🍺基于Python的Web服务器系列相关文章编写如下🍺：
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Flask快速入门）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Flask案例测试）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Flask部署上线）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Tornado入门）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Tornado+flask+nginx）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（FastAPI）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Bottle）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Django）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（web2py）🎈
- 🎈【Web开发】Python实现Web服务器（Sanic）🎈
文章目录
- 1、简介
- 2、虚拟环境virtualenv
-
- 2.1 virtualenv
- 2.2 virtualenvwrapper
- 3、更换WSGI容器
-
- 3.1 waitress
- 3.2 gevent
- 3.3 Gunicorn
- 3.4 uWsgi
- 3.5 Twisted Web
- 3.6 Tornado+nginx
- 3.7 apache+mod_wsgi
- 4、打包工具PyInstaller
-
- 4.1 requirements.txt
- 4.2 安装
- 4.3 参数
- 4.4 示例
- 5、注册Windows服务
-
- 5.1 pyinstaller + nssm
- 5.2 pywin32
- 6、whl文件制作
-
- 6.1 安装
- 6.2 示例
- 结语
1、简介
Web 程序通常有两种部署方式：传统部署和云部署。传统部署指的是在使用物理主机或虚拟主机上部署程序，你通常需要在一个 Linux 系统上完成所有的部署操作；云部署则是使用其他公司提供的云平台，这些平台为你设置好了底层服务，包括 Web 服务器、数据库等等，你只需要上传代码并进行一些简单设置即可完成部署。
2、虚拟环境virtualenv
2.1 virtualenv
- 安装virtualenv：
pip install virtualenv
创建一个虚拟环境，暂且取名为 new_env：
virtualenv new_env
在 Windows 系统上面使用 virtualenv:
首先进入到虚拟环境目录中的 Scripts 目录：
cd new_env\Scripts
activate
在 Linux 上使用 virtualenv Linux 上面进入虚拟环境的方式跟 Windows 稍微有点不同，可以直接使用命令来进入，比如同样在 Linux 上面的 envs 文件夹下面有个 new_env 虚拟环境，则直接输入以下命令就可以进入虚拟环境：
source new_env/bin/activate
进入了虚拟环境之后，Windows 和 Linux 上面的操作都是一样的，这里就不单独去说明了。
2.2 virtualenvwrapper
virtualenvwrapper 是一个 virtualenv 虚拟环境的管理库，这个库可以更加方便的管理所有的虚拟环境，由于在 Windows 和 Linux 上面这个库的安装和配置不同，所以要单独做说明。
- Windows 上安装virtualenvwrapper环境
Windows 上需要安装的是virtualenvwrapper-win，直接使用pip命令就可以了：
pip install virtualenvwrapper-win
配置虚拟环境的保存路径。首先需要在想要统一存放虚拟环境的地方创建一个文件夹（我在F盘建立了D:\test_env），然后把这个文件夹添加到系统的环境变量中。如果不设置系统环境变量，那么创建的虚拟环境会保存到默认的地方，不方便管理.
- Linux 上安装virtualenvwrapper环境
pip3 install virtualenvwrapper
配置环境变量文件。首先修改（文件不存在就创建）文件~/.bashrc，然后添加如下语句：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
export PROJECT_HOME=$HOME/workspace
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然后运行：
source ~/.bashrc
which python3
- virtualenvwrapper 命令：
创建虚拟环境：mkvirtualenv new_env
使用虚拟环境：workon new_env
退出虚拟环境：deactivate
删除虚拟环境: rmvirtualenv new_env
查看所有虚拟环境：lsvirtualenv
- 在使用命令workon任意目录使用虚拟环境
先使用workon查看所有的虚拟环境
在workon 名称 切入该虚拟环境
mkvirtualenv flask_env
workon
workon flask_env
pip install -r requirements.txt
deactivate
#生成文件
pip freeze >F:A_FILE\requirements.txt
#复制环境
pip install -r requirements.txt
3、更换WSGI容器
-
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
虽然 Flask 提供了内置 Web 服务器，但是那种服务器是为开发打造的，达不到生产环境中需要的安全和效率，细心的同学会注意到，用 app.run() 或者 flask run 启动应用时，都会得到一句警告：Do not use the development server in a production environment.
那么在生产环境中，需要用生产专用 Web 服务器，比如 uWSGI、Gunicorn、Gevent 等等。
独立的WSGI容器：有很多流行的服务器用Python编写，它们包含WSGI应用程序并提供HTTP服务。
Web框架（Flask）和Web服务器（Nginx）之间的通信，需要一套双方都遵守的接口协议。而WSGI协议就是用来统一这两者的接口的（WSGI是为Python语言定义的Web服务器和Web应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口）
3.1 waitress
安装waitress
Flask服务本身并不支持并发测试，本身的TPS很低，所以需要利用其他工具来支持并发测试。
waitress是Windows下基于python的一个框架，可以提高Flask的TPS。
waitress支持windows环境
Waitress是一个具备生产级品质并有高性能的纯python编写独立的WSGI服务器，它只依赖python标准库，不依赖任何第三方库。 同时它可以在多平台下运行，比如windows、linux、unix等，支持http/1.0和http/1.1。
pip install waitress
from waitress import serve
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World，爱看书的小沐！'
if __name__ == '__main__':
# app.run()
# app.run(host="127.0.0.1", port="8080")
# app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1)
serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)
waitress-serve --call 'flaskr:create_app'
## Serving on http://0.0.0.0:8080
3.2 gevent
https://pypi.org/project/gevent/
http://www.gevent.org/
https://github.com/gevent/gevent
gevent is a coroutine -based Python networking library that uses greenlet to provide a high-level synchronous API on top of the libev or libuv event loop.
安装gevent：
flask直接用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺，一般会配合WGSI容器来进行生产环境的部署。WSGI主要规定了Web服务器如何与Web应用程序进行通信，以及如何将Web应用程序链接在一起来处理一个请求。
gevent支持windows环境
gevent是一个基于 libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
gevent：基于 libev 与 Greenlet 实现。不同于 Eventlet 的用 python 实现的 hub 调度，gevent通过 Cython 调用 libev 来实现一个高效的 event loop 调度循环。同时类似于 Event，gevent也有自己的 monkey_patch，在打了补丁后，完全可以使用 python 线程的方式来无感知的使用协程，减少了开发成本。
pip install gevent
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World，爱看书的小沐！'
if __name__ == '__main__':
# app.run()
# app.run(host="127.0.0.1", port="8080")
# app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1)
# serve(app, host='127.0.0.1', port=80, threads=1)
# serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)
WSGIServer(('127.0.0.1', 8080), app).serve_forever()
引入gevent WSGI Server ,这里需要开启猴子补丁。而且需要注意 把gevent 猴子补丁 有关gevent的引入放在导入其他库的前面。
# gevent
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServer
# 有人说添加了如下这一句就不阻塞请求
monkey.patch_all()
# gevent end
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
# 测试阻塞url1时，url2是否能够访问
time.sleep(3000)
return 'Hello World1'
@app.route('/hello')
def hello():
return 'Hello World2'
if __name__ == '__main__':
# app.run(port=5000,host="127.0.0.1")
http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', int(5000)), app)
http_server.serve_forever()
3.3 Gunicorn
https://gunicorn.org
https://github.com/benoitc/gunicorn
Gunicorn ‘Green Unicorn’ is a Python WSGI HTTP Server for UNIX. It’s a pre-fork worker model. The Gunicorn server is broadly compatible with various web frameworks, simply implemented, light on server resources, and fairly speedy.
Gunicorn和uWSGI是常用的WSGI容器，Gunicorn直接用命令启动，不需要编写配置文件，相对uWSGI要容易很多。
Gunicorn ‘Green Unicorn’ 是一个 UNIX 下的 WSGI HTTP 服务器，它是一个 移植自 Ruby 的 Unicorn 项目的 pre-fork worker 模型。它既支持 eventlet ， 也支持 greenlet.
Gunicorn是一个unix上被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP Server。
和大多数的web框架兼容，并具有实现简单，轻量级，高性能等特点。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。
目前Gunicorn只能运行在Linux环境中，不支持windows平台。
pip install flask
pip install gunicorn
pip show gunicorn
#创建软连接哦
ln /usr/local/python3.7/bin/gunicorn /usr/bin/gunicorn
# 在hello.py所在的目录下
# -w 设置进程数
# -b 设置端口
# 默认使用的是8000 可以通过-b 127.0.0.1:5000 设置到5000或其他端口
gunicorn -w 4 hello:app
gunicorn -w 5 --threads=2 main:app
gunicorn -w 5 --thread=2 --worker-class=gthread main:app
gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 -w 3 main:app
gunicorn -w 4 demo:app --worker-class sync
gunicorn -w 4 demo:app -k sync
##第一种并发方式（workers 模式，又名 UNIX 进程模式）
#每个 worker 都是一个加载 Python 应用程序的 UNIX 进程。worker 之间没有共享内存。
#建议的 workers 数量是 (2*CPU)+1。
#对于一个双核（两个CPU）机器，5 就是建议的 worker 数量。
gunicorn --workers=5 main:app
##第二种并发方式（多线程）
#Gunicorn 还允许每个 worker 拥有多个线程。在这种场景下，Python 应用程序每个 worker 都会加载一次，同一个 worker 生成的每个线程共享相同的内存空间。
gunicorn --workers=5 --threads=2 main:app
or
gunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app
#使用四核（4 个 CPU）机器并且我们想使用 workers 和多线程模式，我们可以使用 3 个 worker 和 3 个线程来得到最大为 9 的并发请求数量。
gunicorn --workers=3 --threads=3 main:app
##第三种并发方式（“伪线程”）
#有一些 Python 库比如（gevent 和 Asyncio）可以在 Python 中启用多并发。那是基于协程实现的“伪线程”。Gunicrn 允许通过设置对应的 worker 类来使用这些异步 Python 库。
#(2*CPU)+1 仍然是建议的workers 数量。因为我们仅有一核，我们将会使用 3 个worker。
#在这种情况下，最大的并发请求数量是 3000。（3 个 worker * 1000 个连接/worker）
gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 --workers=3 main:app
并发是指同时执行 2 个或更多任务，这可能意味着其中只有一个正在处理，而其他的处于暂停状态。
并行是指两个或多个任务正在同时执行。
在 Python 中，线程和伪线程都是并发的一种方式，但并不是并行的。但是 workers 是一系列基于并发或者并行的方式。
gunicorn + flask 简单示例
- mytest.py:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/demo', methods=['GET'])
def demo():
return "This is a gunicorn and flask demo."
gunicorn mytest:app
#or
gunicorn --workers=2 mytest:app
#or
gunicorn --workers=4 --bind=127.0.0.1:8000 mytest:app
3.4 uWsgi
uWSGI 也是部署 Flask 的途径之一,类似的部署途径还有 nginx 、 lighttpd 和 cherokee 。其他部署途径的信息参见 FastCGI 和 独立 WSGI 容器 。 使用 uWSGI 协议来部署 WSGI 应用的先决条件是需要一个 uWSGI 服务器。 uWSGI 既是一个协议也是一个服务器。如果作为一个服务器，它可以服务于 uWSGI 、 FastCGI 和 HTTP 协议。
uWSGI是一个全功能的HTTP服务器，实现了WSGI协议、uwsgi协议、http协议等。它要做的就是把HTTP协议转化成语言支持的网络协议。比如把HTTP协议转化成WSGI协议，让Python可以直接使用。
最流行的 uWSGI 服务器是 uwsgi。
有网友说Windows 10安装uWSGI不可行，不要浪费时间。
pip install uwsgi
启动：uwsgi --ini uwsgi.ini
重启：uwsgi --reload uwsgi.pid
停止：uwsgi --stop uwsgi.pid
uwsgi --version
uwsgi --python-versioin
uwsgi --http :9090 --wsgi-file run.py
# --http: 通过 http 可访问，绑定端口为 9090
# --wsgi-file：指定启动脚本
#创建的文件名是 start.ini
[uwsgi]
#uwsgi启动时，所使用的地址和端口（这个是http协议的）
http=0.0.0.0:8000
#指向网站目录
chdir=/Users/myProjects/test001
#python 启动程序文件
wsgi-file=app.py
#python 程序内用以启动的application 变量名
callable=app
#处理器数
processes=4
#线程数
threads=2
#直接命令行启动项目
uwsgi --ini start.ini
#如果你执行了 ctrl + c 命令退出了命令行，会发现我们的项目访问不到了，因为你退出了前台运行的 uwsgi 命令。
#想要退出当前命令行，去执行其他命令，而 flask 应用可以正常访问，只需要多加一个参数 -d 即可，如下：
uwsgi -d --ini start.ini
#mac、Linux下首先查看 uwsgi 的进行号
ps -ef|grep uwsgi
3.5 Twisted Web
Twisted Web 是一个 Twisted 自带的网络服务器，是一个成熟的、异步的、 事件驱动的网络库。 Twisted Web 带有一个标准的 WSGI 容器，该容器可以使用 twistd 工具运行命令行来控制。
Twisted Web支持windows环境部署
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ twisted
- flask_web.py:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'Hello World'
if __name__ == '__main__':
app.run()
通过命令行执行：
twistd -n web --wsgi flask_web.app
或者通过bat文件执行：
- flask_run.bat
set PYTHONPATH=.;venv/Lib;venv/Lib/site-packages
set PATH=%PATH%;venv/Scripts
twistd -n web --port tcp:8080 --wsgi run.app
3.6 Tornado+nginx
【Web开发】Python实现Web服务器（Tornado+flask+nginx）
https://blog.csdn.net/hhy321/article/details/125233806
Tornado+nginx支持windows环境部署
3.7 apache+mod_wsgi
首先需要安装apache和mod_wsgi，需要注意的是python版本，apache版本，mod_wsgi版本要匹配，不然会出问题。
apache+mod_wsgi支持windows环境部署
Apache下载网址：https://www.apachelounge.com/download/VC10/
https://www.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.54-o111s-x64-vs17.zip
https://www.apachelounge.com/download/VC10/binaries/httpd-2.4.23-win64.zip
mod-wsgi下载网址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mod_wsgi
将下载好的httpd和mod-wsgi压缩包解压，然后将mod-wsgi的pyd文件放在httpd的modules文件夹里，如下图所示。
新建测试项目文件夹test，在里面新建test_flask.py。
- test_flask.py
import json
from flask import Flask, request, jsonify,render_template
app = Flask(__name__)
tasks = [
{
'id': 1,
'title': u'订阅 a 专栏',
'description': u'专栏Link： https://www.a.com'
},
{
'id': 2,
'title': u'订阅 b 专栏',
'description': u'专栏Link： https://www.b.com'
}
]
@app.route('/test')
def hello_world():
return 'Hello World，爱看书的小沐！'
@app.route("/")
def index():
# return render_template("index.html")
return jsonify({'tasks': 200})
@app.route('/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
return jsonify({'tasks': tasks})
@app.route('/getdata')
def get_data():
language = ['python', 'java', 'c', 'c++', 'c#', 'php']
value = ['100', '150', '100', '90', '80', '90']
return json.dumps({'language':language,'value':value},ensure_ascii=False)
if __name__ == '__main__':
app.run(host="0.0.0.0", port=8080)
在项目文件夹test里，新建文件myapp.wsgi
- myapp.wsgi
修改apache httpd的相关参数设置。
httpd.conf文件增加一行：
LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.cp38-win_amd64.pyd
修改一下httpd.conf的第40行的SRVROOT的参数，不修改的话，运行可能报错：
httpd.conf文件的最后面增加一段代码如下：
<VirtualHost *:80>
ServerAdmin "127.0.0.1"
ServerName localhost:80
DocumentRoot D:\0627\test
<Directory D:\0627\test>
Require all granted
</Directory>
WSGIScriptAlias / D:\0627\test\myapp.wsgi
</VirtualHost>
然后执行Apache24\bin\httpd.exe，开启web服务。
最后浏览器访问：
http://127.0.0.1
http://127.0.0.1/test
http://127.0.0.1/getdata
如果出错去apache24的logs文件夹的error.log文件去看输出了什么错。
4、打包工具PyInstaller
https://pypi.org/project/pyinstaller/
https://pyinstaller.org/en/stable/
4.1 requirements.txt
pip 提供了导出依赖模块名录的功能，可以一并导出依赖名录：
• 将环境中依赖的外部模块名录导入到 requirements.txt 中
