Python常规代码 ## 学习1-条件判断 ```python 炒饭 = 45 水饺 = 50 鸡腿 = 60 点餐=input('想吃什么？A：炒饭，B：水饺。 ').upper().strip() # 以下属于函数直接放后面，简写 # 点餐 = 点餐.upper() # 全部转换为大写 # 点餐 = 点餐.strip() # 去掉空格 加餐=input('请问你是否需要加鸡腿？Y：是，N：否。 ').upper().strip() if 点餐=="A": if 加餐=="Y": print(f"当前炒饭加鸡腿的价格是{炒饭+鸡腿}元") else: print(f"炒饭的价格是{炒饭}元") elif 点餐=="B": if 加餐=="Y": print(f"当前炒饭加鸡腿的价格是{水饺+鸡腿}元") else: print(f"水饺的价格是{水饺}元") else: print("对不起，没有这个产品") ``` ## 学习2-列表函数 ```python 打招呼="大家好,我是你大哥！,你知道吗！" print(len(打招呼)) #使用len，获取字符长度 print(list(打招呼)) #使用list，拆分所有的字为列表 print(打招呼.split(",")) #使用split，使用文本中包含的特定符号进行分割成列表 print(打招呼.find("我")) #查找对应索引值位置，未找到时会返回-1 #--------------------------------------------- 菜单=["炒饭","水饺","牛肉面","烤羊肉","鸡腿","烤鱼"] 菜单2=["蛋糕","冰淇淋"] #----------【取值】---------- print(len(菜单)) #使用len，获取列表数量 print(菜单[1]) print(菜单[1:3]) #取中间值(顾前不顾后，3的值不包含) print(菜单[1:]) #取索引1与之后的值 print("-".join(菜单)) #使用join将列表用特定符号连接起来，可以为空 print(菜单.index("牛肉面")) #1.获取数据对应位置，得到索引值，列表中多个相同值，会取第一个 print(菜单.index("牛肉面"),3) #2.获取数据对应位置，得到索引值，增加值，可以从当前索引值往后查找 #----------【增加修改】---------- 菜单[1] = "肉卷" #将列表对应索引值的内容进行修改替换 菜单.append("烤鸭") #使用append方法，添加一个值到列表后面 菜单.extend(["烤肉","烤鱼"]) #使用extend方法，可以设一个列表内容添加在后面 print(菜单+菜单2) #使用相加的方式将两个列表拼接 菜单.insert(1,"水煮肉片") #使用insert方式插入数据到指定位置，还可以使用列表方式插入["烤肉","烤鱼"]【会变成二维列表】 #----------【删除】---------- 菜单.remove("水饺") #使用remove删除列表中的对应内容 菜单.pop() #为空时，默认删除最后一个函数 ，可以设置索引值删除对应内容 被删除的元素 = 菜单.pop(2) #可以打印删除的元素并赋值 菜单.clear() #清空列表 #----------【判断】---------- if "水饺" in 菜单: ##使用in判断对应值是否在列表中 使用not in可以取反 print("炒饭在列表中") #----------【排序】---------- 菜单.sort() #使用sort将相似的内容进行重新排序 菜单=sorted(菜单,reverse=False) #与sort类似，但此方式可以修改降序升序的排序方式，True为降序 False未升序 菜单.reverse() #将列表中内容前后逆转 print(菜单) ``` ## 学习3-循环函数 ```python 菜单 =["炒饭","水饺","牛肉面","鸡腿","烤鸭"] 饮料 =["可乐","雪碧","芬达"] for 餐品 in 菜单: #餐品为变量，将菜单的每一项赋值给餐品，打印输出来 print(餐品) for 文字 in "学习Python技术" : #字符串也可以依次循环打印出来 print(文字) #----------【for循环结束、跳过】---------- for 餐品 in 菜单: #使用break 终止循环 if 餐品 == "牛肉面": break print(餐品) for 餐品 in 菜单: #使用continue 跳过当前循环 if 餐品 == "牛肉面": continue print(餐品) #----------【for嵌套for】---------- 数量=0 for 餐品 in 菜单: #嵌套for循环，将每个元素进行搭配，类似数学中的笛卡尔积 for 饮品 in 饮料: print(f"{餐品}搭配{饮品}") 数量+=1 print("一个有"+str(数量)+"搭配！") #----------【for加if判断区分列表】---------- 数列=[1,2,3,-4,5,-6] 正数=[] 负数=[] for 数值 in 数列: if 数值>0: 正数.append(数值) else: 负数.append(数值) print(f"正数：{正数}\n负数：{负数}") #----------【for执行条件】---------- for 变量 in range(3): #使用range设置循环次数 print(变量) for 变量 in range(3,10): #range(起始值,结束值) print(变量) for 变量 in range(1,10,2): #range(起始值,结束值,递增值) print(变量) ```

Nuitka打包Python程序全面指南 ## Nuitka打包Python程序全面指南 Nuitka是一个强大的Python编译器，能够将Python代码编译成C/C++代码并进一步编译为本地机器码，显著提升程序执行效率并简化部署过程。以下是使用Nuitka打包Python程序的详细指南。 ## 一、Nuitka简介与优势 Nuitka是一个完全兼容Python 2.6到3.12的Python编译器，它通过将Python代码转换为优化的C++代码并编译为本地可执行文件，提供接近原生代码的执行性能。与PyInstaller等打包工具相比，Nuitka具有以下显著优势： ​​性能提升​​：编译后的程序比解释执行的Python代码快2-10倍，特别适合计算密集型任务 ​​更小的文件体积​​：通过优化和压缩技术生成更紧凑的可执行文件 ​​更好的兼容性​​：支持几乎所有Python标准库和主流第三方库 ​​跨平台支持​​：可生成Windows、Linux和macOS平台的可执行文件 ​​代码保护​​：编译后的二进制文件比传统打包工具更难反编译 二、安装与环境准备 ## 1. 