怎么将python代码封装成一个程序

如何将python程序封装成exe可执行文件

将python程序直接转成exe程序的方法很多，主流的工具有PyInstaller、cx_freeze、py2exe等，论及优缺点，可谓各有千秋。然而，再好的工具在使用的时候也会遇到各种各样的问题。这里无法比较哪个好那个坏，不同工具对不同类型程序的处理能力不同，也许你用这个方法转化出来的程序出问题了，换个方法就行了。本文主要介绍py2exe的安装和使用。

py2exe的安装

点此下载和64位python27配套版本。

傻瓜式安装，就是一步一步往下点。

py2exe的使用

将python安装路径添加到系统环境变量Path值中。（若已添加，请忽略此步）

建立setuppy文件，文件中输入以下代码：

from distutilscore import setupimport py2exe

setup(console=["将要转换的文件名称py"])123

在终端（cmd）输入以下命令： 

setuppy py2exe 

这样便完成了从py文件到 exe文件的转换，生成的软件在dist文件夹内。

这里需要注意的是：不同python程序不能一概而论，具体情况需要具体讨论。

例：当运行出错，提示缺少sip文件时，setuppy可修改为：

from distutilscore import setupimport py2exe

setup(console=[{"script":"mainpy"}], options={"py2exe":{"includes":["sip"]}})123

例：当你不想dos窗口停留，需要其一闪而过时，setuppy可修改为：

from distutilscore import setup  

import py2exe  

setup(window=['namepy'])  #这里console改为window那么dos窗口不出现

Python语言主要有以下9个特点：

(1)简单易学

Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。

(2)面向对象

Python既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

(3)可移植性

由于 Python的开源本质,它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有 Python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行,这些平台包括Lnux、Windows、 FreeBSD、 Macintosh、 Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、Beos OS/390、Z/OS、 Palm OS、QNX、VMS、 Psion、 Acorn RISC OS、VxWorks、 PlayStation、 Sharp Zaurus、Windows CE,甚至还有 PocketPC、Symbian以及 Google基于Lnux开发的Android平台。

(4)解释性

一个用编译性语言如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候,连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上,由于不再担心如何编译程序,如何确保连接转载正确的库等,这一切使得使用Python变得更加简单。由于只需要把Python程序复制到另外一台计算机上,它就可以工作了,这也使得Python程序更加易于移植。

(5)开源

Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝,阅读它的源代码,对它做改动,把它的一部分用于新的自由软件中。 FLOSS是基于一个团体分享知识的概念,这是为什么Python如此优秀的原因之一 ——它是由一群希望看到一个更加优秀的 Python的人创造并经常改进这的。

(6)高级语言

Python是高级语言。当使用 Python语言编写程序时,无需再考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节。

(7)可扩展性

如果需要一段关键代码运行的更快或者希望某些算法不公开,就可以把部分程序用C或C语言编写,然后在 Python程序中使用它们。

(8)丰富的库

Python标准库确实很庞大,它可以帮助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGl、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GU(图形用户界面)Tk和其他与系统有关的 *** 作。记住,只要安装了Python,所有这些功能都是可用的,这被称作 Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如 wXPython、 Twisted和Pyon图像库等。

(9)规范的代码

Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

python的整个系统，我其实有非常多的不满。但是用任何一门语言都是取舍问题，如果有一门语言，库够多，已读，易用，性能高，我毫不犹豫立刻转过去。python的强处在于庞大的库，还有非常好的易读和易用性。但是相比来说，性能一直是个问题。python的实现性能大约和C相差五倍上下。如果是大规模计算问题，大约能差10倍以上。当然，我们可以写C扩展，但是这就不是使用python了。我们也可以说，很多时候我们不需要这么快的速度。这是个事实，但是不改变python性能差的事实。 python不但性能差，还有GIL这个玩意。以至于我现在对高并发计算都采取多进程的模式。多进程模式的通讯效率肯定比多线程低，而且麻烦。

另外，python在底层设计上，也表现出很强的实用主义倾向。这是比较外交术语的词汇，更加直白的说法应当是，混乱，不知所谓。在闭包设计上采用free variable设计，而不是lisp中的environs设计。区别？你试试看在外层闭包中from lib import 。由于引入不定个数名称，free variable无法处理。类似的问题还有LEGB规则，新手往往要花很长时间研究这个例子究竟是怎么错的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒个去，这种反直观反人类的事情都有，还敢说自己易读。

还有坑爹的元编程，这东西根本是坑爹中的坑爹货。如果你用过多重继承，大概就知道python的整个OO系统看起来根本是大型的仿真，到处都是乱糟糟的。C++怎么解决多重继承的？你最好别用（真心说，这可比python更加坑爹）。java怎么解决多重继承的，只能继承Interface。其实这是变相的变成了Interface-Implement模式。python怎么解决的？MRO！为什麽一个类加个__metaclass__就会改变性质啊，为什麽一个类去生成另一个类的写法是——我基本不记得了，反正webpy里面有用到，需要的话去炒栗子吧。为什麽方法要隐藏居然要改名字加__啊。你到底是在做OO还是在看起来像OO的东西上狂打补丁啊魂淡。

lambda表达式弱智。我和人讨论过，lambda是否是图灵完备的。结论还是完备的，不过需要借助Y combinator。何必呢？由于强调lambda的快速特性，因此将lambda强制在一行以内（没有结束标记），导致python其实是没有匿名函数的。一个callback数组写的难过死。

语法糖太多了点，当然，这是纯粹的个人感觉。语法糖是把双刃剑，用的好，可以简化编写和阅读，但是太多，往往容易引入语法混乱和额外的约束。

另外，语言的自构建特性混乱。虽说不是每门语言都强调自构建特性，但是通常而言，都是使用C实现一个内核，由内核实现一些基础 *** 作。再由基础 *** 作实现更复杂的 *** 作。每层的边界都是比较清晰的。谁来告诉我，python中有多少库在移植时是由纯python实现的？库的相互依赖层级是？

python的沙盒化也是个问题，如果沙盒做的够好，我完全可以把python作为一个客户级别的平台。用C写一个很简单的类似浏览器的东西，下载一个URL的python包回去运行（或者仅仅检查更新）。从而保证本地效果/跨平台/安全性。现在？一个都保证不了。我连把一个python包转移到另一台同构设备上都很麻烦（如果两者不是严格匹配，例如系统差异，系统版本差异）无论是web开发还是移动终端开发都必须走传统模式。

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