[Python]Python打包exe攻略：从PyInstaller到Nuitka的全方位对比

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[Python办公]Python脚本打包成exe全攻略：从PyInstaller到Nuitka的全方位对比

针对将 Python 项目打包成单独的 .exe 文件，除了 PyInstaller，还有其他多种工具和方案可供选择。下面列出了几种常用的打包工具，并对它们进行了详细的对比，包括它们的优劣势：

1.PyInstaller

PyInstaller 是最常用的 Python 应用打包工具之一。

优势：

• 支持多平台：支持 Windows、macOS 和 Linux。
• 简单易用：通过简单的命令行操作即可打包。
• 丰富的自定义选项：可以通过命令行参数配置，比如将项目打包为单文件、隐藏控制台等。
• 内置支持常见的库：对 tkinter 等图形库有良好的支持，不需要额外的配置。
• 广泛使用：拥有大量的用户社区和文档支持，遇到问题时容易找到解决方案。

劣势：

• 打包文件较大：打包后生成的 .exe 文件通常较大，因为所有的 Python 运行时和依赖库都包含在内。
• 可能遇到依赖问题：对于复杂的项目，可能会遇到 PyInstaller 无法自动检测所有导入库的问题，需要手动配置 –hidden-import。
• 启动时间较慢：打包后的程序启动时间会比原始 Python 脚本稍长。

适用场景：

• 适合大多数 Python GUI 程序打包，特别是需要支持跨平台的情况。

2.Py2exe

Py2exe 是另一个专门用于将 Python 程序打包成 Windows .exe 文件的工具。

优势：

• 专注于 Windows 平台：仅适用于 Windows，因此对 Windows 的支持更加完善。
• 相对较小的文件：打包后的文件大小比 PyInstaller 更小。
• 较长的历史：Py2exe 是历史最悠久的 Python 打包工具之一，有稳定的用户群体。

劣势：

• 只支持 Windows：无法用于其他操作系统（例如 macOS 和 Linux）。
• 配置复杂：比 PyInstaller 更难配置，特别是在处理第三方库时。
• 不再活跃维护：更新频率较低，最新版本不支持 Python 3.6 以上的版本，可能不适合未来的 Python 版本。

适用场景：

• 如果你只需要在 Windows 上打包并且希望生成的文件较小，Py2exe 是一个较好的选择，但考虑到更新问题，不推荐用于现代 Python 项目。

3.cx_Freeze

cx_Freeze 是一个跨平台的 Python 打包工具，能够生成独立的可执行文件。

优势：

• 跨平台支持：支持 Windows、macOS 和 Linux。
• 支持现代 Python：支持最新的 Python 版本。
• 对第三方库支持好：对 tkinter 和其他常见的库支持良好。

劣势：

• 配置稍复杂：需要创建一个 setup.py 文件来定义打包的配置。
• 打包文件较大：和 PyInstaller 类似，cx_Freeze 生成的 .exe 文件会比较大，因为它也打包了整个 Python 运行时和所有依赖。

适用场景：

• 适用于需要在多个操作系统上部署的 Python 项目，适合那些愿意编写一些配置文件以实现更灵活打包的用户。

4.Nuitka

Nuitka 是一种将 Python 转换为 C 的编译器，并生成可执行文件。

优势：

• 更高效：生成的二进制文件通常比其他工具更高效，运行速度更快，因为 Nuitka 会将 Python 代码编译为 C，然后再生成二进制文件。
• 文件较小：生成的文件通常比 PyInstaller 和 cx_Freeze 打包的文件更小。
• 支持多平台：支持 Windows、macOS 和 Linux。

劣势：

• 编译时间较长：相比其他工具，编译时间会较长，特别是对于大型项目。
• 复杂性：由于其编译原理，使用 Nuitka 的学习曲线更陡，需要更多的配置和理解。
• 支持问题：虽然支持绝大多数 Python 特性，但对于某些动态特性（如热加载、动态导入）可能支持不如 PyInstaller 完善。

适用场景：

• 适合对性能要求较高的 Python 项目，以及希望生成较小文件并且愿意接受较长编译时间的场景。

5.PyOxidizer

PyOxidizer 是一个相对较新的打包工具，允许将 Python 打包成 .exe 或其他可执行文件。

优势：

• 高性能：可以将 Python 解释器和应用程序打包成一个单一的可执行文件，并且通过 Rust 编写，性能较好。
• 文件较小：生成的可执行文件相对较小，特别是与 PyInstaller、cx_Freeze 相比。
• 内嵌解释器：能够将 Python 解释器嵌入到应用程序中，减小了依赖的复杂性。

劣势：

• 学习曲线较陡：与 PyInstaller 等工具相比，PyOxidizer 更复杂，需要了解 Rust 编译链的工作方式。
• 支持不够广泛：虽然其功能强大，但社区支持相对较小，文档和示例相对较少。

适用场景：

• 适合需要高性能和较小打包体积的场景，尤其是对技术要求较高的用户。

工具对比总结

最佳方案推荐：

• 推荐使用 PyInstaller：如果你需要简单快速地将 Python 项目打包为 .exe 文件，并且不介意稍大的文件体积和稍慢的启动速度，PyInstaller 是最简单和最广泛支持的选择。
• 考虑使用 Nuitka：如果你对性能要求较高且希望生成更小的文件，可以考虑使用 Nuitka，但需接受更长的编译时间和复杂的配置。
• 使用 cx_Freeze 或 PyOxidizer：如果你需要跨平台支持，并且愿意编写更多的配置文件，可以考虑 cx_Freeze 或 PyOxidizer。