当我们利用Python开发好法式需要打包成exe时，支流的做法即是利用pyinstaller，那玩意，看似简单，其实挺费事的，坑比力多，出格是涉及到比力复杂的库时，别的一个费事的工作是，打包失败后，搜刮到的良多处理计划是没有效果的。
前一段时间，我用Python开发了视频同步助手，也是用pyinstaller打包的，此中涉及到opencv-python、ffmpeg、moviepy等包，嗯，那个过程比力磨人，在我共同pyinstaller源码与其文档后，掌握了一些技巧，本文简单总结记录一下，希望对你有所帮忙。
动态导入问题
若是你项目中利用了opencv-python库，简单操纵pyinstaller打包，很容易呈现打包胜利了，却无法运行exe的情况，如下图：
从报错细节来看，它让你查抄OpenCV能否安拆（Check OpenCV installation），但那其实不是报错原因，核心在那句：
native_module = importlib.import_module( "cv2")
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importlib库在营业型项目中是比力少利用的，其感化就是动态载入响应的库，而我们在日常的营业开发中，利用import关键字来实现库的载入。
良多Python开源项目会利用importlib来实现插件系统，值得进修，但那里却因为importlib的原因，让pyinstaller打包失败。
阅读pyinstaller文档中的【What PyInstaller Does and How It Does It】末节，可知，pyinstaller在打包时，会将项目标依赖也打包进来，但不包罗下面几种情况：
实现了__import__办法的类实例，在项目中利用时，无法被pyinstaller检测
通过importlib.import_module办法导入的库，无法被pyinstaller检测
通过sys.path施行的逻辑，无法被pyinstaller检测
嗯，pyinstaller存在那些局限，而良多出名的库却大量呈现上面的三种情况，好比Django、opencv-python。
怎么办？文档给出了4种处理计划：
通过pyinstaller号令行打包时，通过响应的设置装备摆设参数，给出额外的信息
将项目修改成利用import关键字导入的形式
编写spec文件，给出额外信息，那与第1种办法不异，号令行上指定的参数，等价于spec设置装备摆设文件中的设置装备摆设
利用hook，实现动态替代
起首排除办法2，因为那种体例只适用于你本身的项目，而Django、opencv-python那类第三方库，改不动，改动了也欠好维护。
然后排除办法1与办法3，关于简单情况，那两种办法是能够的，文本后面点也会介绍，但一些第三方库，动态导入的处所比力多，你通过写死设置装备摆设的形式不太靠谱。
嗯，剩下办法4了。
什么是pyinstaller的hook？其实就是动态替代一些信息的一种办法。以opencv-python为例，开发者本身晓得差别版本的opencv-python动态导入时，会导入什么处所的数据，通过hook的形式，在不改动opencv-python的根底上，动态映射成我们本身的导入体例。
pyinstaller文档中给出了hook的开发细节，但不消急着脱手，pyinstaller的社区已经将一些出名库的hook都开发好了，当你安拆好pyinstaller时，响应的hook库其实也安拆好了，叫pyinstaller-hooks-contrib。
pyinstaller-hooks-contrib 是社区维护的pyinstaller hooks机造
我们以opencv-python为例，找到opencv-python代码动态导入的位置，如下图：
当我们打包opencv-python时，需要留意opencv-python的版本，因为差别版本的opencv-python，需要hook的位置可能会改动，我们看到pyinstaller opencv-python相关的hook代码中的正文也能够看出其版本要求：
颠末屡次尝试，下面的版本关系能够让opencv-python胜利打包。
pip uninstall pyinstaller-hooks-contrib
pip install pyinstaller-hooks-contrib== 2021.3
pip uninstall pyinstaller
pip install pyinstaller== 4.5.1
pip uninstall opencv-python
pip install opencv-python== 4.5.4.58
但，单纯的处理版本问题，仍是无法很好的利用opencv-python，我们还需要将opencv-python的完好途径告诉pyinstaller，那需要利用办法1或办法3，我小我习惯利用办法3，即操纵spec设置装备摆设文件的形式来给pyinstaller更多额外信息。
spec文件
阅读pyinstaller文档中的【Using Spec Files】末节可知，spec文件会告诉pyinstaller打包时，若何处置被打包脚本，且spec文件现实上是可施行的python代码。
从文档可知，spec文件次要有4个用处：
当你希望将数据文件与打包法式绑缚在一路时
当你希望包罗运行时库时（DLL、SO等文件）
当你希望将Python run-time options添加到可施行文件时
当您想创建一个包罗合并的公共模块的多法式包时
用处3与用处4没有在现实项目中利用过，所以不讨论，我们次要来看看用处1与用处2。
我们能够利用下面号令创建spec文件：
pyi-makespec main.py
下面是【无感视频同步助手】的spec文件，比拟于创建出的默认spec文件，内容多会多一些，建议你间接从我那里复造进来用。
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
importjson
