Pthon折腾之--Nuitka打包
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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Pthon折腾之--Nuitka打包相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A相较于简单易上手同样也 易报毒易破解的Pyinstaller , Nuitka的功能更侧重于加速, 打包功能只是附带的福利。
先把搜集的两篇参考文列上来, 安装运行之类的这里不废话了:
nuitka使用参考 , Python打包
当然更全面的还是直接看参数帮助: nuitka -h >read_nuitka.txt
功能单一的程序打包:
nuitka --mingw64 --follow-imports --full-compat --include-package=requests --plugin-enable=upx --windows-icon-from-ico=SOME.ico --output-dir=out SOME.py
或单文件方式:
nuitka --mingw64 --onefile --full-compat --include-package=requests --plugin-enable=upx --windows-icon-from-ico=SOME.ico --output-dir=out SOME.py
之所以加上 --include-package=requests , 在我的用例中不加运行时会报错 No module named xxx
多个功能exe分别编译,放到一个包中:
nuitka --mingw64 --nofollow-imports --full-compat --plugin-enable=upx --windows-icon-from-ico=SOME.ico --output-dir=out SOME.py
这样打包的文件体积几乎算是最小的,配合 嵌入式python-embed环境 运行, 可以替代 --standalone 参数, 达到同样的 Portable(便携) 效果。
编译模块为pyd:
nuitka --mingw64 --module --show-progress --full-compat --plugin-enable=upx --output-dir=out SOME.py
Linux之Python代码打包工具Nuitka使用说明
0 背景
在《部署深度学习模型时的全流程加密方案探索》一文中,我们介绍了几种 python 代码加密的方式,其中第一种是使用 Nuitka 工具进行封装,该工具首先将 py 文件转成 c 文件,然后编译成 .o 文件,最后合并成 .bin 可执行文件,从 bin 到 C 是不可逆的,从 C 到 Python 也是不可逆的,因此代码是安全的。工作量小,安全性高,使用加密之后的 Python 便捷;但编译时间长,过程复杂。本文对该工具的使用方法进行一个介绍
1 安装测试
1.1 安装方法
在官方的安装说明中,提供了不同平台的安装方法,我们在 linux 系统下,采用最简单的 pip 安装即可
pip install -U nuitka
安装好之后查看版本,可以看到安装的是最新的 0.6.17.7 版本。
$ python -m nuitka --version
0.6.17.7
Commercial: None
Python: 3.6.9 (default, Jan 26 2021, 15:33:00)
Executable: /usr/bin/python
OS: Linux
Arch: aarch64
如果要查看帮助文档,使用下边的指令
$ python -m nuitka --help
1.2 简单测试
新建一个 python 测试脚本 hello.py
def talk(message):
return "Talk " + message
def main():
print(talk("Hello World"))
if __name__ == "__main__":
main()
使用工具创建可执行文件,会生成 hello.bin 文件,从输出日志可以看到封装的过程
$ python -m nuitka --lto=no hello.py█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10
Nuitka-Options:INFO: Used command line options: --lto=no hello.py
Nuitka-Options:INFO: Detected static libpython to exist, consider '--static-libpython=yes' for better performance.
Nuitka:INFO: Starting Python compilation with Nuitka '0.6.17.7' on Python '3.6' commercial None.
Nuitka:INFO: Completed Python level compilation and optimization.
Nuitka:INFO: Generating source code for C backend compiler.
Nuitka:INFO: Running data composer tool for optimal constant value handling.
Nuitka:INFO: Running C level backend compilation via Scons.
Nuitka-Scons:INFO: Backend C compiler: gcc (gcc).
Nuitka-Scons:WARNING: You are not using ccache.
Nuitka:INFO: Keeping build directory 'hello.build'.
Nuitka:INFO: Successfully created 'hello.bin'.
