Python スクリプトを使用して Windows 用の実行可能インストーラーを作成します。
別の技術的なエントリです。
簡単な説明ですが、Python (フラスコ) にはバックとフロント (ベータ版のいずれか) があります。ブラウザで位置情報を上げます。
フラスコの実行ポート --port=5001 でバックリフトが行われます
フロントはポートフラスコの実行 --port=5000
アプリはブラウザで実行されます。
http://localhost:5000/
基本的なもので、これまでのところ新しいものはありません。
このアプリを別のマシンにインストールする必要があります。 1 Python とすべてのライブラリと依存関係をインストールしようと思いましたが、... いいえ。
ここで副操縦士が再び救助に来ます。これらの Python スクリプトを Windows の実行可能ファイルとしてインストールするためのヒントを示します。
興味深いものをお勧めします。
まず、仮想環境を起動し、依存関係をインストールし、すべてがローカルで正しく動作することを確認してください...
まず、pyinstaller を使用してアプリの .exe ファイルを生成します。
pip install pyinstaller
各ディレクトリで以下を実行します:
/my-project/backend
/my-project/フロントエンド
pyinstaller --onefile --name バックエンド app.py
ここでは jynga2 エラーが発生したため、テンプレートをパラメータとして渡すように指定する必要がありました
pyinstaller --onefile --namefrontend --add-data
"テンプレート;テンプレート" app.py
例:
次のステップでは、Inno Setup をインストールしてインストーラーを生成します。
ウェブ - Inno セットアップ
そうですね、スクリプトの書き方や Inno セットアップの構文がまったく分からなかったので、ベースを作るために何か約束する必要がありました。
[Setup] AppName=My Awesome APP AppVersion=1.0 DefaultDirName={pf}\MyAwesomeAPP DefaultGroupName=My Awesome APP OutputBaseFilename=MyAwesomeAPP Compression=lzma SolidCompression=yes [Files] ; Incluir todos los archivos del proyecto Source: "C:\Users\url-a-tu-proyecto\*"; DestDir: "{app}"; Flags: recursesubdirs createallsubdirs ; Incluir los ejecutables generados por pyinstaller Source: "C:\Users\url-a-tu-proyecto\frontend\dist\frontend.exe"; DestDir: "{app}"; Flags: ignoreversion Source: "C:\Users\url-a-tu-proyecto\backend\dist\backend.exe"; DestDir: "{app}"; Flags: ignoreversion [Icons] Name: "{group}\My Awesome APP"; Filename: "{app}\frontend.exe" Name: "{group}\My Awesome APP"; Filename: "{app}\backend.exe" [Run] ; Ejecutar el backend Filename: "{app}\backend.exe"; Flags: nowait ; Ejecutar el frontend Filename: "{app}\frontend.exe"; Flags: nowait
これが私の基本構造でした。
コンパイルし、数分間待ちます...出力が生成されます。
そして、これが最初のインストーラーです:D
最初は明らかに機能しませんでした...しかし 16 回のテスト後、アプリは実行されたままになりました。実行中のスクリプト...
そしてブラウザからアプリにアクセスできました。
この質問の興味深い点は、ツールです。明らかに。私が気に入っている点は、inno setup を素早く簡単に使用できることです。テンプレートのフラグなどの pyinstaller 設定の問題に対処する方法を学びました...エラーは非常に奇妙です:P
そして、新しいテクノロジーと Python の使用は常に楽しいものです...
次に、これらのスクリプトを使用したデスクトップ アプリを作成します。これは、最終的なサイズ、ファイル アーキテクチャ、および明らかにターミナルがライブで直接実行されておらず、開発環境からのメッセージを使用してブラウザからローカルホストに入る必要があることを多少最適化するためです。 ! :パニック
以上がPython スクリプトを使用して Windows 用の実行可能インストーラーを作成します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
