1。pyinstaller和Nuitka的使用心得1.1需求这次也是因为项目的需要。找了半天，找到了两个可以打包python项目的工具——pyintaller和nuitka。这两个工具可以同时满足项目的需要：隐藏源码：这里的pyinstaller通过设置密钥对源码进行加密；而nuitka则是将python源码转成C++（这里是一个二进制的pyd文件，防止反编译），然后编译成可执行文件。移植方便：用户使用简单，无需安装任何python、第三方包等。1.2使用感受这两个工具使用后最大的感受就是：pyinstaller的体验很差！一个深度学习项目最终转换成的exe大小将近3G（pyinstaller将整个运行环境打包），是的，你没听错，一个EXE有3G！打包超慢，启动超慢。nuitka闻起来真香！同样的项目，生成的exe只有7M！打包超快（1分钟以内），启动超快。二、Nuitka的安装和使用2.1Nuitka的安装可以直接使用pip安装：pipinstallNuitka下载vs2019(MSVS)或者MinGW64，反正都是C++编译器，下载就行了。2.2使用过程对于第三方依赖较多的项目（如importtorch、tensorflow、cv2、numpy、pandas、geopy等），这里最好的打包方式是只将自己的代码转成C++，不管这些大型第三方包！下面是我的demo的一个目录结构（这里用的是pytq5框架写的界面）：├─utils//源代码1文件夹├─src//源代码2文件夹├─logo.ico//demo图标└─demo.py//main文件直接生成exe文件使用如下命令（调试）：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.icodemo.py这里简单介绍一下我上面的nuitka命令：--standalone：容易移植到其他机器，不用再安装python--show-memory--show-progress：显示整个安装的进度--nofollow-imports：不要编译代码中的所有imports，这样如keras、numpy等。--plugin-enable=qt-plugins：我这里的接口使用pyqt5，这里nuitka有对应的插件。--follow-import-to=utils,src：两个指定文件夹，包含需要编译成C++代码的源代码，以.分隔。--output-dir=out：指定输出路径为out。--windows-icon-from-ico=./logo.ico：指定生成的exe的图标为logo.ico。这里是一个将图片转换成ico格式文件的网站（Bitbug）。--windows-disable-console：运行exe取消弹框。不放在这里是因为我们还需要调试，可能会出现问题等等。编译1分钟后，在你的目录下可以看到：├─utils//源代码1文件夹├─src//源代码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图标└─demo.py//主文件当然你会发现实际运行exe的时候会报错：noModulenamedtorch、cv2、tensorflow等都是第三方包，没有转成C++。这里需要找到这些包（我的在software\python3.7\Lib\site-packages下）复制（比如numpy、cv2文件夹）到demo.dist路径下。至此，exe可以完美运行！以上就是本次分享的全部内容。想了解更多python知识，请前往公众号：Python编程学习圈，发“J”免费领取，每日干货分享
