【项目打包】Pycharm下py项目打包成exe文件发布

本文介绍在Pycharm下将Python项目打包成exe文件的方法。先说明了配置信息,包括系统、软件和所需库。接着阐述流程,如虚拟环境的配置,包括检查、创建激活和在Pycharm中配置;还介绍了调试及打包步骤,调试需安装必要库,打包可通过可视化界面操作。

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【项目打包】Pycharm下py项目打包成exe文件发布

刚进实验室,找学姐要点小活练练手,让我把之前的几个小功能的代码(py,matlab,c++)分别打包成exe软件。确实是人菜,遇到一些问题,以及中间的一些步骤就打算记下来,怕以后忘了。
【项目打包】matlab下mlapp项目打包成exe文件发布
【项目打包】visual studio 2022下c++项目打包成exe文件发布

配置信息

系统:win11
软件:pycharm2020
库:auto-py-to-exe

流程

虚拟环境

配虚拟环境真的是非常麻烦的事,目前我的想法是,留一个环境尽量都装上各种常用的库,用来调试项目,需要打包的时候再新建一个虚拟环境然后导出工程,专门用来打包和调试,这样打包的exe文件就会比较小。
当然这个小还不是最小的情况,最强的还是这个链接里面韦易笑大神的做法:怎么样打包 pyqt 应用才是最佳方案?或者说 pyqt 怎样的发布方式最优?
不过 我感觉我这样弄也还是比较简单的思路了,目前用足够了
具体步骤1:检查虚拟环境
在这里插入图片描述
这里的pack就是当前工程的虚拟环境名称
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里选择添加或者更改虚拟环境
那怎么增加或删除虚拟环境呢?就打开文件夹,在文件夹路径的地方输入cmd,进入命令行窗口,输入下面的代码可以查看虚拟环境列表
(默认conda什么的是安好了的,基本都是用的conda弄虚拟环境)

conda info -e

在这里插入图片描述
前面带*的就是当前的环境

具体步骤2:创建激活虚拟环境
在命令行窗口输入

conda create -n name #创建虚拟环境
conda activate name #激活虚拟环境
pip install python #下载python,版本自己可选

其中name就是虚拟环境的名字,起一个即可,分步完成创建和激活虚拟环境后,回到pycharm中进行配置。
完成之后可以再查看下虚拟环境列表,记住打包的虚拟环境路径。

conda info -e

具体步骤3:配置pycharm中打包的虚拟环境
回到pycharm中后,新建项目,把需要打包的文件放进来,更改虚拟环境
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
完成之后,虚拟环境的部分就配好了。

调试及打包

具体步骤1:调试
在终端(terminal)这里,激活环境后,首先把项目所必需的库一个个pip install安上。

conda activate name #激活虚拟环境

在这里插入图片描述
一下子记不住那么多库可以边跑边安。
其中打包需要安装的就只有一个auto-py-to-exe

pip install auto-py-to-exe

安完之后,能运行了就可以进行下一步打包了。

具体步骤2:打包
在这里插入图片描述

安完auto-py-to-exe后,在终端输入auto-py-to-exe,会弹出一个可视化的界面来引导你打包整个项目,而且还有贴心的中文可选,大部分选项都是很明了的。具体的可以看将py文件打包成exe可执行文件
这里还有一些情况,比如exe的界面里有图片的或者多文件互相调用等等,还需要通过修改代码以及一些操作来打包,可以看【PYTHON】将Python项目打包成EXE可执行文件(单文件,多文件,包含图片)
我这次这个没有涉及很复杂的,后面要是遇到,再回头补充。

### PyCharm 应用程序因并行配置不正确而无法启动的解决方案 当遇到 PyCharm 应用程序由于并行配置错误而导致无法启动的情况时,可以采取以下措施来解决问题。 #### 配置环境变量 确保 Java 的 `JAVA_HOME` 和 Python 解释器路径已正确设置。对于 Windows 用户,在系统属性中的高级系统设置里找到环境变量部分进行修改;Linux 或 macOS 用户则可以在 `.bashrc` 或者 `.zshrc` 文件中添加如下内容: ```bash export JAVA_HOME=/path/to/java export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin ``` #### 修改 PyCharm 启动参数 有时默认分配给 JVM 的内存不足以支持 IDE 正常运行,尤其是在处理大型项目或启用了多个插件的情况下。可以通过编辑 `pycharm64.exe.vmoptions` (Windows) 或者 `pycharm.vmoptions` (macOS/Linux),增加堆大小和其他必要的 JVM 参数[^1]。 #### 调整构建过程中的线程数 如果正在使用的编译工具链(如 CMake、Gradle 等)允许调整并发作业的数量,则应考虑减少该数值以降低资源竞争的可能性。例如,在 Gradle 中可通过命令行选项 `-PmaxParallelForks=1` 来限定最大并行任务数量为 1。 #### 更新软件版本 保持所依赖的所有库和框架处于最新状态有助于避免潜在兼容性问题带来的麻烦。特别是注意检查是否有新的 PyCharm 版本发布以及任何第三方插件是否已经更新到与当前开发环境相匹配的状态。 #### 清理缓存文件IDE 缓存可能会因为各种原因变得损坏从而影响正常工作流程。尝试删除位于用户目录下的隐藏 .cache/pycharm 目录,并让应用程序重新创建这些数据结构。
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