目录

  • Pyinstaller是啥
  • 入门案例:Hello World 封装
    • 1.hello world封装
    • 2.封装步骤
      • 1.新建文件夹放入hello.py文件
      • 2.按住shift点鼠标右键选择
      • 3.输入
      • 4.完成后打开dist文件
      • 运行的效果如下
  • pyinstaller的参数详解
    • 比如:加个icon图标
  • 进阶案例:读取.dat文件,计算绘图并保存结果
    • 1.dat文件读取和处理
    • 2.整体的流程和代码
    • 3.封装遇到问题及解决
      • 问题1:RecursionError:maximum recursion depth exceeded
      • 问题2:FileNotFoundError:File b’./loadc.dat’does not exist
      • 问题3:ModuleNotFoundError:No module named’sklearn.utils._cython_blas
      • 问题4:ModuleNotFoundError:No module named’sklearn.neighbors.typedefs
    • 4.封装成功后运行

Pyinstaller是啥

https://pyinstaller.org/en/stable/

Pyinstaller可以打包Win、Linux、MacOS下的python程序,在什么环境下打包的就是什么平台的程序。相对来看,Pyinstaller打包的程序体积大、安全性稍差(容易反编译),但是上手相对简单一些。

入门案例:Hello World 封装

1.hello world封装

安装:cmd下输入pip install Pyinstaller(P大写)
清华大学镜像

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Pyinstaller

编程:加入input()解决闪退问题

print("hello world")input("输入任意键结束")

2.封装步骤

1.新建文件夹放入hello.py文件

2.按住shift点鼠标右键选择

3.输入

pyinstaller -F hello.py

4.完成后打开dist文件

运行的效果如下

pyinstaller的参数详解

pyinstaller -F -w –icon=xxx.ico main.py –noconsole

  • -F表示生成单exe可执行文件,-w表示窗体程序,
  • –icon是设置exe的显示图标,’main.py’是程序的入口,
  • –noconsole 表示不展示cmd窗口

PyInstaller 支持的常用选项
-h,–help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

比如:加个icon图标

改进后:pyinstaller -F –icon=subway.ico hello.py

进阶案例:读取.dat文件,计算绘图并保存结果

1.dat文件读取和处理

import numpy as npimport pandas as pdimport os# 列出当前目录下所有的文件files = os.listdir(".")for filename in files:portion = os.path.splitext(filename)# 如果后缀是.txtif portion[1] == ".txt":# 重新组合文件名和后缀名newname = portion[0] + ".csv"os.rename(filename,newname)a=pd.read_csv('F:\python\loadc.csv',sep = ',',encoding = 'gbk')
import pandas as pdimport numpy as npfile_path = "./loadc.dat"df = pd.read_csv(file_path,encoding = 'gbk')

