【python】python的打包工具pyinstaller生成exe非常大的原因分析（openpyxl）openpyxl
-F 打包出来 一个一个都有200多m
-
from tkinter import * -
from tkinter.font import Font -
from email.mime.text import MIMEText -
from email.header import Header -
import tkinter -
import tkinter.messagebox -
import tkinter.simpledialog -
import tkinter.filedialog -
import openpyxl -
import smtplib -
import threading -
print(3*2)
每次删掉一行，打包一个一个个包进行测试。发现有的包打出来没什么影响。
发现有一个包异常，只要有这个包，就是特别大---openpyxl
打包时间也特别长
检查日志：发现openpyxl 与 pandas numpy有关。
单独将代码提出，用两种方法调用，发现没什么卵用。
-
from openpyxl import load_workbook -
#import openpyxl -
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
都还是200多m
PyInstaller very big file size
win7(64bit)
anaconda ( 3 )
python（3.6）
pyinstaller (3.4.dev0+469f1fa19)
openpyxl (2.4.8)
I've made simple code like this:
------code------------------------------------------
#import openpyxl
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
------code------------------------------------------
File size (python files) is 1.0 KB.
But when I create executable using PyInstaller, I get 200 MB file!
About openpyxl..... Why the generated files are so big？
Is there a way to decrease file size?
在网上问了外国人，建议说是要安装一个 python的虚拟机器，因为我们安装的是Anaconda，里面很多库连接进去了很多不必要的其他库和包
有道理！
所以，干脆用一台笔记本，安装纯python3.6的环境。并单独把openpyxl 单独下下来，到时候有用。
装好后，继续用pip 把 pypiwin32 装好。这里有个坑：
要用 pip install pypiwin32， 而不是 pip install pywin32.
装好后，按照一个不知名的方法，建议把这个 openxyl 解压到pyinstall 的根目录。等下要用。（好像有用）
然后把我的 py文件要打包的。也放到 pyinstaller 根目录。
pyinstaller -F mainGUIversion5.py 打包开始。
打包好后，发现竟然打包完成。 但是运行不了
直接到cmd窗口去运行，发现有少包，见下图，缺什么用pip装什么，这样做，尽量不污染python原生环境。
Need pure python environment！！！
No Anaconda
例如，这个是少了 jdcal包：
一次一次打包，一次次运行发现少包。
最后发现，ok了！！！！ 最后一次打包为 不到8m了。 从200M直接压缩到了 8M，任务完成。
运行也正常！
第二天开始做一个实验：
看到底是包的问题，还是python 的问题，先将openpyxl包从pyinstaller目录剪切出去，直接放到桌面，不删掉：
执行后，发现打包可以，但是程序运行错误，提示“缺少openpyxl”。。错误找到了
于是 ，开始pip 安装包。安装后再执行打包。成功！
打包成功！
这么多步骤与尝试下来。得出结论。pyinstaller的正确打包有两种方法：
第一种方法：将需要打包的程序和其所有依赖的包，统一放在pyinstaller的根目录下，直接用-F打包即可成功，少一个包都不行！
第二种方法：安装一个纯净的python环境，然后一步步测试pip，少哪个包就直接安装哪个。
两种方法各有千秋，但是推荐使用第二种方法，因为这种方法相对简便，特别是在不清楚包之间的依赖关系的情况下。
--------------------- 本文来自 captain811 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/captain811/article/details/79628686?utm_source=copy