pip freeze > requirements.txt
由于 pip freeze 与 pip list 内容区别不大，所以，若想要用其作为工程依赖包列表，一定要配合 Python 虚拟环境 virtualenv 使用。
• 在服务器上依据 requirements.txt 安装应用依赖
pip install -r requirements.txt
我们要将 requirements.txt 作为项目代码的一部分。
4.2 安装
Python 默认并不包含 PyInstaller 模块，因此需要自行安装 PyInstaller 模块。
安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样，使用 pip 命令安装即可。
pip install pyinstaller
4.3 参数
常用参数如下：
-F：打包 Python 程序为单个可执行文件
-D：打包 Python 程序为一个文件夹
-i：生成图标，只适用于 Windows 平台
-n：指定打包后生成文件的名称
-w：表示去掉控制台窗口，这在GUI界面时非常有用。
–add-data: 表示添加资源文件，参数为 “源地址;目标地址”
| -h | –help | 查看该模块的帮助信息 |
|---|---|---|
| -F | -onefile | 产生单个的可执行文件 |
| -D | –onedir | 产生一个目录（包含多个文件）作为可执行程序 |
| -a | –ascii | 不包含 Unicode 字符集支持 |
| -d | –debug | 产生 debug 版本的可执行文件 |
| -w | –windowed，–noconsolc | 指定程序运行时不显示命令行窗口（仅对 Windows 有效） |
| -c | –nowindowed，–console | 指定使用命令行窗口运行程序（仅对 Windows 有效） |
| -o DIR | –out=DIR | 指定 spec 文件的生成目录。如果没有指定，则默认使用当前目录来生成 spec 文件 |
| -p DIR | –path=DIR | 设置 Python 导入模块的路径（和设置 PYTHONPATH 环境变量的作用相似）。也可使用路径分隔符（Windows 使用分号，Linux 使用冒号）来分隔多个路径 |
| -n NAME | –name=NAME | 指定项目（产生的 spec）名字。如果省略该选项，那么第一个脚本的主文件名将作为 spec 的名字 |
| 参数 | 参数意义 |
|---|---|
| -F --onefile | 1.打包单个文件，产生一个文件用于部署(默认)，如果代码都写在一个.py文件时使用，项目有多个文件时不要使用。例：pyinstaller -F xxx.py，例：pyinstaller --onefile xxxx.py |
| -D --onedir | 1.打包多个文件，产生一个目录用于部署(默认)，用于框架编写的代码打包。例：pyinstaller -D xxx.py（项目入口文件），例：pyinstaller --onedir xxx.py（项目入口文件） |
| –key=keys | 1.使用keys进行加密打包。例：pyinstaller --key=1234 -F xx.py |
| -K --tk | 1.在部署时包含 TCL/TK |
| -a --ascii | 1.不包含编码.在支持Unicode的python版本上默认包含所有的编码 |
| -d --debug | 1.产生debug版本的可执行文件 |
| -n name --name=name | 1.可选的项目(产生的spec的)名字name。2.第一个脚本的主文件名将作为spec的名字(默认)。例：pyinstaller -F -n my_file_name xxx.py。例：pyinstaller -F --name=my_file_name xxx.py |
| -o dir – out=dir | 1.指定spec文件的生成目录dir。2.如果没有指定且当前目录是PyInstaller的根目录,会自动创建一个用于输出(spec和生成的可执行文件)的目录。3.如果没有指定切当前目录不是PyInstaller的根目录，则会输出到当前的目录下 |
| -p dir --path=dir | 1.用来添加程序所用到的包的所在位置，设置导入路径(和使用pythonpath效果相似)。2.可以用路径分割符(Windows使用分号,Linux使用冒号)分割,指定多个目录.也可以使用多个-p参数来设置多个导入路径，让Pyintaller自己去找程序需要的资源。 |
| -w --windowed --noconsole | 1.表示去掉控制台窗口，使用Windows子系统执行，当程序启动的时候不会打开命令行(只对Windows有效)。例：pyinstaller -c xxx.py。例：pyinstaller xxx.py --noconsole |
| -c --nowindowed --console | 1.表示打开控制台窗口，使用控制台子系统执行,当程序启动的时候会打开命令行(默认)(只对Windows有效)。例：pyinstaller -c xxx.py。例：pyinstaller xxx.py --console |
| -i --icon=<file.ioc> | 1.将file.ico添加为可执行文件的资源，改变程序的图标(只对Windows系统有效)。例：pyinstaller -F -i file.ico xxx.py。例：pyinstall -F --icon=<file.ioc> xxx.py --icon=<file.exe,n> 1.将file.exe的第n个图标添加为可执行文件的资源(只对Windows系统有效) |
| -v file --version=file | 1.将verfile作为可执行文件的版本资源(只对Windows系统有效) |
| -s --strip | 1.可执行文件和共享库将run through strip.注意Cygwin的strip往往使普通的win32 Dll无法使用 |
| -X --upx | 1.如果有UPX安装(执行Configure.py时检测),会压缩执行文件(Windows系统中的DLL也会)(参见note) |
4.4 示例
pyinstaller your_program.py
pyinstaller --add-data 'src/README.txt:.' myscript.py
Pyinstaller -F -w main.py