运行成功后,测试一下生成的 bin 文件,输出成功,表明环境没问题
$ ./hello.bin
Talk Hello World
2 使用方法
2.1 封装所有模块
如果想要把整个工程进行封装,而不是只封装一个主程序,则使用下边的方法
python -m nuitka --follow-imports program.py
注意:
1、在封装过程中,尽量少包含一些模块,这些模块使用普通的 python 脚本运行,这样速度会快一些。如果说你的工程中包含一些动态库,无法直接通过 PYTHONPATH 环境变量设置后直接导入的话,可以在封装过程中指定这些路径,如下
python -m nuitka --follow-imports --include-plugin-directory=plugin_dir program.py
2、生成的可执行文件依赖于 CPython 和 C 环境,如果你想要在另外一台设备上运行可执行文件,需要使用 --standalon 指令,并且拷贝 program.dist 路径,将可执行文件放到这个目录中
2.2 封装动态库
如果说你想把某些模块封装成动态库,需要使用 --module 指令,如下
python -m nuitka --module some_module.py
运行后会生成 some_module.so 动态库,可以被其他程序导入使用。注意生成的这个动态库只能被相同版本的 CPython 导入。
2.3 封装包
如果要封装整个包,并且一些模块使用动态库的方式,可以使用下边的方法
python -m nuitka --module some_package --include-package=some_package
2.4 程序分发
如果要将代码分发到其它系统中,可以通过指定 --standalone 指令来生成一个文件夹
python -m nuitka --standalone program.py
默认会导入所有的模块,如果要排除一些模块,可以使用 --nofollow-import-to 指令,但是在程序运行时可能会出现 ImportError
3 指令说明
来源:Python打包(pyinstaller&nuitka)_@假装很文艺的文艺青年的博客-CSDN博客_nuitka打包python
3.1 常用参数
--mingw64 #默认为已经安装的vs2017去编译,否则就按指定的比如mingw
--standalone #独立文件,这是必须的
--follow-imports #把开头import的文件或者模块一起打包
--windows-disable-console #没有CMD控制窗口
--recurse-all #所有的资源文件 这个也选上
--recurse-not-to=numpy,jinja2 #不编译的模块,防止速度会更慢
--output-dir=out #生成exe到out文件夹下面去
--show-progress #显示编译的进度,很直观
--show-memory #显示内存的占用
--plugin-enable=pylint-warnings #报警信息
--plugin-enable=qt-plugins #需要加载的PyQT插件
--nofollow-imports # 所有的import不编译,交给python3x.dll执行
--follow-import-to=need # need为你需要编译成C/C++的py文件夹命名
--include-package #将python的requests包打包进exe
–include-plugin-directory #可以将某文件夹里的所有文件打包进执行档中,这里的路径需要写绝对路径
3.2 模块和包
--include-package=PACKAGE:
包含一个包。提供一个 Python 命名空间,比如:some_package.sub_package,然后 Nuitka 会找到它,并将磁盘中的它和它创建的二进制文件或所有扩展模块包括在内,并通过代码将其导入。默认为空。
--include-module=MODULE:
包含一个模块。和 --include-package 一样。默认为空。
--include-plugin-directory=MODULE/PACKAGE:
包含目录的内容,不管给定的主程序是否以可见的形式使用它。将重写其他所有递归选项。可以多次使用。默认为空。
--include-plugin-files=PATTERN:
包含所有匹配的文件。将覆盖所有递归选项。可以多次使用。默认为空。
3.3 模块递归
--follow-stdlib, --recurse-stdlib:
从标准库中导入模块。这将大大增加编译时间。默认关闭。
--nofollow-imports, --recurse-none:
当使用 --recure-none,将完全不导入任何模块,将覆盖所有其他的递归选项。默认关闭。
--follow-imports, --recurse-all:
当使用 --recurse-all 时,将导入所有模块。默认关闭。
--follow-import-to=MODULE/PACKAGE, --recurse-to=MODULE/PACKAGE:
递归指定的模块或包,可以多次使用。默认为空。
--nofollow-import-to=MODULE/PACKAGE, --recurse-not-to=MODULE/PACKAGE:
不递归指定的模块或包,将覆盖递归选项。可以多次使用。默认为空
3.4 编译后执行
--run:
立即执行创建的二进制文件(或导入编译的模块)。默认关闭。
--debugger, --gdb:
在 gdb 内执行,以自动获取堆栈跟踪。默认关闭。
--execute-with-pythonpath:
当立即执行创建的二进制文件时(--execute),不要重置 PYTHONPATH。当所有模块都成功包含时,你应该不再需要 PYTHONPATH。
3.5 输出选项
-o FILENAME:
指定应如何命名可执行文件。对于扩展模块而言,没有选择也没有独立模式,使用它将是一个错误。这可能包含需要存在的路径信息,默认为平台下的 程序名称。平台名称.exe。
--output-dir=DIRECTORY:
指定最终文件的输出目录。默认为当前目录。
