Python application to exe

Как создать exe файл для Python кода с помощью PyInstaller

Установка PyInstaller не отличается от установки любой другой библиотеки Python.

Вот так можно проверить версию PyInstaller.

Я использую PyInstaller версии 4.2.

Создание exe файла с помощью PyInstaller

PyInstaller собирает в один пакет Python-приложение и все необходимые ему библиотеки следующим образом:

1. Считывает файл скрипта.
2. Анализирует код для выявления всех зависимостей, необходимых для работы.
3. Создает файл spec, который содержит название скрипта, библиотеки-зависимости, любые файлы, включая те параметры, которые были переданы в команду PyInstaller.
4. Собирает копии всех библиотек и файлов вместе с активным интерпретатором Python.
5. Создает папку BUILD в папке со скриптом и записывает логи вместе с рабочими файлами в BUILD.
6. Создает папку DIST в папке со скриптом, если она еще не существует.
7. Записывает все необходимые файлы вместе со скриптом или в одну папку, или в один исполняемый файл.

Если использовать параметр команды onedir или -D при генерации исполняемого файла, тогда все будет помещено в одну папку. Это поведение по умолчанию. Если же использовать параметр onefile или -F , то все окажется в одном исполняемом файле.

Возьмем в качестве примера простейший скрипт на Python c названием simple.py, который содержит такой код.

 
 
import time name = input("Введите ваше имя ") print("Ваше имя ", name) time.sleep(5)
 
Создадим один исполняемый файл. В командной строке введите:
 
pyinstaller --onefile simple.py 
 
После завершения установки будет две папки, BUILD и DIST, а также новый файл с расширением .spec. Spec-файл будет называться так же, как и файл скрипта.
 
 
Python создает каталог распространения, который содержит основной исполняемый файл, а также все динамические библиотеки.
 
 
Вот что произойдет после запуска файла.
 
 
Также, открыв spec-файл, можно увидеть раздел datas, в котором указывается, что файл netflix_titles.csv копируется в текущую директорию.
 
. a = Analysis(['simple1.py'], pathex=['E:\\myProject\\pyinstaller-tutorial'], binaries=[], datas=[('netflix_titles.csv', '.')], . 
 
Запустим файл simple1.exe, появится консоль с выводом: Всего фильмов: 7787 .
 
Добавление файлов с данными и параметр onefile
 
Если задать параметр --onefile , то PyInstaller распаковывает все файлы в папку TEMP, выполняет скрипт и удаляет TEMP. Если вместе с add-data указать onefile, то нужно считать данные из папки. Путь папки меняется и похож на «_MEIxxxxxx-folder».
 
 
 
import time import sys import os # pip install pandas import pandas as pd def count_records(): os.chdir(sys._MEIPASS) data = pd.read_csv('netflix_titles.csv') print("Всего фильмов:", data.shape[0]) if __name__ == "__main__": count_records() time.sleep(5)
 
Скрипт обновлен для чтения папки TEMP и файлов с данными. Создадим exe-файл с помощью onefile и add-data.
 
pyinstaller --onefile --add-data "netflix_titles.csv;." simple1.py
 
После успешного создания файл simple1.exe появится в папке DIST.
 
Можно скопировать исполняемый файл на рабочий стол и запустить, чтобы убедиться, что нет никакой ошибки, связанной с отсутствием файла.
 
 
Дополнительные импорты с помощью Hidden Imports
 
Исполняемому файлу требуются все импорты, которые нужны Python-скрипту. Иногда PyInstaller может пропустить динамические импорты или импорты второго уровня, возвращая ошибку ImportError: No module named …
 
Для решения этой ошибки нужно передать название недостающей библиотеки в hidden-import.
 
Например, чтобы добавить библиотеку os, нужно написать вот так:
 
pyinstaller --onefile --add-data "netflix_titles.csv;." — hidden-import "os" simple1.py
 
Файл spec
 
Файл spec — это первый файл, который PyInstaller создает, чтобы закодировать содержимое скрипта Python вместе с параметрами, переданными при запуске.
 
