缺点：
import导入的问题
pyinstaller是很智能的，只要指定了入口py文件，那么它就会根据代码自动查找需要导入的包。但是隐式导入的话，平常运行是没有问题的，举例：
# test1.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
DB_CONNECT_STRING = 'mysql+pymysql://root:123456@localhost/study'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo = False)
DB_Session = sessionmaker(bind = engine)
session = DB_Session()
print('this is my test')
运行这个ORM库的初始化引擎，是没有问题的，在console得到结果：
this is my test
那么我们开始打包，使用最简单的pyinstaller test1.py。打包完成后，在当前目录下有个dist文件夹，进入dist下的test1文件夹，然后打开cmd，运行这个exe，我们就会发现：
提示： no model named ‘pymysql’
这是怎么回事呢？那么问题来了，sqlalchemy这个库在初始化的时候是不需要显示导入引擎库的，它自己有一个create_engine()的函数来初始化，这个字符串是使用者根据规则来自己填写的。其实解决的方法很简单，我们只要在显式导入pymysql这个库即可。现在我们导入这个库：
import pymysql
重新打包一遍（重新打包的时候记得删除掉spec文件，否则会有缓存，或者是加上–clean选项清除掉），再次运行,现在就没有这个问题了。
多进程打包的问题
官方的CPython存在一个GIL锁，这个锁的存在有很多优点，很多库都是线程安全的，单线程执行的效率也高。在python早期的一个版本中取消掉了GIL，代之以高粒度的锁来实现多线程，但是实际应用中单个线程的效率大大降低。故后来又将GIL这个锁还原回去，所以至今的python2也好还是python3中都会有这个锁。但是这个锁有很大一个问题，那就是效率问题，它导致了python仅仅只能利用一个core来进行数据的计算。所以后面为了弥补这个GIL带来的问题，专家们设计了multiprocessing库，gevent库等。前一个是多进程库，为了解决python用于数据密集型处理的情况；后一个用于异步IO处理的情况，基本原理就是在CPU时钟之间来回切换，简单的例子就是爬虫程序爬取网页的时候。假如有10个url，我们都要去GET它，实际上网络之间的延迟是大大高于计算机内部的，那么这个时间内计算机就切换到下一个。
有时候运用多进程是必须的，这个替代不了，哪怕它占用资源很多。
使用
安装：
pip install pyinstaller
使用方法（例子）：
pyinstaller -D -p F:\Python27\Lib -i logo.ico mian.py
-D:打包成多个文件
-p：指定python安装包路径
-i：指定图标，我的图标放在同目录下
mian.py：要打包的文件，和图标放在同目录下了
-D与-F一一对应，-F是打包成一个单独的文件。最后一排加上–noconsole，就是无窗口运行。
如果py程序是多进程的话，使用pyinstaller打包会出现错误，这个时候只要加上一行代码
在：
if name==‘mian’:
#新增
multiprocessing.freeze_support()
即可
有的时候你加上图片后打包会出错，这是因为图标里面的格式出错了，需要用图片编辑软件重新对图片内部大小进行设置，这个百度一下吧~
如果要加密混淆代码（其实没有用，一样可以反编译出你的源代码，但是聊胜于无吧）
加上一行 --key=asfweakjhfksafkasdkdbas随便几个字符串
好像要安装依赖包，根据提示安装即可
cx_Freeze
python中比较常用的python转exe方法有三种，分别是cx_freeze,py2exe，PyInstaller。py2exe恐怕是三者里面知名度最高的一个，但是同时相对来说它的打包质量恐怕也是最差的一个。pyinstaller打包很好，但是操作工序较为复杂，推荐cx_freeze，可以通过pip install cx-freeze 安装。–这是别人的描述，其实我觉得pyinstaller其实挺简单的
使用
安装方法：
打开cmd,输入pip install cx-freeze 后，会发现在python的Scripts文件夹下生成了三个文件
然后在cmd中,切换到Scripts路径下，输入 python cxfreeze-postinstall，会发现Scripts文件夹下又多了.bat文件，此时已经安装成功
继续在cmd下尝试输入 cxfeeeze -h 验证下，显示成功。
提示：直接通过 pip install cx-freeze 安装，仍然出现错误时（找不到文件），最好去官网：网址手动下载相应版本的cx-freeze文件，放在Scripts文件夹下，手动双击安装，然后再运行cxfreeze-postinstall。（例如：我的python版本是3.4.3，下载cx_Freeze-4.3.3.win-amd64-py3.4的文件。注意，版本不对无法安装！）
在cxfreeze的安装目录下即\Python34\Scripts，添加一个文件cxfreeze.bat(可用记事本)cxfreeze.bat内容如下：
