Web开发Python实现Web服务器（Flask打包部署上线）

Posted 2023-03-30 爱看书的小沐

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Web开发Python实现Web服务器（Flask打包部署上线）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

🍺基于Python的Web服务器系列相关文章编写如下🍺：

文章目录

1、简介
2、虚拟环境virtualenv
- 2.1 virtualenv
- 2.2 virtualenvwrapper
3、更换WSGI容器
4、打包工具PyInstaller
5、注册Windows服务
- 5.1 pyinstaller + nssm
- 5.2 pywin32
6、whl文件制作
- 6.1 安装
- 6.2 示例
结语

1、简介

Web 程序通常有两种部署方式：传统部署和云部署。传统部署指的是在使用物理主机或虚拟主机上部署程序，你通常需要在一个 Linux 系统上完成所有的部署操作；云部署则是使用其他公司提供的云平台，这些平台为你设置好了底层服务，包括 Web 服务器、数据库等等，你只需要上传代码并进行一些简单设置即可完成部署。

2、虚拟环境virtualenv

2.1 virtualenv

安装virtualenv：

pip install virtualenv

创建一个虚拟环境，暂且取名为 new_env：

virtualenv new_env

在 Windows 系统上面使用 virtualenv:
首先进入到虚拟环境目录中的 Scripts 目录：

cd new_env\\Scripts
activate

在 Linux 上使用 virtualenv Linux 上面进入虚拟环境的方式跟 Windows 稍微有点不同，可以直接使用命令来进入，比如同样在 Linux 上面的 envs 文件夹下面有个 new_env 虚拟环境，则直接输入以下命令就可以进入虚拟环境：

source new_env/bin/activate

进入了虚拟环境之后，Windows 和 Linux 上面的操作都是一样的，这里就不单独去说明了。

2.2 virtualenvwrapper

virtualenvwrapper 是一个 virtualenv 虚拟环境的管理库，这个库可以更加方便的管理所有的虚拟环境，由于在 Windows 和 Linux 上面这个库的安装和配置不同，所以要单独做说明。

Windows 上安装virtualenvwrapper环境
Windows 上需要安装的是virtualenvwrapper-win，直接使用pip命令就可以了：

pip install virtualenvwrapper-win

配置虚拟环境的保存路径。首先需要在想要统一存放虚拟环境的地方创建一个文件夹（我在F盘建立了D:\\test_env），然后把这个文件夹添加到系统的环境变量中。如果不设置系统环境变量，那么创建的虚拟环境会保存到默认的地方，不方便管理.

Linux 上安装virtualenvwrapper环境

pip3 install virtualenvwrapper

配置环境变量文件。首先修改（文件不存在就创建）文件~/.bashrc，然后添加如下语句：

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export PROJECT_HOME=$HOME/workspace
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

然后运行：

source ~/.bashrc
which python3

virtualenvwrapper 命令：

创建虚拟环境：mkvirtualenv new_env
使用虚拟环境：workon new_env
退出虚拟环境：deactivate
删除虚拟环境: rmvirtualenv new_env
查看所有虚拟环境：lsvirtualenv

在使用命令workon任意目录使用虚拟环境
先使用workon查看所有的虚拟环境
在workon 名称切入该虚拟环境

mkvirtualenv flask_env
workon
workon flask_env
pip install -r requirements.txt
deactivate

#生成文件
pip freeze >F:A_FILE\\requirements.txt
#复制环境
pip install -r requirements.txt

3、更换WSGI容器

WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.

虽然 Flask 提供了内置 Web 服务器，但是那种服务器是为开发打造的，达不到生产环境中需要的安全和效率，细心的同学会注意到，用 app.run() 或者 flask run 启动应用时，都会得到一句警告：Do not use the development server in a production environment.

