环境配置 pip install pyinstaller pyinstaller中的参数 -F 表示生成单个可执行文件 -c 显示命令行窗口,一般一开始的时候使用,如果没有错误,那就使用-w命令 -w 表示去掉控制台窗口,这在GUI界面是非常有用.不过如果是命令行程序的话那就删除这个选项! -p 表示你自己定义需要加载的类路劲,一般情况下用不到 -i 表示可执行文件的图标 --clean 清除上次编译内容 -n 生成的exe文件和spec文件名字 --hidden-import 打包额外的py库

PYTHON首先要安装scapy模块 PY3的安装scapy-python3,使用PIP安装就好了,注意,PY3无法使用pyinstaller打包文件,PY2正常 PY2的安装scapy,比较麻烦 from scapy.all import * pcaps = rdpcap("file.pcap") pcaps便是解析后的类似结构体的东西了 <pre name="code" class="python">packet=pcaps[0]

今天的主角依然是pyinstaller打包工具,为了让pyinstaller打包后exe文件不至过大,我们的py脚本文件引用库时尽可能只引用需要的部分,不要引用整个库,多使用“from *** import **,**”语句,如: from openpyxl import load_workbook,Workbook from openpyxl.styles import Border,Side,Alignment,Protection,Font,GradientFill,Color from

http://www.pyinstaller.org/ pyinstaller支持多个平台,windows,linux,mac,兼容多个第三方包,包括pyqt,django,matplotlib PyInstaller is a program that freezes (packages) Python programs into stand-alone executables, under Windows, Linux, Mac OS X, FreeBSD, Solaris and AIX.

pyinstaller 打包hello 7Mb ================= www.pyinstaller.org pip install pypiwin32 pip install pyinstaller pyinstaller -F -w -i manage.ico hello.py -F:打包为单文件 -w:Windows程序,不显示命令行窗口 -i:是程序图标,hello.py是你要打包的py文件   py2exe 打包hello 24Mb ============== http

准备 依赖 pyinstaller下载 语法 核心命令 可选项 实战 md2htmlpy 使用pyinstaller 其他测试 -D选项 --icon选项 遇到错误怎么办 总结 继上次的那个Python程序打包成windows下可执行的小工具,接连收到了许多小伙伴关于如何打包的疑问,这里简单的做下总结. 准备 关于pyinstaller,需要了解的就是它不是一个库,而是一个工具,一个可以将你的.py程序打包成windows下可以执行的exe文件. 依赖 pyinstaller依赖于pywin32

安装 ​ pip insatll Pyinstaller 参数 pyinstaller -Fw main.py 参数 概述 -F,-onefile 打包一个单个文件,如果你的代码都写在一个.py文件的话,可以用这个,如果是多个.py文件就别用 -D, –onedir 打包多个文件,在dist中生成很多依赖文件,适合以框架形式编写工具代码,我个人比较推荐这样,代码易于维护 -K, –tk 在部署时包含 TCL/TK -a, –ascii 不包含编码.在支持Unicode的python版本上默认包含

import pandas as pd from pandas import Series from pandas import DataFrame import numpy as np 一 创建多层DataFrame 取得列:df['col'] df[[c1,c2]] df.loc[:,col] 取行:df.loc['index'] df[index1:inde2] 1.1  隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index或者columns参数传递两个或更多的数组 DataF

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

数据分析 生成器 迭代器 装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 join='outer'

原文地址 https://blog.csdn.net/weixin_42052836/article/details/82315118 具体的实现图待本人实现后贴上 原 Pyinstaller 打包发布经验总结 使用Pyinstaller打包Python项目包含了大量的坑,这篇文章总结实践得到的Pyinstaller打包经验.本文的例子为Python3.6代码,在windows下打包为64位和32位版本. 目录 Pyinstaller基本使用方法 Python项目的打包方法 1 .spec文件生

1.参考 用Python做科学计算-基础篇 »matplotlib-绘制精美的图表 »快速绘图 使用pyplot模块绘图 2.数据来源 CL USO OIL 3.代码 #encoding='utf-8' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import sys import time print('{:<10}: {}'.format('python',s

 本机环境 1.win7 64 旗舰版 2.Qt 5.9.1(MSVC 2015,32 bit) 3.Python 3.7.1 (32-bit),二进制包安装的,即Windows x86 executable installer 4.PythonQt 3.2 使用上面的环境,源码编译 5.2018年10月26日 前叙 1.为什么没有全部使用vs2015编译python.就是官方建议的pythonQt和python的编译器保持一致,实际编译中python的库编译成功了,但应该是环境问题,和官方的安

PyInstaller打包python脚本的一些心得 因为在公司经常要帮同事做一个从excel表格中提取出需要的内容的重复工作,比较繁琐还容易出错:于是就想着要写个程序,但是同事又不可能在电脑上也装上python以及相关的包依赖(别人一看就觉得太麻烦而且太冗余),于是就想着将写好的python脚本打包成exe,直接双击使用,方便快捷. 说干就干,先是花点时间写完了脚本:然后搜索了相关的关键词,找到了py2exe.PyInstaller.cx_Freeze等工具,最后确定使用PyInstaller

之前介绍了numpy的二维数组,但是numpy二维数组有一些局限性,比如,它数组里所有的值的类型必须相同,不能某一列是数值型,某一列是字符串型,这样会导致无法使用 mean() , std() 等方法去计算某一行或某一列. 但是,使用pandas DataFrame可以解决这一问题. pandas DataFrame也是二维数据,和pandas Series一样, pandas DataFrame也有'索引'这个概念,它每一列都有一个索引值: import pandas as pd df = p

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除重复多余的ID. import pandas as pd df = pd.DataFrame({"ID": ["A1000","A1001","A1002", "A1002"], "departmentId":

pyinstaller将py打包为exe文件,用pysintaller居然报错 File "c:\anaconda3\lib\site-packages\PyInstaller\depend\utils.py", line 226, in __scan_code_instruction_for_ctypes name = co.co_names[oparg] IndexError: tuple index out of range 1 2 3 搜索了一番,用群众神奇的方式 找到D:\p

打包python脚本为exe的坎坷经历, by pyinstaller方法 又应验了那句歌词. 不经历风雨, 怎么见得了彩虹. 安装过程略去不提, 仅提示: pip install pyinstaller 打包指令 粗看包里的文档, 然后开始打包: 打开console 就用了这个命令: pyinstaller monitor_rt_quotes.py 结果就是比预期麻烦的多的多的: 干活, 硬盘不停地balabala叫, 漫长 这里记录一下控制台显示的提示信息: 官方文档对上述指令的解释为: |

---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 系统需求 Windows 2008 Server 2008 R2 Service Pack 1------------------------------------------------------------------------------------------------

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供