linux下的python打包
一、pyinstaller
优点：打包简单，将整个运行环境进行打包
缺点：打包文件大、臃肿、启动慢
- 安装pyinstaller包
pip install pyinstaller
- 打包一个文件
pyinstaller -D app.py
会在当前路径中生成build、dist文件夹还有一个spec文件，你生成的exe就在dist里边。双击即可运行。
参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| -h，–help | 查看该模块的帮助信息 |
| -F，-onefile | 产生单个的可执行文件 |
| -D，–onedir | 产生一个目录（包含多个文件）作为可执行程序 |
| -a，–ascii | 不包含 Unicode 字符集支持 |
| -d，–debug | 产生 debug 版本的可执行文件 |
| -w，–windowed，–noconsolc | 指定程序运行时不显示命令行窗口（仅对 Windows 有效） |
| -c，–nowindowed，–console | 指定使用命令行窗口运行程序（仅对 Windows 有效） |
| -o DIR，–out=DIR | 指定 spec 文件的生成目录。如果没有指定，则默认使用当前目录来生成 spec 文件 |
| -p DIR，–path=DIR | 设置 Python 导入模块的路径（和设置 PYTHONPATH 环境变量的作用相似）。也可使用路径分隔符（Windows 使用分号，Linux 使用冒号）来分隔多个路径 |
| -n NAME，–name=NAME | 指定项目（产生的 spec）名字。如果省略该选项，那么第一个脚本的主文件名将作为 spec 的名字 |
二、nuitka
缺点：没有打包依赖、环境、需要安装c++编译器
优点：启动快、打包后的程序小、将Python代码转换成C或C++代码
- 安装Nuitka
pip install Nuitka# 安装编译依赖(ubuntu)
apt-get install gcc
apt-get install g++
apt-get install clang
- 打包
python -m nuitka --clang --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
打包完目录结构：
├─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
常用参数：
--clang 使用clang编译器
--standalone 独立环境，使结果可移植
--windows-disable-console 去掉CMD控制窗口
--output-dir=out 生成exe到out文件夹下面去
--show-progress 显示编译的进度
--show-memory 显示内存的占用
--enable-plugin=pyqt5 打包pyqt5模块的需要
--plugin-enable=tk-inter 打包tkinter模块的需要
--plugin-enable=numpy 打包numpy,pandas,matplotlib模块的需要
--plugin-enable=torch 打包pytorch的需要
--plugin-enable=tensorflow 打包tensorflow的需要
--windows-icon-from-ico=你的.ico 软件的图标
--windows-company-name=Windows下软件公司信息
--windows-product-name=Windows下软件名称
--windows-file-version=Windows下软件的信息
--windows-product-version=Windows下软件的产品信息
--windows-file-description=Windows下软件的作用描述
--windows-uac-admin=Windows下用户可以使用管理员权限来安装
--linux-onefile-icon=Linux下的图标位置
--onefile 打包为单个exe文件
--include-package=复制比如numpy,PyQt5 这些带文件夹的包或库
--include-module=复制比如when.py 这些以.py结尾的叫模块
--include-package-data=包含给定软件包名称中的数据文件，等号后软件包名称。有的时候Nuitka并不能正确分析出一些Python软件包所需要使用的数据文件，在运行程序时提示FileNotFoundError等错误，此时就需要使用该选项。如：--include-package-data=ultralytics
--include-data-files= 按文件名包含数据文件，等号后的格式为<SRC=DEST>。SRC指的是文件夹的路径，DEST指的是文件夹相对于打包结果的路径，其中DEST只能使用相对路径。如：--include-data-files=/Users/admin/Downloads/yolov5n.pt=./yolov5n.pt
--include-data-dir= 包含文件夹中的数据文件，等号后的格式为<SRC=DEST>。使用方法与--include-data-files=相同。
--follow-import-to=MODULE/PACKAGE 如果使用该模块，请遵循该模块；如果是一个包，请遵循整个包。可以多次给定。默认为空。
--nofollow-import-to=允许从导入过程中排除特定的子目录
--follow-import-to=打包包含的文件夹
--remove-output 打包结束后删除产生的临时文件
参考：
python的打包神器——Nuitka
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