那么在生产环境中，需要用生产专用 Web 服务器，比如 uWSGI、Gunicorn、Gevent 等等。
独立的WSGI容器：有很多流行的服务器用Python编写，它们包含WSGI应用程序并提供HTTP服务。

Web框架（Flask）和Web服务器（nginx）之间的通信，需要一套双方都遵守的接口协议。而WSGI协议就是用来统一这两者的接口的（WSGI是为Python语言定义的Web服务器和Web应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口）

3.1 waitress

安装waitress
Flask服务本身并不支持并发测试，本身的TPS很低，所以需要利用其他工具来支持并发测试。
waitress是Windows下基于python的一个框架，可以提高Flask的TPS。

waitress支持windows环境

Waitress是一个具备生产级品质并有高性能的纯python编写独立的WSGI服务器，它只依赖python标准库，不依赖任何第三方库。同时它可以在多平台下运行，比如windows、linux、unix等，支持http/1.0和http/1.1。

pip install waitress

from waitress import serve
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
   return 'Hello World，爱看书的小沐！'

if __name__ == '__main__':
    # app.run()
    # app.run(host="127.0.0.1", port="8080")
    # app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1)
    serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)

waitress-serve --call 'flaskr:create_app'
## Serving on http://0.0.0.0:8080

3.2 gevent

https://pypi.org/project/gevent/
http://www.gevent.org/
https://github.com/gevent/gevent

gevent is a coroutine -based Python networking library that uses greenlet to provide a high-level synchronous API on top of the libev or libuv event loop.

安装gevent：
flask直接用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺，一般会配合WGSI容器来进行生产环境的部署。WSGI主要规定了Web服务器如何与Web应用程序进行通信，以及如何将Web应用程序链接在一起来处理一个请求。

gevent支持windows环境

gevent是一个基于 libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
gevent：基于 libev 与 Greenlet 实现。不同于 Eventlet 的用 python 实现的 hub 调度，gevent通过 Cython 调用 libev 来实现一个高效的 event loop 调度循环。同时类似于 Event，gevent也有自己的 monkey_patch，在打了补丁后，完全可以使用 python 线程的方式来无感知的使用协程，减少了开发成本。

pip install gevent

from gevent.pywsgi import WSGIServer
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
   return 'Hello World，爱看书的小沐！'

if __name__ == '__main__':
    # app.run()
    # app.run(host="127.0.0.1", port="8080")
    # app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1)
    # serve(app, host='127.0.0.1', port=80, threads=1)
    # serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)
    WSGIServer(('127.0.0.1', 8080), app).serve_forever()

引入gevent WSGI Server ,这里需要开启猴子补丁。而且需要注意把gevent 猴子补丁有关gevent的引入放在导入其他库的前面。

# gevent
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServer
# 有人说添加了如下这一句就不阻塞请求
monkey.patch_all()
# gevent end
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    # 测试阻塞url1时，url2是否能够访问
    time.sleep(3000)
    return 'Hello World1'
    
@app.route('/hello')
def hello():
    return 'Hello World2'
 
if __name__ == '__main__':
    # app.run(port=5000,host="127.0.0.1")
    http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', int(5000)), app)
    http_server.serve_forever()

3.3 Gunicorn

https://gunicorn.org
https://github.com/benoitc/gunicorn

Gunicorn ‘Green Unicorn’ is a Python WSGI HTTP Server for UNIX. It’s a pre-fork worker model. The Gunicorn server is broadly compatible with various web frameworks, simply implemented, light on server resources, and fairly speedy.

Gunicorn和uWSGI是常用的WSGI容器，Gunicorn直接用命令启动，不需要编写配置文件，相对uWSGI要容易很多。

Gunicorn ‘Green Unicorn’ 是一个 UNIX 下的 WSGI HTTP 服务器，它是一个移植自 Ruby 的 Unicorn 项目的 pre-fork worker 模型。它既支持 eventlet ，也支持 greenlet.

Gunicorn是一个unix上被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP Server。
和大多数的web框架兼容，并具有实现简单，轻量级，高性能等特点。

Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。

目前Gunicorn只能运行在Linux环境中，不支持windows平台。

pip install flask
pip install gunicorn
pip show gunicorn

#创建软连接哦
ln /usr/local/python3.7/bin/gunicorn /usr/bin/gunicorn

# 在hello.py所在的目录下
# -w 设置进程数
# -b 设置端口
# 默认使用的是8000 可以通过-b 127.0.0.1:5000 设置到5000或其他端口
gunicorn -w 4 hello:app
gunicorn -w 5 --threads=2  main:app
gunicorn -w 5 --thread=2 --worker-class=gthread main:app
gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 -w 3 main:app
gunicorn -w 4 demo:app --worker-class sync
gunicorn -w 4 demo:app  -k sync

