-F, --onefile Create a one-file bundled executable.创建一个可执行文件 -w, --windowed, --noconsole去除黑框 # A path to search for imports (like using PYTHONPATH). Multiple paths are allowed, separated by ‘:’, or use this option multiple times -p DIR, --paths DIR 1. 2. 3. 4....
-D, --onedir Create a one-folder bundle containing an executable (default) -F, --onefile Create a one-file bundled executable. --specpath DIR Folder to store the generated spec file (default: current directory) -n NAME, --name NAME Name to assign to the bundled app and spec file (d...
打开WEB 浏览器访问https://www.python.org/downloads/windows/,一般就下载executable installer,x86 表示是 32 位机子的,x86-64 表示 64 位机子的。 记得勾选Add Python 3.X to PATH。 按Win+R 键,输入 cmd 调出命令提示符,输入 python或在开始菜单中搜索 IDLE: 3.环境配置 (1)在 Unix/Linux 设置环境...
Python解释器版本混乱, 2和3差别巨大, 而且细分版本也不尽相同, 难以选择和管理. 不同Linux发行版自带Python不同, 如ubuntu16自带2.7和3.5版本, 其中系统许多组件依赖于自带解释器, 一旦删除或者更改都可能会造成系统出问题. 不同的Python解释器软件包管理也是问题, 如pip和ipython等必备包组件, 而且在项目开发中如何...
executable installer:通过可执行文件(*.exe)方式安装。 embeddable zip file:这是嵌入式版本,可以集成到其他应用程序中。 (3)因为笔者的计算机是64位操作系统,所以需要选择一个64位的安装包,当前(笔者写稿时)最新版本“Windows x86-64 executable installer”。
PyInstaller将 Python应用程序冻结(打包)在Windows,GNU / Linux,Mac OS X,FreeBSD,Solaris和AIX下的独立可执行文件中。 与类似工具相比,PyInstaller的主要优势在于PyInstaller可与Python 2.7和3.5-3.7一起使用;由于透明压缩,它可生成较小的可执行文件;它是完全多平台的;并且使用OS支持来加载动态库,从而确保完全兼容。
--linux-onefile-icon=Linux下的图标位置 --onefile 像pyinstaller打包成单个exe文件 --include-package=复制比如numpy,PyQt5 这些带文件夹的叫包或者轮子 --include-module=复制比如when.py 这些以.py结尾的叫模块 –-include-package-data=包含给定软件包名称中的数据文件,等号后软件包名称。有的时候Nuitka并不能...
注意:web-based安装包最小,是基于网络安装,下载快,executable是exe安装,embeddable zip是压缩包安装 2,安装(使用的是 web-based安装包) 点击安装包 然后点击运行,如果选择Install Now就是安装到C盘下(默认安装),如果选择Customize installation就是自定义安装,可以自己选择安装的位置。第一个坑来了,记得要在最下面Add...
在Linux 实现内存共享的函数主要有 shmget、shmat、shmdt、shmctl 这么四个。 1、shmget 得到或者创建 一个共享内存对象 int shmget(key_t key, size_t size, int shmflg) 其中key_t key 的值为一个IPC键值,可以通过IPC_PRIVATE 建立一个新的键值为0的共享对象 ,但这并不能保证与IPC对象的对应关系,不同进...
在Linux 中,您可以使用#strace –p <pid>来跟踪特定线程的执行。 您为脚本分配的线程越多(并且得到处理器或操作系统允许的线程越多),脚本运行得越快。实际上,有时线程被称为工作者或从属。 我有一种感觉,你脑海中有这样一个小想法:为什么我们不从所有核心中为 Python 脚本分配大量线程,以便快速完成工作呢?