Pyinstaller 编译py文件到exe

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/130328237

https://zhuanlan.zhihu.com/p/406790850

https://blog.youkuaiyun.com/moxiao1995071310/article/details/116932406

https://www.jianshu.com/p/38abe3b198af

打包代码

生成spec

pyinstall  **.py  //直接打包
pyinstall -F **.py  //打包成单文件
pyinstall -W **.py  //去掉控制台窗口,黑窗口
pyinstall -i ***.ico **.py  //添加图标 ***

 pyinstaller app.spec

  1. 问题1

onnx 版本要和自己cuda和cudnn匹配,否则会找不到相应的dll

Library not found: could not resolve ‘cublas64_12.dll’, dependency of
‘C:\ProgramData\anaconda3\envs\x-anylabeling\lib\site-packages\onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_cuda.dll’.

pip install onnxruntime-gpu==1.16.0

2. 问题2

dll load failed while importing onnx_cpp2py_export 动态链接库(DLL)初始化历程失败

解决方法: 将System32中的这些dll拷贝到exe目录下:

在这里插入图片描述

导出处spec路径:

pyi-makespec -D main.py (使用:生成多个文件,文件太大,生成一个报错)
pyinstaller –name=your_app_name –onefile –windowed your_script.py
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
import sys
from PyInstaller.utils.hooks import copy_metadata

sys.setrecursionlimit(5000)  # required on Windows

a = Analysis(
    ['app.py'],
    pathex=['../code'],
    binaries=[],
    datas=copy_metadata('torchvision'),
    hiddenimports=[],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    noarchive=False,
    optimize=0,
)
pyz = PYZ(a.pure)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    [],
    exclude_binaries=True,
    name='app',
    debug=True,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,
    console=True,
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
)
coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name='app',
)

pyinstaller  app.spec

3. 问题3

serialized_entry = struct.pack( ^^^^^^^^^^^^
struct.error: ‘I’ format requires 0 <= number <= 4294967295
原因是打包成一个exe文件太大了,超出范围,需要拆分成多个文件

   https://blog.youkuaiyun.com/qq_52785898/article/details/127494245

4.问题4

pyinstaller no package metadata was found for torchvision

https://blog.youkuaiyun.com/qq_31679735/article/details/143972630

方法1(实测):
from PyInstaller.utils.hooks import copy_metadata
a = Analysis(
    ['app.py'],
    pathex=['../code'],
    binaries=[],
    datas=copy_metadata('torchvision'),
    hiddenimports=[],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    noarchive=False,
    optimize=0,
)

方法2:

datas = [
    ('D:/Python/Lib/site-packages/tortoise-orm-0.18.0.dist-info', 'tortoise-orm-0.18.0.dist-info'),
]

5. 问题5

运行程序时,一直循环启动app.exe

暂时未解决

2025-08-01 更新

  1. 生成默认 spec 文件
pyinstaller --name="AI标注工具" --windowed main.py

执行后会生成 AI标注工具.spec 文件。

  1. 编辑 spec 文件
    用文本编辑器打开 AI标注工具.spec,修改以下关键部分:
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
import sys
from pathlib import Path

# 获取项目根目录
root_path = Path(__file__).parent
ultralytics_path = r'D:\yolos\ultralytics\ultralytics'

a = Analysis(
    ['annotation_tool.py'],
    pathex=[str(root_path)],
    binaries=[],
    datas=[],
    hiddenimports=[
        'preimport',
        'ultralytics',
        'ultralytics.*',  # 通配符匹配所有子模块
        'ultralytics.nn.*',
        'ultralytics.yolo.*',
        'ultralytics.data.*',
        'ultralytics.engine.*',
        'ultralytics.utils.*',
        'PyQt5.QtXml',  # 可能缺失的PyQt5子模块
    ],
    datas=[(ultralytics_path, 'ultralytics')],  # 格式:(源路径, 打包后路径)
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    cipher=None,
    noarchive=False,
)
icon_files = [(str(f), str(f.parent.relative_to(root_path)))
             for f in root_path.glob("App/Packages/icons/*") if f.is_file()]

pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=None)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    a.binaries,
    a.zipfiles,
    a.datas + icon_files,  # 添加资源文件
    name='AI标注工具',
    debug=False,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,  # 压缩EXE体积
    upx_exclude=[],
    runtime_tmpdir=None,
    console=True,  # 隐藏控制台
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
    icon=str(root_path / "App/Packages/icons/airbnb.png"),  # 图标路径
)
coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name='SharetekAI',
)

