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8.7第三方库-pyinstaller库在线视频

下一节:8.8第三方库-numpy库(上)

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8.7第三方库-pyinstaller库课程教案、知识点、字幕

pyinstaller库

pyinstaller库是通过对原文件打包

Python程序可以在没有安装Python的环境中运行

也可以作为一个独立文件方便传递和管理

那么这个库呢

使用起来是非常方便的

那么这里面常用的参数就是-F

表示生成单个可执行的文件

我们在Python下做了一个什么呀

比如说peiqi这样的点py的文件是一个画图文件

那么这个文件想拿到别的地方去用的时候呢

那么就可以通过pyinstaller来进行呢去打包

打包了以后呢他产生一个exe文件

我们可以就拿到其他的环境来去适应它

下面我们演示一下它的使用过程

我们看在当前的目录下

我们有一个什么呀

peiqi的点py文件

我们可以运行一下它

我们看它执行的一个结果是什么样子呢

其实就是我们在这样的一个

图形界面下去画一个我们的一个小猪佩琪啊

是这样的一个画图过程

那么如果我们想把这个文件

现在是点py文件

我们想我想把它打包成可执行文件

也就是说如果打成可执行文件

就可以脱离我们现在的这个Python的这个环境

可以拿到其他的环境里面可以独立的执行和管理

那这时候我们怎么样去使用它呢

去打包

就通过我们的pyinstaller

这个打包的文件呢加上-F

我们这个-F的是我们需要把它打包为一个执行文件

后面跟上我们的文件名.py

这样的话就可以

那么执行以后我们可以看

好我们可以看到这个就结束了

在这个里面就我们可以看完成

它生成成功

这个里面

就是我们把刚才的.py文件打包生成成一个.exe的一个

可执行的文件

那么在这个目录下可以看到我们刚才的这个

目录下就会

这是我们刚才只有这三个文件的这样的目录

现在多了一个什么呀

dist

啊这个目录下

这个目录下我们可以看到

这样就生成了一个可执行的这样的一个exe的文件

那么这个文件的我们可以拷贝到任何地方

就可以把它使用

比如说我们可以把他现在拷贝到其他的目录下

在其他的没有这个Python的环境下啊

我们也可以使用的

指定到我们一个指定的目录下

我们再放到这个地方

那么拷到这个地方我们这是exe文件拷到这

然后我们现在在这儿可以点击执行它

它也会给我们什么呀

能够正常执行我们刚才编译的文件

那么这个就是pyinstaller包的一个使用

这样呢我们的这个可执行文件就可以在

脱离Python的环境下来独立使用

好的我们关于Python包的介绍就到这

计算思维与人工智能基础课程列表:

第一部分:计算思维

-1.计算思维的提出

-2.计算思维的要素与应用

-3.培养计算思维

-4.智能时代的教师与教学

-章测试

第二部分:人工智能

-1.人工智能的发展

-2.人工智能的实现与机器学习

-3.人工智能产业

-章测试

第三部分:python基础

-第一章:python简介

--1.1python的介绍

--1.2.anaconda的安装

--章测试

-第二章:编码规范

--2.1 python编码规范

--2.2常量和变量

--章测试

-第三章:数据类型

--3.1数据类型概述

--3. 2.数据转换

--3.3数据类型区别

--章测试

-第四章:基本运算

--4.1.基本运算符

--4.2比较运算符

--4.3逻辑运算符

--4.4位运算符

--4.5成员运算符与身份运算符

--4.6运算符的优先级

--章测试

-第五章:程序控制结构

--5.1顺序结构

--5.2条件结构

--5.3循环结构

--5.4跳转结构

--5.5异常处理

--章测试

-第六章:函数、模块与面向对象

--6.1函数的定义与调用

--6.2面向对象

--6.3魔法函数的应用

--6.4模块与包

--章测试

-第七章:文件操作

--7.1文件的打开与读取

--7.2文件的写入

--7.3CSV模块的应用

--章测试

-第八章:python生态库

--8.1第三方库的安装

--8.2标准库-Os库与Sys库

--8.3.标准库-Time库

--8.4标准库-Random库

--8.5标准库-Turtle库

--8.6第三方库-词云库

--8.7第三方库-pyinstaller库

--8.8第三方库-numpy库(上)

--8.9第三方库-numpy库(下)

--8.10第三方库-pandas库

--8.11第三方库-matplotlib库

--章测试

-第九章:TensorFlow基础

--9.1TensorFlow简介

--9.2TensorFlow 2.0的改进

--9.3TensorFlow的数据应用

--9.4 TensorFlow的设备应用

--9.5.TensorFlow中常用操作

--章测试

-第十章:实例分析与实践

--10.1认识回归问题

--10.2房价的预测

--10.3手写数字识别

--10.4卷积神经网络的介绍

--10.5全连接网络的搭建

--10.6卷积神经网络的实现服饰图片的分类

--10.7LeNet的介绍

--章测试

-第十一章:人工智能在自然语言中的应用

--11.1自然语言处理

--11.2命名实体识别技术

--11.3词向量表示

--11.4自然语言处理的挑战及应用

--章测试

8.7第三方库-pyinstaller库笔记与讨论

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