我是刚刚学习python的小白，我第一次安装也出错，pip下载经常出错，这个是因为网络问题，下载出错的找个网络好一点的地方就可以了，在网上找了各种教程，也下载了别人提供的安装包，结果发现，始终不行，后来我才发现，原来是版本问题，我的安装包是pyinstaller3.4，python版本是3.8，后来我在pycharm里面下载了pyinstaller，步骤如下
目前软件开发商对 Python 加密时可能会有两种形式，一种是对python转成的exe进行
我们可以在ArcGIS之外调用arcpy站点包运行python独立脚本，从而批量化任务提高工作效率。 如果可以把做好的脚本打包成exe是不是就更方便了呢？想想一键式处理也挺开心的。
我们写好的代码.py源文件，打包成EXE可执行文件，这样即使在没有安装Python的电脑上也可以执行。使用pyinstaller，参数如下（该命令直接在CMD命令提示符中运行）：
在我们完成一个Python项目或一个程序时，希望将Python的py文件打包成在Windows系统下直接可以运行的exe程序。在浏览网上的资料来看，有利用pyinstaller和cx_Freeze进行打包的方法。关于cx_Freeze打包的方法，可以参考wangdamozhizhou博客windows下cx_Freeze生成Python可执行程序中的方法。由于方法主要是可以用于Python3.3版本的，高于该版本的Python无法使用。在我尝试的过程中，碰到的一个问题是：
单元测试用于验证源代码的各个单元是否按照定义的规范工作。虽然这听起来很复杂，但简而言之，这意味着我们要验证源代码的每个部分是否按预期工作，而不必运行它们所属的整个程序。
先尝试了PyInstaller ，打包时一直提示 no module named gtk 而gtk 又依赖pygobject ，尝试安装几次之后失败放弃
当你学了一段时间Python，终于写出一个小游戏的时候，是不是很想发给你的小伙伴分享一下你的成果？但是，如果直接将xx.py文件发给别人，别人通常是不能直接运行的，他还需要安装python解释器，甚至还要安装我们用到的第三方包，是不是有点小麻烦？
写该文時，unity还没有原生支持python机器学习，目前unity提供的是用插件的方式使用机器学习
1. GUI界面 本次主要讲解如何打包，所以在此只是设计一个十分简单GUI界面本次主要讲解如何打包，所以在此只是设计一个十分简单GUI界面 代码如下
通常执行 python 程序要有相应的 Python 环境，但某些特定场景下，我们可能并不愿意这么麻烦的去配置这些环境（比如将写好的脚本发给客户进行操作），如果可以提前将程序打包成 Windows平台的 .exe 文件或者是Linux下的 .sh 脚本，那么使用起来就会方便很多，py2exe 和 PyInstaller 这两款工具都是干这么个事的，下面以 hello.py 脚本（代码内容如下）为例进行介绍。
作者：matrix 被围观: 4,844 次 发布时间：2021-02-08 分类：零零星星 | 2 条评论 »
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。
Nuitka is a Python compiler written in Python. It's fully compatible with Python 2.6, 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, and 3.8. You feed it your Python app, it does a lot of clever things, and spits out an executable or extension module.
去官网下载 pyinstaller 安装包：https://pypi.org/project/PyInstaller/#files
决定写这篇文章的初衷是来源于一位小伙伴的问题，关于"如何根据数据源用 Python 自动生成透视表"，这个问题背后有个非常好的解决思路，让代码替我们做重复的工作，从而减轻工作量，减少出错。
我使用的python配置的解释器,没有使用python的虚拟环境,因为虚拟环境建设出来的项目不是我想要的项目结构 ,包结构比较多,看着不是很舒服
本文的真正目的，其实并非要做一个完善的车牌识别工具，而是想要通过一些简单的 package 组合（包括深度学习框架等），实现一个简单的对外接口，用它来进行车牌识别。 这个项目的小难点在于 —— 如何打包依赖（包含需要 .so 的依赖）。 包含 .so 的依赖，通常是某些依赖需要编译一些文件（非纯 Python 实现的），此时，「稍有不慎」就会让我们无法执行代码。所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致：CentOS + Python 3.6。 ---- 本地测试 编写代码： 执行结果： ---
本文的真正目的，并不是说要做一个完善的车牌识别工具，主要就是说想要通过简单的一些package组合（包括深度学习框架等在哪），实现一个简单的对外接口，用来进行车牌识别，同时，该项目也有一个小难点：如何打包依赖（包含需要.so的依赖）。
这篇文章主要介绍Android用gradle打包，并且调用python脚本将打包好的apk上传到fir.im供相关人员下载,对于学习gradle 打包和python 几个常用网络库有一定帮助
3. 打开pycharm的底部的【Terminal】输入：pyinstaller --console --onefile ······.py，
要说使用Python中最让人头疼的过程，不是程序崩溃代码报错，而是卡在安装某个依赖库上，因为报错的代码千篇一律但安装失败的情况千奇百怪，因此本文将介绍我在安装第三方库遇到问题时的一般操作。
PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具，支持 Windows/Linux/MacOS三大主流平台，能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件，从而允许最终用户在无需安装 Python 的情况下执行应用程序。 PyInstaller 制作出来的执行文件并不是跨平台的，如果需要为不同平台打包，就要在相应平台上运行PyInstaller进行打包。
一、python安装pyinstaller方法 使用python编写脚本，需要发给别人使用的时候，总会想到如何打包成exe文件，发给对方。这样的话，对方可以直接使用运行，无需安装python。所以看网上的教程，大多使用pyinstaller。以下介绍下安装方法：
打开flet的官网，看到醒目的标题：“ 在Python 中构建 Flutter 应用程序的最快方法”。根据官网的介绍，Flet是一个快速、简单的界面框架。Flet 包装和简化了Flutter 小部件，并且可以用你喜欢的语言（目前支持Python，未来支持Go，C#）开发。
我们构建组除了负责bk-ci插件开发，还负责监控使用构建平台的所有项目的打包流水线、质量检查流水线的执行情况。
一般服务器被入侵的迹象，包括但不局限于：由内向外发送大量数据包（DDOS肉鸡）、服务器资源被耗尽（挖矿程序）、不正常的端口连接（反向shell等）、服务器日志被恶意删除等。那么既然是入侵检测，首先要判断的是服务器是否被入侵，必须排除是管理员操作不当导致的问题，因此入侵检测的第一项工作就是询问管理员服务器的异常现象，这对之后入侵类型的判断非常重要。
还不会使用Github自动构建Actions？这么好用的功能实在是忍不住写一篇文章推广一下。如果你没使用过，那么就来看看吧。 Github被微软收购之前就有自动构建工具，比如Travis CI，自动构建可以让代码自动构建起来，甚至自动打包、自动发布，我也是在编写我的笔记程序时想让Github自动发布新版本才开始使用这个功能。 我的项目是private类型的，AppVeyor免费版本只支持public的项目，后来发现Github的Actions可以支持private并且功能异常强大，几乎所有的程序（Wind
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
写的一些爬虫，不想太麻烦的使用pyqt5来写界面，就简单使用pyinstaller来做一个.exe的文件
之前我们做了一个简单的界面，但其实并没有什么功能，今天我们基于前段时间一直在学习的vue相关知识，来实现一些后台逻辑。
因为如果安装“python-3.7.2-amd64-webinstall.exe”，自动访问外网，导致无法访问。
云函数 SCF 各个运行时已内置部分常用依赖库，您可前往各运行时代码开发中查询：Node.js、Python 、PHP。但仅有内置依赖库是不足以满足用户的代码运行诉求的，在此基础上，云函数 SCF 提供了丰富的依赖安装方式。我们将分为上下两篇进行讲解，本文将介绍对 Node.js 和 Python 运行时的依赖安装方法，下篇将为大家介绍 PHP、Java、Go 的依赖安装方法。 Node.js 说明：https://cloud.tencent.com/document/product/583/11060
教程千千万，貌似我的window电脑就是打包不了，而且不同电脑的表现都不一致，很是奇怪。
IDEA有两大版本，一个是Ultimate版本，一个是Community版，ultimate是需要收费的，Community版是开源免费的。
在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
当然你可能要问：不是已经有conda和pip了吗，为什么还要再搞个poetry出来？ 如果你进poetry的官网查看介绍，你会发现poetry像是一个加强版的pip和venv。 poetry不是conda这样的大而全的虚拟环境管理，不能像conda那样安装不同版的Python（甚至其它语言的程序）。 poetry专注于解决项目的依赖问题，确保他人能轻松复现你的Python项目（而不掉进依赖地狱）。
上午发了张微信近 2000 位好友的头像拼图，让大伙儿看能不能快速找到自己的头像，没想到反响很强烈，引得阵阵惊呼与膜拜，没有料到。
喜欢看动漫的朋友们大概都能体会到一个难受的事情，就是在论坛或者群聊里面看到一张动漫截图，很想知道它的出处，但百度搜了一圈却也没有一个可靠结果，就很郁闷。今天就来带大家用Python做一个简单的“以图搜番”小应用。应用本身的实现不是很难的事情，其实就是调用别人的API接口来实现，主要目的还是通过这个案例来学习以下内容：
今天分享一下非常简单可行的方式发布 Python 应用程序，发布后只需要通过计算机管理后台启停你的应用程序，熟悉后可在其基础上进行功能拓展改进，是小白快速开发一个可用落地应用的最佳选择。本文将详细介绍两种方法将Python程序部署成windows服务。Python web应用服务器部署不在此次讨论之中。
软件开发中，环境的搭建和项目的部署是非常复杂的事情，因为有很多原因可能导致构建失败，下面就是常见的失败原因。
pyinstaller将Python脚本打包成可执行程序，使在没有Python环境的机器上运行
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码，甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见，从而杜绝手工标注等违规操作，与此同时增加了提交的复杂度。
以下是一个事务的例子，它先以MULTI开始一个事务，然后将多个命令入队到事务中，最后由EXEC命令触发事务，一并执行事务中的所有命令：
If you wish to change this, you may define the $POETRY_HOME environment variable:
PDM 在最近发布了 2.0.0 版本，新特性已基本完成。本文将介绍这次更新的内容。详细改动日志在这里可以看到。
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