@ echo off
C:\Python34\python.exe C:\Python34\Scripts\cxfreeze %*
在该目录下输入czfreeze -h也可以查看安装情况（用pip install cxfreeze就可直接安装改第三方库）
打包方法
打包文件时要在Scripts文件夹路径下操作，文件的路径最好是绝对路径。例如：将 G 盘的 hello.py 打包到 G 盘的 123文件夹下：cxfreeze g:\hello.py --taget-dir g:\123 或者 cxfreeze g:\hello.py --taget-dir g:\123 --base-name=Win32GUI。加上–base-name=Win32GUI可以在运行exe时去掉cmd黑框。
具体操作：
首先在命令提示符中使用cd命令转换到所需要转换的python文件的目录中，因为转换后的dist文件夹会出现在命令提示符的当前目录中
然后输入：
cxfreeze --init-script=C:\Users\tangc\Desktop\alien_invasion\alien_invasion.py alien_invasion.py
--init-script=后接绝对路径
如果你的程序中有图片等资源，是需要根据程序中的相对路径加入到dist文件中，也要在.exe同目录中加入images的文件夹（图片资源）
如果原.py程序使用了图片等素材，并且添加图片是相对路径（同一个文件夹下可以不使用绝对路径），打包文件后，需要将图片等素材拷贝一份放在打包后的文件夹下，否则运行.exe程序会找不到图片素材。
如果原.py程序使用图片添加的是绝对路径，在本地电脑上运行时可能不会发现错误。但是你将打包后的文件发给另一台机器，运行.exe程序会报错，大概意思是“根据你写的绝对路径找不到图片等素材”，即使你在文件夹下拷贝了素材，但是绝对路径也是错误的，所以，最好使用上一种方法。
注意：
只能指定一个要打包的模块，也就是启动模块
发布后，可执行文件执行路径不能有中文（最好也不要有空格）
启动执行的文件中不要有下面这种判断，否则可执行文件执行会没有任何效果
if __name__=='__mian__':
将exe放到其他机子上运行，弹出“找不到msvcr100.dll“ ，手动将”msvcr100.dll“拷贝到dist目录下即可
要去掉exe里的后面黑色控制台窗口就在前面的命令改成：
cxfreeze C:\Users\restartRemote.py (需打包文件路径） –target-dir D:\pyproject （存放exe的目标文件夹路径）–base-name=win32gui
nuitka
Nuitka直接将python编译成C++代码 ,再编译C++代码产生可执行文件,完全不存在反向解析的问题，非常安全，而且由于可执行文件由C++编译而来，运行速度也会获得提升。
但是我在打包中发现了一个文件，那就是在另一台电脑上无法运行…并且实际编译时需要近20分钟，编译的时候cpu持续100%
不过如果只是自己的电脑上运行的话，还是挺好使的
注意nuitka对python的某些语法有专门要注意的地方
下载完后会提示安装编译c++代码的软件，使用的是gcc
安装好有会有一个MinGW64的文件夹，比如我要打包一个back.py的文件，把这个py文件放在哪个目录下，常用命令如下
python -m nuitka --recurse-all --standalone cc.py python -m nuitka --standalone back.py # 可以用的打包方式 python -m nuitka --recurse-all --recurse-plugins=F:\Python27\Lib --remove-output --plugin-enable=enum_compat back.py # 带图标并且有窗口 python -m nuitka --recurse-all --recurse-plugins=F:\Python27\Lib --remove-output --icon=logo.ico --plugin-enable=enum_compat back.py # 不带窗口不带图标 python -m nuitka --recurse-all --recurse-plugins=F:\Python27\Lib --remove-output --plugin-enable=enum_compat --windows-disable-console back.py # 不删除辅助文件夹 python -m nuitka --recurse-all --recurse-plugins=F:\Python27\Lib --icon=logo.ico --plugin-enable=enum_compat back.py # 其他可运行 python -m nuitka --recurse-all --recurse-plugins=F:\Python27\Lib --standalone --remove-output --icon=logo.ico --plugin-enable=enum_compat back.py
在编译的时候大概要挺长时间，并且cpu持续暴涨。
速度…感觉确实变快了点…
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