基础安装 使用pip直接安装Nuitka： ```abap pip install nuitka ``` 建议在虚拟环境中安装以避免依赖冲突： ```abap conda create -n EXE python=3.12.8 conda activate EXE pip install nuitka ``` ## 2. 系统依赖 ​​Linux系统​​需要安装编译工具： ```abap sudo yum install -y gcc gcc-c++ python3-devel # CentOS sudo apt install patchelf # Ubuntu[1](@ref) ``` ​​Windows系统​​需要安装MinGW64或Visual Studio的C++编译工具 ## 3. 可选工具 安装UPX可进一步压缩生成的可执行文件： ```abap wget https://github.com/upx/upx/releases/download/v4.0.2/upx-4.0.2-amd64_linux.tar.xz tar -xf upx-4.0.2-amd64_linux.tar.xz sudo cp upx-4.0.2-amd64_linux/upx /usr/local/bin/ ``` ## 三、基本打包命令 {message type="success" content="小经验提示： 1.打包一定要中文路径，不然会出现一些问题 2.建议放C盘打包，实测速度更快"/} 1. 简单打包 生成独立目录结构的可执行文件： ```abap nuitka --standalone --remove-output main.py ``` 生成单个可执行文件： ```abap nuitka --standalone --onefile --remove-output main.py ``` ## 2. 常用参数说明 ```abap --standalone：创建独立可执行文件，包含所有依赖 --onefile：将所有文件打包成单个可执行文件 --remove-output：删除临时缓存文件 -o：指定输出文件名 --enable-plugin=tk-inter：启用Tkinter插件支持 --windows-disable-console：禁用控制台窗口(适用于GUI应用) --include-data-files：包含额外数据文件 ``` ## 四、处理不同类型应用的打包 1. GUI应用打包 ​​Tkinter应用​​： ```abap nuitka --standalone --onefile --enable-plugin=tk-inter your_gui_app.py ``` ​​PyQt5应用​​： ```abap nuitka --standalone --onefile --enable-plugin=pyqt5 --include-module=PyQt5 your_pyqt_app.py ``` ## 2. Web应用打包 安装nuitka-web后打包Flask应用： ```abap pip install nuitka-web nuitka-web --flask your_flask_app.py ``` 或手动指定静态文件目录： ```abap nuitka --standalone --onefile \ --include-data-dir=templates=templates \ --include-data-dir=static=static \ --include-package=flask \ app.py ``` ## 3. 数据处理应用 打包使用NumPy、Pandas等科学计算库的应用： ```abap nuitka --standalone --onefile --include-package=numpy --include-package=pandas your_data_app.py ``` ## 五、高级优化与调试 1. 性能优化选项 ```abap --optimize=2：启用最高级别优化 --lto=yes：启用链接时优化，减小文件体积 --python-flag=no_asserts：禁用断言，提升性能 --jobs=$(nproc)：使用多核并行编译加速打包 ``` 2. 调试选项 ```abap --debug：生成包含调试信息的二进制文件 --show-scons：显示SCons构建系统的详细输出 --show-memory：显示内存占用情况 ``` 3. 交叉编译 指定目标平台进行交叉编译： ```abap nuitka --standalone --recurse-all --target package:dir=bin,all your_script.py ``` ## 六、常见问题解决 ​​缺少依赖库​​：手动包含缺失的包 ```abap nuitka --standalone --onefile --include-package=missing_package your_script.py ``` ​​文件体积过大​​：使用UPX压缩 ```abap nuitka --standalone --onefile --enable-plugin=upx your_script.py ``` ​​打包tkinter报错​​：确保主代码中添加import tkinter as tk ​​Windows兼容性问题​​：使用--mingw64而非VS编译器 ​​图标处理​​：PNG图标需安装imageio库，建议使用ICO格式 ## 七、最佳实践建议 ​​版本选择​​：Nuitka 1.9.5和最新版本较为稳定 ​​环境隔离​​：推荐使用虚拟环境而非Anaconda基础环境 ​​路径处理​​：避免使用中文或空格路径 ​​依赖管理​​：对于复杂项目，考虑将核心代码打包为pyd文件 ​​持续集成​​：可集成到GitHub Actions等CI/CD流程中 通过合理配置Nuitka，您可以将Python应用高效地打包为高性能的可执行文件，实现真正的"一次编写，到处运行"。根据项目需求选择适当的打包策略和优化选项，可以在性能、文件体积和兼容性之间取得最佳平衡。 {callout color="#36e0f7"} ### 动态导入的模块未正确打包​​ pywinauto依赖comtypes.stream模块，但该模块可能通过动态导入方式加载（如运行时生成），导致PyInstaller/Nuitka等工具在打包时未能自动包含此模块 若使用Nuitka​​：添加--include-module参数 ```abnf nuitka --standalone --onefile --include-module=comtypes.stream Python.py ``` {/callout}