2.整体的流程和代码

import pandas as pdimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt#########################################################pd.set_option('display.width', 1000)#加了这一行那表格的一行就不会分段出现了pd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option('display.max_rows', None)plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ## 设置正常显示符号###########################################################file_path = "./loadc.dat"df = pd.read_csv(file_path,encoding = 'gbk')file_path1 = "./thrustweight.dat"df1 = pd.read_csv(file_path1,encoding = 'gbk')########################################################### 推力和载荷数据记录的处理#转换成只有数据的列表a=df.iloc[1,:].str.split("\t").tolist()# print(df.loc["预估载荷上下界"])load_list1=[i for j in a for i in j ]load_data1=list(map(float,load_list1[1:]))load_list=[]for k in range(1,df.shape[0]):a = df.iloc[k, :].str.split("\t").tolist()load_list1 = [i for j in a for i in j]load_data1 = list(map(float, load_list1[1:]))#输出不带米数的数据load_list.insert(k-1, load_data1)#装换成DataFrame数据load_data_dataframe=pd.DataFrame(load_list,columns=["thrust_min","thrust_max","torque_min","torque_max"])########################################################### 占比数据的处理b=df1.iloc[1,:].str.split("\t").tolist()load_rate1=[i for j in b for i in j ]load_rate=list(map(float,load_rate1[:]))cutter_thrust_rate1=load_rate[0]/100shield_friction_rate1=load_rate[1]/100equipment_traction_rate1=load_rate[2]/100############################################################输出刀盘推力的预估上界和下界cutter_thrust_rate=pd.Series([cutter_thrust_rate1]*800)cutter_thrust_load=load_data_dataframe.mul(cutter_thrust_rate,axis=0)shield_friction_rate=pd.Series([shield_friction_rate1]*800)shield_friction_load=load_data_dataframe.mul(shield_friction_rate,axis=0)equipment_traction_rate=pd.Series([equipment_traction_rate1]*800)equipment_traction_load=load_data_dataframe.mul(equipment_traction_rate,axis=0)# print(load_data_dataframe)# print(cutter_thrust_load)################################################################画图plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置窗口大小x=range(800)y1=cutter_thrust_load["thrust_min"]y2=cutter_thrust_load["thrust_max"]# y3=cutter_thrust_load["torque_min"]# y4=cutter_thrust_load["torque_max"]y3=shield_friction_load["thrust_min"]y4=shield_friction_load["thrust_max"]y5=equipment_traction_load["thrust_min"]y6=equipment_traction_load["thrust_max"]plt.plot(x,y1,color="r",linestyle="--",linewidth=3,label="刀盘推力下界")plt.plot(x,y2,color="r",linewidth=3,label="刀盘推力上界")# plt.plot(x,y3,color="y",linewidth=3,label="刀盘扭矩下界")# plt.plot(x,y4,color="k",linewidth=3,label="刀盘扭矩上界")plt.plot(x,y3,color="g",linestyle="--",linewidth=3,label="盾构摩擦力下界")plt.plot(x,y4,color="g",linewidth=3,label="盾构摩擦力上界")plt.plot(x,y5,color="y",linestyle="--",linewidth=3,label="设备牵引力下界")plt.plot(x,y6,color="y",linewidth=3,label="设备牵引力上界")plt.legend(loc="best",fontsize='x-large')plt.tick_params(labelsize=13)plt.xticks(range(800)[::20],x[::20])plt.savefig('./推力分布曲线图.png')plt.title('推力分布曲线图',fontdict={'weight':'normal','size': 20})plt.ylabel('预估推力/kN',fontdict={'weight':'normal','size': 17})plt.xlabel('掘进行程/m',fontdict={'weight':'normal','size': 17})plt.grid(alpha=0.3)plt.savefig("./推力分布曲线图.png")# plt.show()###############################################################文件存储thrust_torque=pd.DataFrame()thrust_torque["thrust_min"]=load_data_dataframe["thrust_min"]thrust_torque["thrust_max"]=load_data_dataframe["thrust_max"]thrust_torque["cutter_thrust_min"]=cutter_thrust_load["thrust_min"]thrust_torque["cutter_thrust_max"]=cutter_thrust_load["thrust_max"]thrust_torque["shield_friction_thrust_min"]=shield_friction_load["thrust_min"]thrust_torque["shield_friction_thrust_max"]=shield_friction_load["thrust_max"]thrust_torque["equipment_traction_thrust_min"]=equipment_traction_load["thrust_min"]thrust_torque["equipment_traction_thrust_max"]=equipment_traction_load["thrust_max"]thrust_torque["torque_min"]=load_data_dataframe["torque_min"]thrust_torque["torque_max"]=load_data_dataframe["torque_max"]thrust_torque.to_csv('./thrust_load.csv',sep = ';',index = True)

3.封装遇到问题及解决

问题1:RecursionError:maximum recursion depth exceeded

pyinstaller -F –icon=subway.ico PET.py

核心代码:

import syssys.setrecursionlimit(5000)
pyinstaller PET.spec

问题2:FileNotFoundError:File b’./loadc.dat’does not exist


解决方法:把文件loadc.dat和thrustweight.dat放在PET.exe所在文件中

运行成功后的截图:

问题3:ModuleNotFoundError:No module named’sklearn.utils._cython_blas

解决方法:Spec文件内加入

hiddenimports=[‘cython’, ‘sklearn’, ‘sklearn.utils._cython_blas’ ],(手敲)
然后pyinstaller fg2.spec

问题4:ModuleNotFoundError:No module named’sklearn.neighbors.typedefs


解决方法:编译时加sklearn.neighbors.typedefs

pyinstaller -F fg2.py –hidden-import sklearn.neighbors.typedefs

4.封装成功后运行

pyinstaller -F –icon=subway.ico choosebest.py
pyinstaller choosebest.spec

【用途】:推力预测
【流程设计】:

封装结果如下:

使用说明:

使用方法:
1.内部所有文件直接拷贝到D盘;
2.点击 dist 中的 choosebest.exe 文件;
3.等待一会儿,出现“输入任意键结束”;
4.输入任意键,窗口消失;
5.打开dist文件夹,“maxr2_推力”为运行结果。

程序运行结果: