使用pyinstaller和numpy时，可执行文件的大小问题

Question

使用pyinstaller和numpy时，可执行文件的大小问题

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我用numpy和Qt编写了一个短小的程序main.py:

from PyQt5 import QtWidgets
import numpy as np
import sys

if __name__ == '__main__':
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    w = QtWidgets.QTextEdit('hello')
    w.show()
    sys.exit(app.exec_())

当我使用pyinstaller --windowed main.py时，生成的dist文件夹大小为390MB。

如果我移除import numpy as np，则生成的dist文件夹仅为70MB。

有没有办法在仍然使用numpy的情况下减小大小？也许只包含我真正使用的dlls？

- Jonas

1

基本上，即使是NumPy中最简单的功能也是基于一些BLAS库（以及一些更复杂的：LAPACK）构建的。这些库非常庞大，有些（MKL）甚至比其他库（OpenBLAS）还要大。 - sascha

1

没有减小可执行文件大小并保持独立的机会吗？ - Jonas

我有同样的问题，你找到任何解决方法了吗？除了在代码库中完全分解Numpy... - balletpiraat

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请参阅链接。结果发现，可执行文件的大小主要取决于numpy使用的库的类型，正如sachsa所解释的那样。一些人通过确保使用OpenBLAS而不是例如MKL来管理获得小于100MB的可执行文件。 - balletpiraat

1

相关链接：https://dev59.com/9KTja4cB1Zd3GeqPA2T9#67954011，https://stackoverflow.com/q/62262398 - djvg

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2个回答

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你尝试过排除模块吗？这是一个常见的问题。另外，你可能想要查看：

减小pyinstaller exe文件的大小

值得一提的是，你是否在使用Anaconda？使用一个新的Oracle Box Python系统和较小的文件。

我相信在文档中有地方可以调整目录的位置。

https://pythonhosted.org/PyInstaller/spec-files.html

- user9045698

如果我排除模块，可执行文件就不再是独立的了，那么我能否排除我不使用的例如numpy的部分呢？ - Jonas

@Jonas，你可以排除某些模块，但不能排除numpy的部分。也许在理论上你可以...不过那会破坏numpy。根据我链接的帖子，UPX、虚拟环境和排除是减小大小的一般方法。 - user9045698

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Jonas · Accepted Answer

感谢用户balletpiraat提供的解决方案。

使用以下命令安装numpy： conda install -c conda-forge numpy

为了测试这个解决方案，我创建了两个anaconda环境。使用以下命令创建环境"normalnumpy"：

conda create -n normalnumpy python=3.7
activate normalnumpy
conda install numpy
pip install pyinstaller

导致：

altgraph                  0.16.1                    <pip>
blas                      1.0                         mkl
certifi                   2018.10.15               py37_0
future                    0.16.0                    <pip>
icc_rt                    2017.0.4             h97af966_0
intel-openmp              2019.0                      118
macholib                  1.11                      <pip>
mkl                       2019.0                      118
mkl_fft                   1.0.6            py37hdbbee80_0
mkl_random                1.0.1            py37h77b88f5_1
numpy                     1.15.2           py37ha559c80_0
numpy-base                1.15.2           py37h8128ebf_0
pefile                    2018.8.8                  <pip>
pip                       10.0.1                   py37_0
PyInstaller               3.4                       <pip>
python                    3.7.0                hea74fb7_0
pywin32-ctypes            0.2.0                     <pip>
setuptools                40.4.3                   py37_0
vc                        14.1                 h0510ff6_4
vs2015_runtime            14.15.26706          h3a45250_0
wheel                     0.32.1                   py37_0
wincertstore              0.2                      py37_0

使用以下步骤创建了名为“extranumpy”的环境：

conda create -n extranumpy python=3.7
activate extranumpy
conda install -c conda-forge numpy
pip install pyinstaller

导致：

altgraph                  0.16.1                    <pip>
blas                      1.1                    openblas    conda-forge
certifi                   2018.10.15            py37_1000    conda-forge
future                    0.16.0                    <pip>
libflang                  5.0.0             vc14_20180208  [vc14]  conda-forge
llvm-meta                 5.0.0                         0    conda-forge
macholib                  1.11                      <pip>
numpy                     1.15.2          py37_blas_openblash8d851b4_1  [blas_openblas]  conda-forge
openblas                  0.2.20                   vc14_8  [vc14]  conda-forge
openmp                    5.0.0                    vc14_1  [vc14]  conda-forge
pefile                    2018.8.8                  <pip>
pip                       10.0.1                   py37_0
PyInstaller               3.4                       <pip>
python                    3.7.0                hea74fb7_0
pywin32-ctypes            0.2.0                     <pip>
setuptools                40.4.3                   py37_0
vc                        14                            0    conda-forge
vs2015_runtime            14.15.26706          h3a45250_0
wheel                     0.32.1                   py37_0
wincertstore              0.2                      py37_0

我用"main.py"测试了两个环境：

import numpy as np
if __name__ == '__main__':
    test = np.array([42])
    print(test)

并且。

pyinstaller --onefile main.py

"normalnumpy"可执行文件大小为228MB，而"extranumpy"可执行文件大小为10MB。