##第一种并发方式（workers 模式，又名 UNIX 进程模式）
#每个 worker 都是一个加载 Python 应用程序的 UNIX 进程。worker 之间没有共享内存。
#建议的 workers 数量是 (2*CPU)+1。
#对于一个双核（两个CPU）机器，5 就是建议的 worker 数量。
gunicorn --workers=5 main:app

##第二种并发方式（多线程）
#Gunicorn 还允许每个 worker 拥有多个线程。在这种场景下，Python 应用程序每个 worker 都会加载一次，同一个 worker 生成的每个线程共享相同的内存空间。
gunicorn --workers=5 --threads=2 main:app
or
gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app
#使用四核（4 个 CPU）机器并且我们想使用 workers 和多线程模式，我们可以使用 3 个 worker 和 3 个线程来得到最大为 9 的并发请求数量。
gunicorn --workers=3 --threads=3 main:app

##第三种并发方式（“伪线程”）
#有一些 Python 库比如（gevent 和 Asyncio）可以在 Python 中启用多并发。那是基于协程实现的“伪线程”。Gunicrn 允许通过设置对应的 worker 类来使用这些异步 Python 库。
#(2*CPU)+1 仍然是建议的workers 数量。因为我们仅有一核，我们将会使用 3 个worker。
#在这种情况下，最大的并发请求数量是 3000。（3 个 worker * 1000 个连接/worker）
gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 --workers=3 main:app

并发是指同时执行 2 个或更多任务，这可能意味着其中只有一个正在处理，而其他的处于暂停状态。
并行是指两个或多个任务正在同时执行。
在 Python 中，线程和伪线程都是并发的一种方式，但并不是并行的。但是 workers 是一系列基于并发或者并行的方式。

gunicorn + flask 简单示例

mytest.py:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/demo', methods=['GET'])
def demo():
    return "This is a gunicorn and flask demo."

gunicorn mytest:app
#or
gunicorn --workers=2 mytest:app
#or
gunicorn --workers=4 --bind=127.0.0.1:8000 mytest:app

3.4 uWsgi

uWSGI 也是部署 Flask 的途径之一,类似的部署途径还有 nginx 、 lighttpd 和 cherokee 。其他部署途径的信息参见 FastCGI 和独立 WSGI 容器。使用 uWSGI 协议来部署 WSGI 应用的先决条件是需要一个 uWSGI 服务器。 uWSGI 既是一个协议也是一个服务器。如果作为一个服务器，它可以服务于 uWSGI 、 FastCGI 和 HTTP 协议。

uWSGI是一个全功能的HTTP服务器，实现了WSGI协议、uwsgi协议、http协议等。它要做的就是把HTTP协议转化成语言支持的网络协议。比如把HTTP协议转化成WSGI协议，让Python可以直接使用。

最流行的 uWSGI 服务器是 uwsgi。

有网友说Windows 10安装uWSGI不可行，不要浪费时间。

pip install uwsgi

启动：uwsgi --ini uwsgi.ini
重启：uwsgi --reload uwsgi.pid
停止：uwsgi --stop uwsgi.pid

uwsgi --version
uwsgi --python-versioin
uwsgi --http :9090 --wsgi-file run.py
# --http: 通过 http 可访问，绑定端口为 9090
# --wsgi-file：指定启动脚本

#创建的文件名是 start.ini
[uwsgi]
#uwsgi启动时，所使用的地址和端口（这个是http协议的）
http=0.0.0.0:8000
#指向网站目录
chdir=/Users/myProjects/test001
#python 启动程序文件
wsgi-file=app.py
#python 程序内用以启动的application 变量名
callable=app
#处理器数
processes=4
#线程数
threads=2

#直接命令行启动项目
uwsgi --ini start.ini

#如果你执行了 ctrl + c 命令退出了命令行，会发现我们的项目访问不到了，因为你退出了前台运行的 uwsgi 命令。
#想要退出当前命令行，去执行其他命令，而 flask 应用可以正常访问，只需要多加一个参数 -d 即可，如下：
uwsgi -d --ini start.ini

#mac、Linux下首先查看 uwsgi 的进行号
ps -ef|grep uwsgi

3.5 Twisted Web

Twisted Web 是一个 Twisted 自带的网络服务器，是一个成熟的、异步的、事件驱动的网络库。 Twisted Web 带有一个标准的 WSGI 容器，该容器可以使用 twistd 工具运行命令行来控制。
Twisted Web支持windows环境部署

pip install -i https://pypi.douban.com/simple/  twisted

flask_web.py:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello World'
    
if __name__ == '__main__':
    app.run()

通过命令行执行：

twistd -n web --wsgi flask_web.app

或者通过bat文件执行：

flask_run.bat

set PYTHONPATH=.;venv/Lib;venv/Lib/site-packages
set PATH=%PATH%;venv/Scripts
twistd -n web --port tcp:8080 --wsgi run.app

3.6 Tornado+nginx

【Web开发】Python实现Web服务器（Tornado+flask+nginx）
https://blog.csdn.net/hhy321/article/details/125233806
Tornado+nginx支持windows环境部署

3.7 apache+mod_wsgi

首先需要安装apache和mod_wsgi，需要注意的是python版本，apache版本，mod_wsgi版本要匹配，不然会出问题。
apache+mod_wsgi支持windows环境部署

Apache下载网址：https://www.apachelounge.com/download/VC10/
https://www.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.54-o111s-x64-vs17.zip
https://www.apachelounge.com/download/VC10/binaries/httpd-2.4.23-win64.zip

mod-wsgi下载网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mod_wsgi

将下载好的httpd和mod-wsgi压缩包解压，然后将mod-wsgi的pyd文件放在httpd的modules文件夹里，如下图所示。

新建测试项目文件夹test，在里面新建test_flask.py。

test_flask.py

import json
from flask import Flask, request, jsonify,render_template
app = Flask(__name__)

tasks = [
    
        'id': 1,
        'title': u'订阅 a 专栏',
        'description': u'专栏Link： https://www.a.com'
    ,
    
        'id': 2,
        'title': u'订阅 b 专栏',
        'description': u'专栏Link： https://www.b.com'
    
]

@app.route('/test')
def hello_world():
    return 'Hello World，爱看书的小沐！'

@app.route("/")
def index():
    # return render_template("index.html")
    return jsonify('tasks': 200)

@app.route('/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    return jsonify('tasks': tasks)
    
@app.route('/getdata')
def get_data():
    language = ['python', 'java', 'c', 'c++', 'c#', 'php']
    value = ['100', '150', '100', '90', '80', '90']
    return json.dumps('language':language,'value':value,ensure_ascii=False) 

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

在项目文件夹test里，新建文件myapp.wsgi

myapp.wsgi

修改apache httpd的相关参数设置。

httpd.conf文件增加一行：

LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.cp38-win_amd64.pyd

修改一下httpd.conf的第40行的SRVROOT的参数，不修改的话，运行可能报错：

httpd.conf文件的最后面增加一段代码如下：

<VirtualHost *:80>
     ServerAdmin "127.0.0.1"
     ServerName localhost:80
     DocumentRoot D:\\0627\\test
     <Directory D:\\0627\\test>
         Require all granted
     </Directory>
     WSGIScriptAlias / D:\\0627\\test\\myapp.wsgi
 </VirtualHost>

然后执行Apache24\\bin\\httpd.exe，开启web服务。

最后浏览器访问：

http://127.0.0.1

http://127.0.0.1/test

http://127.0.0.1/getdata

如果出错去apache24的logs文件夹的error.log文件去看输出了什么错。

4、打包工具PyInstaller

https://pypi.org/project/pyinstaller/
https://pyinstaller.org/en/stable/

4.1 requirements.txt

pip 提供了导出依赖模块名录的功能，可以一并导出依赖名录：
• 将环境中依赖的外部模块名录导入到 requirements.txt 中

pip freeze > requirements.txt

由于 pip freeze 与 pip list 内容区别不大，所以，若想要用其作为工程依赖包列表，一定要配合 Python 虚拟环境 virtualenv 使用。
• 在服务器上依据 requirements.txt 安装应用依赖

