用 Pyinstaller 打包 Python 程序 + 解决打包结果过大的问题
用 Pyinstaller 打包 Python 程序 + 解决打包结果过大的问题
这段时间应老师的要求，给实验室写了一个基于 PyQt5 的小工具。然而源码发过去人家还不要，一定要打包成可执行软件。
那就打包呗，刚好以前对 Pyinstaller 有一点接触，就用了一下这玩意。这篇博文主要记录一下基本用法和踩得一些坑。
1. 用 Pyinstaller 打包 Python 程序
首先我们需要安装 Pyinstaller:
pip install pyinstaller- 1
用 conda 也行，不过貌似最近清华的 Anaconda 源被封了，也不知道什么时候解禁。
Pyinstaller 用法很简单，在对应的主调 py 文件的目录下，运行:
pyinstaller [<args>] Target.py- 1
介绍一下 Pyinstaller 常用的参数用法:
--distpath <path>: 打包到哪个目录下-w: 指定生成 GUI 软件，也就是运行时不打开控制台-c: 运行时打开控制台-i <Icon File>: 指定打包后可执行文件的图标--clean: 在构建之前清理PyInstaller缓存并删除临时文件
关于打包成什么样，有两种选择：
-D: 创建包含可执行文件的单文件夹包，同时会有一大堆依赖的 dll 文件，这是默认选项-F: 只生成一个 .exe 文件，如果项目比较小的话可以用这个，但比较大的话就不推荐
最后来看看我使用的参数:
pyinstaller --distpath Release/ -w -i x.ico --clean main.py- 1
如果不指定 --dispatch 的话，最后会默认发布到 dis 目录下，进入目录后，就可以看到打包好的软件:
怎么样，看上去是不是就和正规软件一毛一样了！
不过还没完，因为软件有可能运行不了。
2. 加入依赖项
当我兴冲冲地去运行程序时，出现了这么一个玩意:
Failed to excute script xxx
啥？为啥会这样。其实这种情况往往是缺少了一些依赖项导致的。以我的例子来说，我的项目中有一个 config.yaml 文件需要在运行时读取，然而 Pyinstaller 是不会帮你把这些依赖项目也打包的。
解决办法很简单，手动把依赖项目复制进目录下就可以了。
OK！到此为止就完——了吗？
NO！因为我遇到了一个很恶心的问题，打包出来的程序居然足足有 600 多 M！坑人呐这不是！
我苦思冥想不知道是怎么回事，转眼一看，发现了一些不对劲的地方。
Excuse me? 我啥时候用过 Numpy 了？我转眼一想就明白了，肯定是这货偷偷把一些不相干的库也打包进来了。后来我上网上一查，有知乎大佬说是因为“Anaconda里内置了很多库，打包的时候打包了很多不必要的模块进去，要用纯净的Python来打包。”
我用的方法是使用 pipenv 来打包。
3. 使用 Pipenv
Pipenv 是一款管理虚拟环境的命令行软件，简单来讲，它可以创建一个只在某个目录下的局部 Python 环境，而这个环境是可以和全局环境脱离开的。
步骤如下:
- 安装 Pipenv
pip install pipenv- 1
- 选一个好目录做我们的虚拟环境，然后在该目录下:
pipenv install --python 3.7- 1
这样就可以在目录下创建一个局部的环境了，我这里设为 3.7 是因为我自己用的是 3.7，具体设什么根据自己的情况来定。
- 在命令行下激活环境
pipenv shell- 1
输入这个命令，我们就进入到了新建的虚拟环境。如果你这时候使用命令 pip list 并发现里面只有很少的库，这就说明我们成功进入虚拟环境了（有点像 Conda）。
- 安装依赖的库
在虚拟环境下安装 Pyinstaller 和你自己的脚本依赖的第三方库，比如我的就是：
pipenv install pyinstaller
pipenv install pyqt5
pipenv install pymysql
pipenv install geopy- 1
- 2
- 3
- 4
再次查看 pip list 时，如果都成功安装好了，我们就可以开始打包了。
- 把你的脚本放到这个目录下面，运行 pyinstaller，方法同前
这时我们就会用虚拟环境下的 pyinstaller 来打包库，由于这个环境比较纯净，所以即便它想乱打包其他的库也打包不了。
打包完毕后，你就会发现，很明显干净多了：
再一看，一共 90 M，足足缩小了 6 倍多。