)
pyinstaller AI标注工具.spec --clean  # 清除缓存,确保新配置生效

2025-08-04

问题1:DLL load failed while importing onnx_cpp2py_export
动态链接库(DLL)初始化例程失败

# 卸载现有库
pip uninstall onnx onnxruntime

# 重新安装(指定较稳定的版本)
pip install onnx==1.16.1 onnxruntime-gpu==1.16.1   onnxruntime==1.6.1(这三个都要安装相同的版本)

如果安装后matplotlib debug出现问题,重新安装一下
pip install matplotlib

bash 问题2:DLL load failed while importing tensorrt : 找不到指定的模块

pip install tensorrt-8.6.1-cp311-none-win_amd64.whl

将tensorrt的libs中的库拷贝过去(后面重新编译后,不加也能够正常启动)

在这里插入图片描述

.spec 1

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
import sys
from pathlib import Path
import os
import onnx
import onnxruntime
import tensorrt

# 获取项目根目录
root_path = os.getcwd()
import ultralytics
ultralytics_path = os.path.dirname(os.path.dirname(ultralytics.__file__))

# 获取onnx和onnxruntime的安装路径
onnx_path = os.path.dirname(onnx.__file__)
#onnxruntime_path = os.path.dirname(onnxruntime.__file__)
tensorrt_path = os.path.dirname(tensorrt.__file__)


a = Analysis(
    ['annotation_tool.py'],
    pathex=[os.path.join(str(root_path), "App")],
    binaries=[],
    hiddenimports=[
        'preimport',
        'ultralytics',
        'ultralytics.yolo',
        'ultralytics.nn',
        'onnx',
        'onnxruntime',
        'onnxruntime.capi',
        'onnxruntime.capi._pybind_state',
        'onnxruntime.quantization',
        'onnxruntime.tools',
    ],
    datas=[
        (ultralytics_path, 'ultralytics'),
        (onnx_path, 'onnx'),
        #(onnxruntime_path, 'onnxruntime'),
        (tensorrt_path, 'tensorrt'),
        # 如果你有其他需要打包的数据文件,可以在这里添加
    ],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    cipher=None,
    noarchive=False,  # 确保所有模块都被归档,不生成单独的.pyz文件
)

pyz = PYZ(a.pure)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    [],
    exclude_binaries=True,
    name='AI 2.0.0',
    debug=False,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,
    console=True,
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
    icon='resources/images/icon.icns'
)

coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name='AI 2.0.0',
)