--remove-output:
生成模块或 exe 文件之后删除生成目录。默认关闭。
--no-pyi-file:
不要为创建的扩展模块创建 .pyi 文件。这用于检测隐式导入。默认为关闭。
3.6 调试特性
--debug:
执行所有可能的自检以查找 Nuitka 中的错误,不适合生成环境。默认关闭。
--unstripped:
在生成的对象文件中保留调试信息,以便更好地进行调试器交互。默认关闭。
--profile:
启用基于 vmprof 的时间分析。默认关闭。
--graph:
创建优化过程图。默认关闭。
--trace-execution:
跟踪执行输出,在执行前输出代码行。默认关闭。
--recompile-c-only:
这不是增量编译,而是仅用于 Nuitka 开发。获取现有文件并将其重新编译为 C。允许编译编辑过的 C 文件,以便快速调试对生成源的更改,例如查看代码是否通过、值的输出等。默认关闭。
--generate-c-only:
只生成 C 源代码,不编译生成二进制文件或模块。这是为了调试和代码覆盖率分析,而不是浪费 CPU。默认关闭。
--experimental=EXPERIMENTAL:
使用声明为 experimental 的功能。如果代码中不存在任何实验功能,则可能没有效果。
--disable-dll-dependency-cache:
禁用依赖项的缓存。这将导致创建分发文件夹的时间更加长。可以在怀疑缓存导致错误时使用。
--force-dll-dependency-cache-update:
用于更新依赖性缓存。这将导致创建分发文件夹的时间更加长。可以在怀疑缓存导致错误或已知需要更新缓存时使用。
3.7 编译器选择
--clang:
强制使用 clang。在 Windows 上,这需要一个 Visual Studio 版本来支持。默认关闭。
--mingw64:
在 Windows 上强制使用 MinGW64。默认关闭。
--msvc=MSVC:
在 Windows 上强制使用特定的 MSVC 版本。默认为最新版本。
-j N, --jobs=N:
指定允许的并发 C 编译器的作业数量。默认为系统 CPU 的个数。
--lto:
如果可用,请使用链接时间优化(GCC 4.6 及更高版本 )。默认关闭。
3.8 跟踪特性
--show-scons:
在非安静模式下操作 Scons,显示执行的命令。默认关闭。
--show-progress:
提供进度信息和统计数据。默认关闭。
--show-memory:
提供内存信息和统计数据。默认关闭。
--show-modules:
提供包含模块的最终汇总信息。默认关闭。
--verbose:
输出所采取操作的详细信息,特别是在优化中。默认关闭。
3.9 windows 特定控制
--windows-dependency-tool=DEPENDENCY_TOOL:
在为 Windows 编译时,使用此依赖性工具。默认为 depends.exe 文件,其他允许的值为 pefile。
--windows-disable-console:
在为 Windows 编辑时,禁用控制台窗口。默认关闭。
--windows-icon=ICON_PATH:
添加可执行文件的图标(只有 Windows 下)
3.10 插件控制
--plugin-enable=PLUGINS_ENABLED, --enable-plugin=PLUGINS_ENABLED:
启用插件。必须指定插件名。使用 --plugin-list 查询所有的插件列表并退出。默认为空。
--plugin-disable=PLUGINS_DISABLED, --disable-plugin=PLUGINS_DISABLED:
禁用插件。必须指定插件名。
--plugin-no-detection:
插件会检测是否可以使用他们。使用此选项可以禁用插件发出的警告。默认关闭。
--plugin-list:
显示所有可用的插件并退出。
--user-plugin=USER_PLUGINS:
用户插件的文件名,可以指定多次。默认为空。
3.11 打包控制
--follow-stdlib, --recurse-stdlib
Also descend into imported modules from standard
library. This will increase the compilation time by a
lot. Defaults to off.
--nofollow-imports, --recurse-none
When --recurse-none is used, do not descend into any
imported modules at all, overrides all other recursion
options. Defaults to off.
--follow-imports, --recurse-all
When --recurse-all is used, attempt to descend into
all imported modules. Defaults to off.
--follow-import-to=MODULE/PACKAGE, --recurse-to=MODULE/PACKAGE
Recurse to that module, or if a package, to the whole
package. Can be given multiple times. Default empty.
--nofollow-import-to=MODULE/PACKAGE, --recurse-not-to=MODULE/PACKAGE
Do not recurse to that module name, or if a package
name, to the whole package in any case, overrides all
other options. Can be given multiple times. Default
empty.
以上是关于Pthon折腾之--Nuitka打包的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章