方案一：pyinstaller
这个方案简单易用，不仅可以打包可执行文件，还可以把所有依赖全部打包到一起，都不用考虑在执行的机器上安装Python环境。
- 直接Pip安装
pip install pyinstaller
- 打包对应py文件
pyinstaller example.py
但这种方式有个问题，Pyinstaller打包的可执行程序，运行时会启动两个进程。这种场景下，主进程Pyintaller加的，我的Python代码作为子进程启动，主进程的进程状态我没法在Python代码里控制，不能满足我的使用场景，所以只能第二种方案。
方案二：Cython
Cython的方式麻烦一点，但是满足我的需求。整体思路即：把Python代码转成C代码再编译成可执行程序。而Cython编译器就是一个很方便的转换工具。对比Pyinstaller打包的，Cython打包完之后，可能还需要自己把对应依赖的动态库也得带上，毕竟少了Pyintaller里面那么多import-hook工具帮你收集依赖。当然如果在执行的机器上装好Python环境就没必要打包依赖的动态库了。各有优劣，任君选择。
下面举个Cython方案的栗子🌰
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| OS | macOS |
| Python | 3.8.5 |
| Cython | 0.29.24 |
0. Show me the code 🐶
├── dummy # 自定义的package
│ ├── fun.py # 自定义的module
│ └── __init__.py
├── build.sh # 构建脚本
├── setup.py # cython的setup
└── main.py # 主程序
1. Py2so
把自定义的module都打包成so文件，靠的就是cython。
fun.py
import numpy as np
def foo():
""" 简单做个求和 """
return np.sum(np.array([1, 2, 3]))
setup.py
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
extensions = [
Extension("*", ["dummy/*.py"],
extra_link_args=["-Wl,-undefined,error",
"-lpython3.8"], # 这里的链接很重要
library_dirs=["/anaconda/envs/py38/lib"])
]
setup(ext_modules=cythonize(extensions))
特别注意extra_link_args里面要指定好链接Python库，否则在最后构建可执行程序的时候，我们自定义模块的so会找不到Python库的符号。
打包so
python3 setup.py build_ext --inplace
2. Py2c
将我们的主程序Py代码转C代码，同样是依靠Cython
main.py
# cython: language_level=3
from dummy.fun import foo
if __name__ == '__main__':
print(foo())
执行
cython main.py --embed
生成main.c，再将main.c编译构建出可以执行文件main
# 编译
gcc -c main.c -I/anaconda/envs/py38/include/python3.8 -o main.o
# 链接
gcc main.o -L/anaconda/envs/py38/lib/ -lpython3.8 -o main
3. Hello World! 🚀
通过上面的步骤，可以获得以下的所需的文件（排除了.py/.c/.o 等一些中间件）。
├── dummy
│ ├── __init__.cpython-38-darwin.so
│ └── fun.cpython-38-darwin.so # 自定义的模块
└── main # 主程序可执行文件
当然在运行main之前，还要设置好环境变量LD_LIBRARY_PATH
LD_LIBRARY_PATH=/anaconda/envs/py38/lib ./main
Hello World!