<think>我们正在讨论PyInstaller编译生成的exe文件大小不一致的问题。根据用户的问题,我们需要解释为什么同一个Python脚本使用PyInstaller编译时,可能会生成大小不同的exe文件。 可能的原因包括: 1. 不同版本的PyInstaller:不同版本的PyInstaller可能有不同的打包策略、依赖项包含方式或压缩算法,这会影响最终生成的可执行文件大小。 2. Python版本:使用不同版本的Python解释器,因为Python自身的库大小可能不同,并且PyInstaller在打包时包含的Python运行时库(如pythonXX.dll)大小也可能不同。 3. 依赖项的变化:如果每次编译时环境中的依赖库(包括版本)发生了变化,PyInstaller会将这些依赖库打包进去,从而影响文件大小。 4. 包含的数据文件:如果脚本中使用了数据文件(如图片、文本等),而这些文件编译时被包含进去,那么这些文件的变化也会影响exe大小。 5. 编译选项:使用不同的编译选项(如单文件模式、是否启用UPX压缩、是否包含调试信息等)会直接影响生成的可执行文件大小。 6. UPX压缩:如果使用了UPX压缩,但UPX的版本不同或压缩选项不同,也会导致文件大小差异。 7. 环境变量和路径:不同的环境可能导致PyInstaller找到的库路径不同,从而包含不同版本的库。 8. 操作系统:在Windows、Linux或Mac上编译,生成的文件大小自然不同。但这里用户可能是在同一操作系统下比较,所以可能是同一系统下的不同环境。 我们将详细解释这些因素,并给出如何减小文件大小以及保持一致性的一些建议。 注意:在回答中,我们将使用中文,并按照要求使用行内数学表达式(如果有)和独立公式(如果有)的格式。但本问题可能不涉及太多数学公式,我们将重点放在技术解释上。 由于用户要求生成相关问题,我们将在最后提出几个相关问题。 开始回答:</think>### PyInstaller 编译生成的 exe 文件大小不一致的原因 PyInstaller 编译生成的 exe 文件大小可能因以下因素产生差异: 1. **依赖库的包含方式** PyInstaller 会自动检测并打包所有依赖库。不同环境中安装的库版本或数量不同时,会导致最终文件大小差异。例如: ```bash # 环境A: 安装了numpy==1.21.0 # 环境B: 安装了numpy==1.24.0 + pandas # 环境B生成的exe会更大 ``` 2. **Python 解释器版本** 不同 Python 版本(如 3.8 vs 3.11)的内置库大小和优化程度不同。较新的 Python 版本通常有更小的运行时库,例如: - Python 3.11 比 3.8 的`python3.dll`小约 20%[^1] 3. **编译选项的影响** | 选项 | 文件大小影响 | 示例命令 | |---------------------|----------------------|------------------------------| | `--onefile` | 增加 2-5 MB 封装开销 | `pyinstaller --onefile app.py` | | `--noupx` | 增大 30%-50% | `pyinstaller --noupx app.py` | | `--debug` | 增加调试符号大小 | `pyinstaller --debug app.py` | | `--exclude-module` | 显著减小体积 | `--exclude numpy` | 4. **UPX 压缩的差异** UPX(Ultimate Packer for eXecutables)是 PyInstaller 默认启用的压缩工具: - 不同 UPX 版本(3.96 vs 4.0)压缩率不同 - 某些防病毒软件会干扰 UPX 压缩过程,导致压缩失败 5. **动态链接库处理** PyInstaller 对动态库(`.dll`/`.so`)的处理策略: - 若库已在系统路径中,可能不会打包进 exe - 不同操作系统的库大小差异(如 Windows 的`api-ms-win-*.dll`) 6. **资源文件包含** 通过`--add-data`添加的静态资源(如图片/配置文件)会直接影响体积: ```python # spec文件中 a = Analysis(... datas=[('assets/*.png', 'assets')] ) ``` --- ### 优化建议(减小文件大小) 1. **使用虚拟环境** 创建最小化依赖环境: ```bash python -m venv clean_env clean_env\Scripts\activate pip install only-necessary-packages ``` 2. **启用 UPX 压缩** 确保使用最新版 UPX(需单独安装): ```bash pyinstaller --upx-dir=C:\upx-4.0.2 app.py ``` 3. **排除非必要模块** ```bash pyinstaller --exclude-module tkinter --exclude-module unittest app.py ``` 4. **使用 Python 3.11+** 新版 Python 有更小的内存占用和更快的启动速度[^2] 5. **分步构建** 通过`.spec`文件精细控制: ```python # 修改 spec 文件 exe = EXE(pyz, a.scripts, exclude_binaries=True, # 排除冗余二进制文件 name='app', upx=True, # 强制启用UPX optimize=2 # Python字节码优化 ) ``` --- ### 典型文件大小对比 | 场景 | 文件大小 | 差异原因 | |---------------------|-----------|------------------------| | 基础脚本 (Python 3.8) | 6.5 MB | 默认包含所有标准库 | | 启用 UPX 后 | 4.2 MB | 二进制压缩生效 | | 排除 tkinter | 3.8 MB | 移除 GUI 相关库 | | Python 3.11 构建 | 3.1 MB | 新版解释器优化 | > **注意**:首次运行时,`--onefile`模式会解压文件到临时目录,实际磁盘占用约为原始大小的 2-3 倍[^3]。 ---
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