与PyInstaller不同的是,cx_Freeze生成的可执行文件需要依赖于Python解释器。这意味着在运行可执行文件之前,用户需要先安装Python解释器。然而,cx_Freeze在打包过程中更加灵活,可以更好地处理一些特殊的依赖关系和导入问题。 根据具体的需求,可以选择适合的工具。如果希望生成独立的可执行文件且不依赖于Python解释器,可以选...
PyInstaller 使用一种称为 “analysis” 的技术来确定脚本的依赖关系,这允许它只包含必要的模块,而不是整个 python 库。另一方面,cx_Freeze 使用一种称为 “包含” 的技术,它包括脚本可能使用的所有模块。这会使cx_Freeze可执行文件的大小大于 PyInstaller 创建的可执行文件。 Pyinstaller 与 Cx_Freeze 比较 在这里...
cx_Freeze的打包流程与PyInstaller略有不同。你需要通过命令行创建一个setup脚本，以指导打包过程。以下是具体步骤：首先，在Python脚本相同的文件夹中创建一个新的Python文件，例如命名为setup.py。然后，在该文件中复制并粘贴以下基本格式的代码：from cx_Freeze import setup, Executablesetup( name="yourAppName"...
PyInstaller 是最简单和最广泛支持的选择。考虑使用 Nuitka：如果你对性能要求较高且希望生成更小的文件，可以考虑使用 Nuitka，但需接受更长的编译时间和复杂的配置。使用 cx_Freeze 或 PyOxidizer：如果你需要跨平台支持，并且愿意编写更多的配置文件，可以考虑 cx_Freeze 或 PyOxidizer。
文件较小:生成的可执行文件相对较小,特别是与 PyInstaller、cx_Freeze 相比。 内嵌解释器:能够将 Python 解释器嵌入到应用程序中,减小了依赖的复杂性。 劣势: 学习曲线较陡:与 PyInstaller 等工具相比,PyOxidizer 更复杂,需要了解 Rust 编译链的工作方式。
我尝试了两个当前项目，并决定使用cx_freeze。我发现它更容易上手。它可以选择在zip存档中捆绑依赖项，...
PyInstaller打包的执行文件，只能在和打包机器系统同样的环境下。也就是说，不具备可移植性，若需要在不...
考虑使用 Nuitka:如果你对性能要求较高且希望生成更小的文件,可以考虑使用 Nuitka,但需接受更长的编译时间和复杂的配置。 使用cx_Freeze 或 PyOxidizer:如果你需要跨平台支持,并且愿意编写更多的配置文件,可以考虑 cx_Freeze 或 PyOxidizer。
2、cx_Freeze(pipinstall cx-Freeze) 这款工具来说对标PyInstaller 最大的特点就是可以编写一个打包脚本 需要打包的时候只需要python执行一下 比如说编写一个 setup.py importsysfromcx_Freezeimportsetup, Executable#虽说ex_Freeze可以自动检测你使用了那些模块, 但是有些情况你可能需要微调一下#比如A模块调用了B模...
至此,cx_freeze和pyinstaller的两种打包方式就介绍完了,我个人比较喜欢pyinstaller,定制性强、自动搜索模块依赖、可以生成单独的exe文件、官方文档给的详细,缺点不支持py3.x ,但是现在绝大多数都是py2.x的天下。。。 我相信在不久py3.x开始流行的时候pyinstaller会跟进的 ...