当前位置:   article > 正文

nuitka和pyinstaller打包文件大小对比_python 打包工具 nuitka 体积大

python 打包工具 nuitka 体积大

最近看到一篇文章,介绍nuitka打包Python程序:比较PyInstaller和Nuitka

听说Nuitka打包文件会获得更小的文件体积,我准备测试一下。

1、用两种方式打包程序

写一个简单的wxPython程序:

# demo.py

import wx

app = wx.App()
frame = wx.Frame(None, -1, 'Test Window')
frame.Center()
frame.Show()
app.MainLoop()
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9

写一个批处理,完成依赖安装,并使用单文件单文件夹两种模式打包:

@echo off

set PY=py -3.6-32 -m

:: install requirements
%PY% pip install wxpython==4.0.0
%PY% pip install pyinstaller
%PY% pip install nuitka

:: build by pyinstaller
%PY% PyInstaller --onefile demo.py
%PY% PyInstaller --onedir demo.py

:: build by nuitka
%PY% nuitka --onefile demo.py
%PY% nuitka --standalone demo.py
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16

pyinstaller和nuitka的运行时间分别为10秒和36秒,nuitka的编译速度确实慢了很多。

nuitka打包Python程序

2、测试结果对比

打包文件大小对比:

打包方法pyinstallernuitka
onefile8.75 MB21.00 MB
onefile+zip8.62 MB7.30 MB
onefile+upx8.66 MB6.45 MB
onedir22.10 MB20.90 MB
onedir+zip9.31 MB7.25 MB

对比多文件模式打包的文件结构差异(左侧pyinstaller/右侧nuitka):

文件结构对比
对比两边的文件夹,发现内容非常一致,有很多一样的dll。

我把所有在右侧(nuitka)中未出现的dll在左侧(pyinstaller)中删除,发现程序仍能正常运行。推测可能是pyinstaller的自动包导入分析器有差异,导入了很多未用到的dll。

唯一的区别是pyinstaller中的 “base_library.zip” 文件不能删除。

删完 “无用dll” 之后,pyinstaller的文件夹版大小变成了19.00 MB,还是nuitka更大。。

汇总表格:

打包方法nuitkapyinstallerpyinstaller+删除多余dll
onefile21.00 MB8.75 MB-
onefile+zip7.30 MB8.62 MB-
onefile+upx6.45 MB8.66 MB-
onedir20.90 MB22.10 MB19.00 MB
onedir+zip7.25 MB9.31 MB7.86 MB

3、最终结论

  1. 使用nuitka打包是pyinstaller所用时间的3.6倍,显著慢于pyinstaller,但是仍然在有限的时间内可以完成。
  2. 在不使用upx压缩时,nuitka打包出来的单一文件体积更大。在应用upx压缩后,nuitka略小于pyinstaller。
  3. 对比发现,nuitka打包的依赖文件更少,推测可能是pyinstaller的依赖包分析不全面导致的,将未使用到的包也包含了进去。
  4. 将pyinstaller多文件打包中 “多余的” 文件(“base_library.zip” 除外)删除后,程序仍能正常运行,并且总体积略小于nuitka的版本。
  5. 使用pyinstaller进行多文件模式打包,可以参照nuitka多文件模式打包中的文件结构,删除pyinstaller中的不必要依赖文件(“base_library.zip” 除外),可以得到更小的文件体积。
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/人工智能uu/article/detail/903751
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号