pip install -r requirements.txt

我们要将 requirements.txt 作为项目代码的一部分。

4.2 安装

Python 默认并不包含 PyInstaller 模块，因此需要自行安装 PyInstaller 模块。
安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样，使用 pip 命令安装即可。

pip install pyinstaller

4.3 参数

常用参数如下：
-F：打包 Python 程序为单个可执行文件
-D：打包 Python 程序为一个文件夹
-i：生成图标，只适用于 Windows 平台
-n：指定打包后生成文件的名称
-w：表示去掉控制台窗口，这在GUI界面时非常有用。
–add-data: 表示添加资源文件，参数为 “源地址;目标地址”

-h	–help	查看该模块的帮助信息
-F	-onefile	产生单个的可执行文件
-D	–onedir	产生一个目录（包含多个文件）作为可执行程序
-a	–ascii	不包含 Unicode 字符集支持
-d	–debug	产生 debug 版本的可执行文件
-w	–windowed，–noconsolc	指定程序运行时不显示命令行窗口（仅对 Windows 有效）
-c	–nowindowed，–console	指定使用命令行窗口运行程序（仅对 Windows 有效）
-o DIR	–out=DIR	指定 spec 文件的生成目录。如果没有指定，则默认使用当前目录来生成 spec 文件
-p DIR	–path=DIR	设置 Python 导入模块的路径（和设置 PYTHONPATH 环境变量的作用相似）。也可使用路径分隔符（Windows 使用分号，Linux 使用冒号）来分隔多个路径
-n NAME	–name=NAME	指定项目（产生的 spec）名字。如果省略该选项，那么第一个脚本的主文件名将作为 spec 的名字

参数	参数意义
-F --onefile	1.打包单个文件，产生一个文件用于部署(默认)，如果代码都写在一个.py文件时使用，项目有多个文件时不要使用。例：pyinstaller -F xxx.py，例：pyinstaller --onefile xxxx.py
-D --onedir	1.打包多个文件，产生一个目录用于部署(默认)，用于框架编写的代码打包。例：pyinstaller -D xxx.py（项目入口文件），例：pyinstaller --onedir xxx.py（项目入口文件）
–key=keys	1.使用keys进行加密打包。例：pyinstaller --key=1234 -F xx.py
-K --tk	1.在部署时包含 TCL/TK
-a --ascii	1.不包含编码.在支持Unicode的python版本上默认包含所有的编码
-d --debug	1.产生debug版本的可执行文件
-n name --name=name	1.可选的项目(产生的spec的)名字name。2.第一个脚本的主文件名将作为spec的名字(默认)。例：pyinstaller -F -n my_file_name xxx.py。例：pyinstaller -F --name=my_file_name xxx.py
-o dir – out=dir	1.指定spec文件的生成目录dir。2.如果没有指定且当前目录是PyInstaller的根目录,会自动创建一个用于输出(spec和生成的可执行文件)的目录。3.如果没有指定切当前目录不是PyInstaller的根目录，则会输出到当前的目录下
-p dir --path=dir	1.用来添加程序所用到的包的所在位置，设置导入路径(和使用pythonpath效果相似)。2.可以用路径分割符(Windows使用分号,Linux使用冒号)分割,指定多个目录.也可以使用多个-p参数来设置多个导入路径，让Pyintaller自己去找程序需要的资源。
-w --windowed --noconsole	1.表示去掉控制台窗口，使用Windows子系统执行，当程序启动的时候不会打开命令行(只对Windows有效)。例：pyinstaller -c xxx.py。例：pyinstaller xxx.py --noconsole
-c --nowindowed --console	1.表示打开控制台窗口，使用控制台子系统执行,当程序启动的时候会打开命令行(默认)(只对Windows有效)。例：pyinstaller -c xxx.py。例：pyinstaller xxx.py --console
-i --icon=<file.ioc>	1.将file.ico添加为可执行文件的资源，改变程序的图标(只对Windows系统有效)。例：pyinstaller -F -i file.ico xxx.py。例：pyinstall -F --icon=<file.ioc> xxx.py --icon=<file.exe,n> 1.将file.exe的第n个图标添加为可执行文件的资源(只对Windows系统有效)
-v file --version=file	1.将verfile作为可执行文件的版本资源(只对Windows系统有效)
-s --strip	1.可执行文件和共享库将run through strip.注意Cygwin的strip往往使普通的win32 Dll无法使用
-X --upx	1.如果有UPX安装(执行Configure.py时检测),会压缩执行文件(Windows系统中的DLL也会)(参见note)