PyInstaller считывает содержимое файла для создания исполняемого файла, определяя все, что может понадобиться для него.
 
Файл с расширением .spec сохраняется по умолчанию в текущей директории.
 
Если у вас есть какое-либо из нижеперечисленных требований, то вы можете изменить файл спецификации:
 
 
Собрать в один бандл с исполняемым файлы данных.
 
Включить другие исполняемые файлы: .dll или .so.
 
С помощью библиотек собрать в один бандл несколько программы.
 
 
Например, есть скрипт simpleModel.py, который использует TensorFlow и выводит номер версии этой библиотеки.
 
 
 
import time import tensorflow as tf def view_model(): print(tf.__version__) if __name__ == "__main__" : model = view_model() time.sleep(5)
 
Компилируем модель с помощью PyInstaller:
 
pyinstaller -F simpleModel.py
 
После успешной компиляции запускаем исполняемый файл, который возвращает следующую ошибку.
 
. File "site-packages\tensorflow_core\python_init_.py", line 49, in ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' from 'tensorflow_core.python' 
 
Исправим ее, обновив файл spec. Одно из решений — создать файл spec.
 
$ pyi-makespec simpleModel.py -F wrote E:\pyinstaller-tutorial\simpleModel.spec now run pyinstaller.py to build the executable 
 
Команда pyi-makespec создает spec-файл по умолчанию, содержащий все параметры, которые можно указать в командной строке. Файл simpleModel.spec создается в текущей директории.
 
Поскольку был использован параметр --onefile , то внутри файла будет только раздел exe.
 
. exe = EXE(pyz, a.scripts, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, [], name='simpleModel', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, upx_exclude=[], runtime_tmpdir=None, console=True )
 
Если использовать параметр по умолчанию или onedir, то вместе с exe-разделом будет также и раздел collect.
 
Можно открыть simpleModel.spec и добавить следующий текст для создания хуков.
 
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*- block_cipher = None import os spec_root = os.path.realpath(SPECPATH) options = [] from PyInstaller.utils.hooks import collect_submodules, collect_data_files tf_hidden_imports = collect_submodules('tensorflow_core') tf_datas = collect_data_files('tensorflow_core', subdir=None, include_py_files=True) a = Analysis(['simpleModel.py'], pathex=['E:\\myProject\\pyinstaller-tutorial'], binaries=[], datas=tf_datas + [], hiddenimports=tf_hidden_imports + [], hookspath=[], . 
 
Создаем хуки и добавляем их в hidden imports и раздел данных.
 
Хуки
 
 
Файлы хуков расширяют возможность PyInstaller обрабатывать такие требования, как необходимость включать дополнительные данные или импортировать динамические библиотеки.
 
 
Обычно пакеты Python используют нормальные методы для импорта своих зависимостей, но в отдельных случаях, как например TensorFlow, существует необходимость импорта динамических библиотек. PyInstaller не может найти все библиотеки, или же их может быть слишком много. В таком случае рекомендуется использовать вспомогательный инструмент для импорта из PyInstaller.utils.hooks и собрать все подмодули для библиотеки.
 
Скомпилируем модель после обновления файла simpleModel.spec.
 
pyinstaller simpleModel.spec 
 
Скопируем исполняемый файл на рабочий стол и увидим, что теперь он корректно отображает версию TensorFlow.
 
Вывод:
 
PyInstaller предлагает несколько вариантов создания простых и сложных исполняемых файлов из Python-скриптов:
 
 
Исполняемый файл может собрать в один бандл все требуемые данные с помощью параметра --add-data .
 
Исполняемый файл и зависимые данные с библиотеками можно собрать в один файл или папку с помощью --onefile или --onedir соответственно.
 