importos
importsys
importPyInstaller.config
# 存放最末打包成app的相对途径
buildPath = 'build'
PyInstaller.config.CONF[ 'distpath'] = buildPath
# 存放打包成app的中间文件的相对途径
cachePath = os.path.join(buildPath, 'cache')
ifnotos.path.exists(cachePath):
os.makedirs(cachePath)
PyInstaller.config.CONF[ 'workpath'] = cachePath
# icon相对途径
icoPath = os.path.join( 'logo.ico')
# 项目名称
appName = '无感视频同步助手'
# 版本号
version = '1.0.0'
# 对Python字节码加密
block_cipher = pyi_crypto.PyiBlockCipher(key= '875650321356')
a = Analysis([ 'gui_main.py'],
pathex=[ "venv\\Lib\\site-packages\\cv2"],
binaries=[( "venv\\Lib\\site-packages\\cv2\\opencv_videoio_ffmpeg453_64.dll", ".")],
datas=[( 'gui\\frontend', 'gui\\frontend')],
hiddenimports=[],
hookspath=[],
hooksconfig={},
runtime_hooks=[],
excludes=[],
win_no_prefer_redirects= False,
win_private_assemblies= False,
cipher=block_cipher,
noarchive= False)
pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data,
cipher=block_cipher)
exe = EXE(pyz,
a.s,
a.binaries,
a.zipfiles,
a.datas,
name=appName,
debug= False,
bootloader_ignore_signals= False,
strip= False,
upx= True,
upx_exclude=[],
runtime_tmpdir= None,
console= False,
disable_windowed_traceback= False,
target_arch= None,
codesign_identity= None,
entitlements_file= None,
icon=icoPath)
此中：
pathex=[ "venv\\Lib\\site-packages\\cv2"],
即是将opencv-python完好项目标途径告诉pyinstaller，如许打包pyinstaller-python时，再共同上准确的pyinstaller与opencv-python版本，即可以打包出可一般翻开的exe。
常识点：第三方库代码相关的放在pathex字段中
打包后的opencv-python无法处置视频
一切似乎很ok，但实正运行营业逻辑时，会报错：
颠末加日记重打包后阐发可知，它鄙人面位置报错：
opencv-python处置视频其实操纵了ffmpeg.dll，而我们打包时，若是没有告诉pyinstaller ffmpeg.dll的位置，pyinstaller就不会将其打包进来，则会招致运行报错。
所以，spec文件中需要下面的内容：
binaries=[( "venv\\Lib\\site-packages\\cv2\\opencv_videoio_ffmpeg453_64.dll", ".")],
常识点：dll、so那类动态库，要写在binaries字段中。
静态资本打包
【无感视频同步助手】利用了html、css来做规划，那些不是python代码，对python而言，类似于image、video之类的静态资本，那类静态资本，我们需要写到spec文件的datas字段中：
datas=[( 'gui\\frontend', 'gui\\frontend')],
打包moviepy
搞定opencv-python后，你能够用类似的办法来搞moviepy那个库，究竟结果moviepy也是基于ffmpeg来弄的，那不简单。
嗯，不会灵敏变通的话，可能会懵逼，因为moviepy有如下导入体例，且社区没有供给moviepy的hook：
moviepy的做者偷懒，间接通过exec来批量导入需要的库，不成为不骚。
怎么处理？
利用办法2，没错，将其改成利用import关键字导入的形式，但不是改moviepy的代码。我们创建moviepy_import.py文件，将需要导入的库都写进去。
然后再项目入口py文件中，import moviepy_import，处理moviepy批量导入的骚写法。
此外，moviepy打包还有别的一个问题，因为moviepy利用了imageio_ffmpeg那个库，而imageio_ffmpeg会利用ffmpeg，但我们打包时，没有将ffmpeg文件打包进去，moviepy在运行时便会报错。
阅读imageio_ffmpeg目次，发现它本身会安拆对应版本的ffmpeg。
找到moviepy报错位置，其实是imageio_ffmpeg库的_utils.py文件中的get_ffmpeg_exe办法，如下图：
其实就是找不到ffmpeg而报错，我的处理办法是手动设置一下：
结尾
嗯，目前我条记里有记录的坑就上文中那些了，一个别会是，阅读源码和阅读文档的才能很重要，出格是材料比力少的情况。
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