pyinstaller -F -w --add-data="xxxx.gif;." myapp.py
pyinstaller -F xxx.spec
#pyinstaller x.py --add-data="源地址;目标地址"。 windows以;分割，linux以:分割
#将 config 目录的所有文件打包到目标的 config 文件夹（不存在会自动创建）下
pyinstaller x.py --add-data ".\\config\\*;.\\config"
#可使用多次 --add-data
pyinstaller x.py -n Demo2.0.3 --key !@)v -i "res\logo.ico"
--add-data=".\*.txt;." --add-data=".\*.json;." --add-data="res\*.*;.\res"
--add-data="dist\models\*.*;.\models"
- 打包单个文件
# 1.执行命令
pyinstaller -F xxx.py
# 2.去生成的dist文件夹找xxx.exe运行
# 3.运行成功，xxx.exe则为可执行文件，删除其它文件
- 打包多个文件
# 1.执行命令，xxx.py为程序入口文件
pyinstall -D xxx.py
# 2.删除生成的bulid和dist文件夹,仅保留xxx.spec文件
# 3.修改xxx.spec文件,详见2.2.1
# 4.执行命令
pyinstaller -F xxx.spec
# 5.去dist文件夹下找xxx.exe文件
# 6.运行成功，删除临时文件目录build；dist目录为打包的结果，可执行文件和其它程序运行的关联文件都在这个目录下
-
注意事项：
（1）文件打包后过大？在程序中尽量不使用import xx；而是使用 from xx import xx。
（2）编辑.spec文件路径相关。windows尽量使用绝对路径，用双斜杠\。linux路径/home/my_project/web。路径避免使用中文。
（3）打包错误：ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx’
方法1：pyinstaller -D --hidden-import=“xxx” main.py
方法2：在myapp.spec中配置hiddenimports=[‘xxx’]
（4）打包.spec文件报错：RecursionError: maximum recursion depth exceeded
在spec文件上添加递归深度的设置
import sys
sys.setrecursionlimit(5000) -
利用*.spec 打包文件配置来实现多文件打包
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
block_cipher = None
# 可以将需要的文件夹，资源这样添加进包里
# 资源文件、代码需要打包一起的
added_files = [
('d:/demo/Libs', 'Libs' ),
('d:/demo/Script', 'Script' )
]
#Analysis为主入口文件
a = Analysis(['main.py'],
#他的路径
pathex=['d:\\demo'],
binaries=[],
datas=added_files,
hiddenimports=[],
hookspath=[],
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.scripts,
a.binaries,
a.zipfiles,
a.datas,
[],
# 打包程序的名字
name='your_exe_name',
debug=False,
bootloader_ignore_signals=False,
strip=False,
upx=True,
upx_exclude=[],
runtime_tmpdir=None,
console=True,
#图标的地址
icon='your.ico' )
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
block_cipher = pyi_crypto.PyiBlockCipher(key='!@)v')
a = Analysis(['x.py'],
pathex=['D:\\Miniconda3\\envs\\cuda11\\Lib\\site-packages', 'D:\\project\\demo'],
binaries=[],
datas=[('.\\*.json', '.'), ('res\\*.*', '.\\res'), ('dist\\models\\*.*', '.\\models')],
hiddenimports=[],
hookspath=[],
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.scripts,
[],
exclude_binaries=True,
name='Demo2.0.3',
debug=False,
bootloader_ignore_signals=False,
strip=False,
upx=True,
console=False , icon='res\\logo.ico')
coll = COLLECT(exe,
a.binaries,
a.zipfiles,
a.datas,
strip=False,
upx=True,
upx_exclude=[],
name='Demo2.0.3')
5、注册Windows服务
5.1 pyinstaller + nssm
- （1）安装相关库
# 安装flask库
pip install flask
# 安装pyinstaller库
pip install pyinstaller
# or
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller
- （2）编写相关web逻辑
myapp.py:
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World，爱看书的小沐！'
@app.route('/modelstatus', methods=['GET', 'POST'])
def train_status():
if request.method == 'GET':