Динамические импорты и библиотеки второго уровня можно включить с помощью hidden-imports .
 
Файл spec позволяет создать исполняемый файл для обработки скрытых импортов и других файлов данных с помощью хуков.
 
 
Источник
 
Превращаем код на Python в исполняемый EXE-файл
 
 
Обычно код на Питон запускают двумя способами: через терминал или через текстовый редактор / IDE.
 
При этом стоит отметить, что файлик Python — это всего лишь скрипт, который сохранён в расширении .py. Да, это очевидно, но в этом и кроется проблема: иногда нужно скрыть исходный код, а поделиться программкой (в виде альфа-версии, например) очень хочется.
 
Одно из решений, которое закрывают боль с исходным кодом — это конвертация файла Python в исполняемый exe-файлик.
 
В этой статье мы научимся создавать «экзешники» при помощи двух библиотек: Pyinstaller and auto-py-to-exe.
 
Перед тем, как продолжить чтение статьи, скачайте этот репозиторий. Он здорово поможет вам понять процесс, если вы будете повторять все шаги вместе с нами.
 
Почему возникает потребность конвертировать Python-код в EXE
 
 
Код могут украсть. Об этом мы уже говорили выше. Куда проще достать исходный код непосредственно из py-файла, чем из скомпилированного приложение. Py-файл достаточно просто открыть!
 
Хочется поделиться кодом с другими юзерами. Дело не только в том, что ваш код могут украсть. Зачастую код содержит зависимости, которыми должен владеть другой юзер перед запуском вашего Python-кода. Но что, если он вообще ничего не смыслит в программировании? Не заставишь ведь его сперва выучить программирование, чтобы оценить ваше новое суперприложение. Проще создать исполняемый файл.
 
Исполняемый файл можно запускать автоматически, по расписанию. Этот пункт актуален, если вы решили написать утилиту для вашего ПК, и эта утилита должна запускаться либо в определенное время, либо вместе с запуском ОС.
 
 
Конвертация кода Python в файл .exe
 
Для начала создадим скрипт на Python. В качестве примера мы используем открытый код бронирования жилья AitBnb в Нью-Йорке. Если у вас уже есть готовый код, можете сразу использовать его.
 
import pandas as pd from pandas.api.types import CategoricalDtype def perform_validation(filename:str): """ A function to validate inputs for NYC Airbnb Open data. """ path_to_data = "../.." data = pd.read_csv(f"") # Convert neighbourhood_group to type category neighbourhood_group_to_cat = CategoricalDtype( categories=["Manhattan", "Brooklyn", "Queens", "Bronx", "Staten Island"], ordered=False ) data["neighbourhood_group"] = data["neighbourhood_group"].astype(neighbourhood_group_to_cat) # Convert room_type to type category room_type_to_cat = CategoricalDtype( categories=["Entire home/apt", "Private room", "Shared room"], ordered=False ) data["room_type"] = data["room_type"].astype(room_type_to_cat) # Convert last_review to datetime data["last_review"] = pd.to_datetime(data["last_review"]) # Minimum nights a person can stay is one night assert data["minimum_nights"].min() >= 1 # Minimum number of reviews is 0 assert data["number_of_reviews"].min() >= 0 # Minimum number of reviews per month assert data["reviews_per_month"].min() >= 0.00 # Minimum amount of listings per host assert data["calculated_host_listings_count"].min() >= 1 # Number of days when listing is available for books # Could be 0 if tennant has long term booking assert data["availability_365"].min() >= 0 # Save validated data data.to_csv("validated_ab_nyc_2019.csv", index=False) if __name__ == "__main__": # User inputs filename filename = input("Enter filename: ") # Ensure it's a string if not filename.isalpha(): filename = str(filename) # Automated validation perform_validation(filename)
 
Вы не забыли скачать библиотеки по ссылке по введении? Сделайте это сейчас.
 
Источник
 
Читайте также:  Invalid object name php