Nuitka

其他方案筛选对比

对比维度	PyInstaller	Nuitka	PyOxidizer
核心原理	打包工具，将Python代码及依赖封装为独立可执行文件	编译器，将Python代码编译为C/C++后生成二进制文件	基于Rust开发，静态链接Python解释器及依赖生成独立可执行文件
输出形式	单文件夹或单文件（含依赖）	单文件二进制（体积更小）	单文件二进制（完全独立）
性能优化	无编译优化，依赖解释器执行	编译优化，执行速度接近原生代码	静态链接优化，启动速度快
兼容性	跨平台（Windows/Linux/macOS）	跨平台，支持Python 2.x/3.x	跨平台，支持多架构构建
安全性	依赖项可见，易逆向	编译为C代码，安全性较高	静态链接，安全性最高
维护成本	配置简单，适合快速部署	编译时间长，需处理C依赖	需Rust知识，社区支持较弱
适用场景	简单脚本、GUI应用、快速原型验证	计算密集型任务、AI模型推理、性能关键场景	需要静态链接、高安全性的嵌入式场景

Nuitka 使用

代码

├── main.py
├── main_window.py
├── resources
│   └── config.yaml
├── run.sh
└── utils
    ├── config.py
    ├── gs_trtp_player.py
    ├── logger.py
    └── stream_controller.py

打包脚本

nuitka  --standalone --follow-imports \
        --include-module=gi \
        --include-module=cv2 \
        --include-module=gi._gi \
        --include-module=gi.repository \
        --include-package=gi.repository \
        --include-module=numpy \
        --include-module=numpy.linalg \
        --static-libpython=no \
        --enable-plugin=numpy \
        --enable-plugin=pyqt5 \
        --enable-plugin=gi \
        --include-package=utils \
        --include-data-file=./resources/config.yaml=./resources/config.yaml \
        --verbose \
        main.py

Standalone 或 One-file 模式那样创建一个独立的运行环境


–follow-imports	会递归地编译整个程序
–follow-imports –include-plugin-directory=plugin_dir	如果有一个带有动态加载文件的源目录，即通过 `PYTHONPATH` 正常导入语句后无法找到的目录（这将是推荐的方式），可以要求一个特定的目录也应包括在可执行文件中。如果你不做任何动态导入，只需在编译时设置你的 `PYTHONPATH` 就可以了，只有在你进行 Nuitka 无法预测的 `__import__()` 调用时，才使用 `--include-plugin-directory`。
–module	`python -m nuitka --module some_module.py` : 编译扩展模块`some_module.so`
–standalone	会递归地编译整个程序，如果排除模块需要使用 `--nofollow-import-to`
–include-data-file=/etc/*.txt=etc/	其中 `source` 是一个文件系统路径，但 `target` 必须指定为相对路径。
–include-data-dir=/path/to/images=images
–include-package-data
–onefile
–low-memory	要求 Nuitka 使用更少的内存
`--lto=yes` 或 `--lto=no`
–enable-shared

问题：

`1`	`FATAL: Error, data files cannot be included in accelerated mode unless using commercial plugins '--embed-*' options. Not done for 'examples/music/finish/1.wav'.`

–follow-imports

–enable-plugin

–enable-plugin=numpy –enable-plugin=tensorflow

优先使用插件会优化性能

–include-package

会扩大包体积

–include-module

解决动态导入问题？