4.4 示例

pyinstaller your_program.py
pyinstaller --add-data 'src/README.txt:.' myscript.py
Pyinstaller -F -w main.py
pyinstaller -F -w --add-data="xxxx.gif;." myapp.py
pyinstaller -F xxx.spec

#pyinstaller x.py --add-data="源地址;目标地址"。 windows以;分割，linux以:分割
#将 config 目录的所有文件打包到目标的 config 文件夹（不存在会自动创建）下
pyinstaller x.py --add-data ".\\\\config\\\\*;.\\\\config"

#可使用多次 --add-data
pyinstaller x.py  -n Demo2.0.3 --key !@)v -i "res\\logo.ico"  
--add-data=".\\*.txt;." --add-data=".\\*.json;." --add-data="res\\*.*;.\\res" 
--add-data="dist\\models\\*.*;.\\models"

打包单个文件

# 1.执行命令
pyinstaller -F xxx.py
# 2.去生成的dist文件夹找xxx.exe运行
# 3.运行成功，xxx.exe则为可执行文件，删除其它文件

打包多个文件

# 1.执行命令，xxx.py为程序入口文件
pyinstall -D xxx.py 
# 2.删除生成的bulid和dist文件夹,仅保留xxx.spec文件
# 3.修改xxx.spec文件,详见2.2.1
# 4.执行命令
pyinstaller -F xxx.spec
# 5.去dist文件夹下找xxx.exe文件
# 6.运行成功，删除临时文件目录build；dist目录为打包的结果，可执行文件和其它程序运行的关联文件都在这个目录下

注意事项：
（1）文件打包后过大？在程序中尽量不使用import xx；而是使用 from xx import xx。
（2）编辑.spec文件路径相关。windows尽量使用绝对路径，用双斜杠\\。linux路径/home/my_project/web。路径避免使用中文。
（3）打包错误：ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx’
方法1：pyinstaller -D --hidden-import=“xxx” main.py
方法2：在myapp.spec中配置hiddenimports=[‘xxx’]
（4）打包.spec文件报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded
在spec文件上添加递归深度的设置
import sys
sys.setrecursionlimit(5000)
利用*.spec 打包文件配置来实现多文件打包

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
block_cipher = None
# 可以将需要的文件夹，资源这样添加进包里
# 资源文件、代码需要打包一起的
added_files = [
           ('d:/demo/Libs', 'Libs' ),
           ('d:/demo/Script', 'Script' )
         ]
#Analysis为主入口文件
a = Analysis(['main.py'],
#他的路径
             pathex=['d:\\\\demo'],
             binaries=[],
             datas=added_files,
             hiddenimports=[],
             hookspath=[],
             runtime_hooks=[],
             excludes=[],
             win_no_prefer_redirects=False,
             win_private_assemblies=False,
             cipher=block_cipher,
             noarchive=False)
pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data,
             cipher=block_cipher)
exe = EXE(pyz,
          a.scripts,
          a.binaries,
          a.zipfiles,
          a.datas,
          [],
          # 打包程序的名字
          name='your_exe_name',
          debug=False,
          bootloader_ignore_signals=False,
          strip=False,
          upx=True,
          upx_exclude=[],
          runtime_tmpdir=None,
          console=True,
#图标的地址
icon='your.ico' )

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
block_cipher = pyi_crypto.PyiBlockCipher(key='!@)v')
 
a = Analysis(['x.py'],
             pathex=['D:\\\\Miniconda3\\\\envs\\\\cuda11\\\\Lib\\\\site-packages', 'D:\\\\project\\\\demo'],
             binaries=[],
             datas=[('.\\\\*.json', '.'), 以上是关于Web开发Python实现Web服务器（Flask打包部署上线）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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