return jsonify({'code': 200, 'status': 'false', 'msg': 'hello'})
else:
return jsonify({'code': 500, 'msg': '不支持该请求'})
if __name__ == '__main__':
app.run(host="0.0.0.0", port=8080)
- （3）执行flask服务打包
#pyinstaller -p venv\Lib\site-packages -F --icon=铅笔.ico myapp.py --noconsole
pyinstaller -F -p D:\0627\hello myapp.py
| 参数名 | 描述 | 说明 |
|---|---|---|
| -D | 生成one-folder的程序（默认） | 生成结果是一个目录，各种第三方依赖、资源和exe同时存储在该目录 |
| -F | 生成one-file的程序 | 生成结果是一个exe文件，所有的第三方依赖、资源和代码均被打包进该exe内 |
| –specpath | 指定.spec文件的存储路径 | 默认：当前目录 |
| -n | 生成的.exe文件和.spec的文件名 | 默认：用户脚本的名称，即main.py和main.spec |
| -p | 指定额外的import路径 | 类似于使用PYTHONPATH 参见PYTHONPATH |
| -d | 执行生成的main.exe时，会输出pyi的一些log，有助于查错 | 默认：不输出pyi的log |
| -c | 显示命令行窗口 | 与-w相反，默认含有此参数 |
| -w | 不显示命令行窗口 | 编写GUI程序时使用此参数有用。 |
| -i | 为main.exe指定图标 | pyinstaller -i beauty.ico main.py |
- （4）注册windows服务
nssm是一个服务封装程序，它可以将普通exe程序封装成服务，使之像windows服务一样运行。同类型的工具还有微软自己的srvany，不过nssm更加简单易用，并且功能强大。
nssm应该在 Windows 2000 或更高版本下工作。具体来说，支持 Windows 7、Windows 8 和Windows 10。下载中包含 32 位和 64 位二进制文件。大多数时候在 64 位 Windows 上运行 32 位版本应该是安全的，但在某些情况下您可能会发现它不起作用，您必须使用 64 位版本。两个版本都是从相同的源代码编译而来的。如果一个对你有用，就用那个。如果没有，请尝试另一个。
直接下载：
https://nssm.cc/release/nssm-2.24.zip
（1）服务安装
nssm install <servicename>
nssm install <servicename> <program>
nssm install <servicename> <program> [<arguments>]
默认情况下，服务的启动目录将设置为包含program. 安装服务后，可以覆盖启动目录。
nssm set <servicename> AppDirectory <path>
（2）服务移除
nssm remove
nssm remove <servicename>
nssm remove <servicename> confirm
（3）启动和停止服务
nssm start <servicename>
nssm stop <servicename>
nssm restart <servicename>
（4）查询服务状态
nssm status <servicename>
在cmd中进入nssm中的目录，然后进行命令
nssm install myapp(自定义的服务名)
选择Application path按钮将pyinstaller打包后的exe文件选择过来。
点击installer service按钮，则提示成功，此时去windows服务中查看服务即可。
启动和停止我们的服务如下：
任务管理器查看服务状态如下：
5.2 pywin32
- （1）安装相关库
pip install flask gevent pywin32
- （2）编写代码
myapp.py:
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World，爱看书的小沐！'
@app.route('/modelstatus', methods=['GET', 'POST'])
def train_status():
if request.method == 'GET':
return jsonify({'code': 200, 'status': 'false', 'msg': 'hello'})
else:
return jsonify({'code': 500, 'msg': '不支持该请求'})
myservice.py：
import win32serviceutil
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from myapp import app
class MyFlaskService(win32serviceutil.ServiceFramework):
# 服务名
_svc_name_ = "myservice_dtale"
# 显示服务名
_svc_display_name_ = "myservice_dtale"
# 描述
_svc_description_ = "myservice_dtale's description"
def __init__(self, *args):
super().__init__(*args)
# host和ip绑定
self.http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', 9090), app)
self.SvcStop = self.http_server.stop
self.SvcDoRun = self.http_server.serve_forever
if __name__ == '__main__':
win32serviceutil.HandleCommandLine(MyFlaskService)
myserver.py：（另一个写法）
import win32serviceutil
import win32service
import win32event
import win32evtlogutil
import servicemanager
import socket
import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(__name__))
# import dtale
# import pandas as pd
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from myapp import app
class MyDTaleService (win32serviceutil.ServiceFramework):
# 服务名
_svc_name_ = "myservice_dtale"
# 显示服务名
_svc_display_name_ = "myservice_dtale"
# 描述
_svc_description_ = "myservice_dtale's description"
def __init__(self, *args):
super().__init__(*args)
self.hWaitStop = win32event.CreateEvent(None,0,0,None)
socket.setdefaulttimeout(5)
self.stop_requested = False
# create server
self.http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', 9090), app)
def SvcStop(self):
self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOP_PENDING)
win32event.SetEvent(self.hWaitStop)
self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOPPED)
self.stop_requested = True
# stop server
self.http_server.stop()
def SvcDoRun(self):
servicemanager.LogMsg(
servicemanager.EVENTLOG_INFORMATION_TYPE,
servicemanager.PYS_SERVICE_STARTED,
(self._svc_name_,'')
)
# start server
self.main()
def main(self):
# df = pd.DataFrame([dict(a=1,b=2,c=3), dict(a=123.732,b=1.414,c=3.1415)])
# dtale.show(df, open_browser=False)
self.http_server.serve_forever()
if __name__ == '__main__':
win32serviceutil.HandleCommandLine(MyDTaleService)
- （3）添加系统环境变量
# 注意环境变量要加在系统环境变量的Path中，不要加在用户的环境变量中
C:\Python38
C:\Python38\Scripts
#C:\Python38\Lib\site-packages\win32
C:\Python38\Lib\site-packages\pywin32_system32
- （4）安装服务
服务安装
python myservice.py install
让服务自动启动
python myservice.py --startup auto install
启动服务
python myservice.py start
重启服务
python myservice.py restart
停止服务
python myservice.py stop
删除/卸载服务
python myservice.py remove
6、whl文件制作
wheel是python新的发行标准，旨在替代传统的egg，pip >=1.4的版本均支持wheel， 使用wheel作为你python库的发行文件，有如下好处：
- 纯Python和本机C扩展软件包的安装速度更快
- 避免执行任意代码进行安装。（避免setup.py）
- C扩展的安装不需要在Linux，Windows或macOS上进行编译
- 允许更好地缓存以进行测试和持续集成
- 在安装过程中创建.pyc文件，以确保它们与使用的Python解释器匹配
- 跨平台和机器的安装更加一致
6.1 安装
pip wheel 使用要求: setuptools>=0.8 和 wheel
pip wheel 使用包 wheel 包提供的 bdist_wheel 这个 setuptools 扩展来构建单个 wheel
pip install wheel
pip install --upgrade setuptools
#or
python3 -m pip install --user --upgrade setuptools wheel
6.2 示例
准备文件如下：
init.py:
# -*- coding: utf-8 -*-
# __init__.py
from .myapp import *
from .myservice import *
setup.py：
# -*- coding: utf-8 -*-
# setup.py
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='myApp',
version='1.1',
packages=find_packages(),
author='tomcat',
author_email='xxx@163.com',
description='测试打包',
url='http://www.baidu.com',
classifiers=[
"Programming Language :: Python :: 3",
"License :: OSI Approved :: MIT License",
"Operating System :: OS Independent",
],
python_requires='>=3.6',
)
执行命令行命令wheel，生成whl文件。
python .\setup.py bdist_wheel
# or
python setup.py sdist bdist_wheel
另外还可以：pip wheel --wheel-dir=/root/whl ./
结语
如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！
