python生成

1. 怎样将python生成exe

Python是一个脚本语言，被解释器解释执行。它的发布方式：

.py文件：对于开源项目或者源码没那么重要的，直接提供源码，需要使用者自行安装Python并且安装依赖的各种库。（Python官方的各种安装包就是这样做的）

.pyc文件：有些公司或个人因为机密或者各种原因，不愿意源码被运行者看到，可以使用pyc文件发布，pyc文件是Python解释器可以识别的二进制码，故发布后也是跨平台的，需要使用者安装相应版本的Python和依赖库。

可执行文件：对于非码农用户或者一些小白用户，你让他装个Python同时还要折腾一堆依赖库，那简直是个灾难。对于此类用户，最简单的方式就是提供一个可执行文件，只需要把用法告诉Ta即可。比较麻烦的是需要针对不同平台需要打包不同的可执行文件（Windows,Linux,Mac,...）。

本文主要就是介绍最后一种方式，.py和.pyc都比较简单，Python本身就可以搞定。将Python脚本打包成可执行文件有多种方式，本文重点介绍PyInstaller，

PyInstaller的原理简介

PyInstaller其实就是把python解析器和你自己的脚本打包成一个可执行的文件，和编译成真正的机器码完全是两回事，所以千万不要指望成打包成一个可执行文件会提高运行效率，相反可能会降低运行效率，好处就是在运行者的机器上不用安装python和你的脚本依赖的库。在Linux操作系统下，它主要用的binutil工具包里面的ldd和objmp命令。

PyInstaller输入你指定的的脚本，首先分析脚本所依赖的其他脚本，然后去查找，复制，把所有相关的脚本收集起来，包括Python解析器，然后把这些文件放在一个目录下，或者打包进一个可执行文件里面。

可以直接发布输出的整个文件夹里面的文件，或者生成的可执行文件。你只需要告诉用户，你的应用App是自我包含的，不需要安装其他包，或某个版本的Python，就可以直接运行了。

需要注意的是，PyInstaller打包的执行文件，只能在和打包机器系统同样的环境下。也就是说，不具备可移植性，若需要在不同系统上运行，就必须针对该平台进行打包。

pyinstaller将Python脚本打包成可执行程序，使在没有Python环境的机器上运行

最新版是pyinstaller 3.1.1。支持python2.7和python3.3+。

可运行在Windows，Mac和Linux操作系统下。

但它不是跨编译的，也就是说在Windows下用PyInstaller生成的exe只能运行在Windows下，在Linux下生成的只能运行在Linux下。

pyinstaller在windows下的安装

使用命令pip install pyinstaller即可

在windows下，pyinstaller需要PyWin32的支持。当用pip安装pyinstaller时未找到PyWin32，会自动安装pypiwin32。

打包

打包的app里并不包含任何源码，但将脚本的.pyc文件打包了。

基本语法：

pyinstaller options myscript.py

常用的可选参数如下：

--onefile 将结果打包成一个可执行文件

--onedir 将所有结果打包到一个文件夹中，该文件夹包括一个可执行文件和可执行文件执行时需要的依赖文件（默认）

--paths=DIR 设置导入路径

--distpath=DIR 设置将打包的结果文件放置的路径

--specpath=DIR 设置将spec文件放置的路径

--windowed 使用windows子系统执行，不会打开命令行（只对windows有效）

--nowindowed 使用控制台子系统执行（默认）（只对windows有效）

--icon=<FILE.ICO> 将file.ico添加为可执行文件的资源(只对windows有效）

2. Python中生成器的理解

9.10. 生成器
Generator 是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，需要返回数据的时候使用 yield 语句。每次 next() 被调用时，生成器回复它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。以下示例演示了生成器可以很简单的创建出来:
前一节中描述了基于类的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因为自动创建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器显得如此简洁。
另一个关键的功能在于两次执行之间，局部变量和执行状态都自动的保存下来。这使函数很容易写，而且比使用 self.index 和 self.data 之类的方式更清晰。
除了创建和保存程序状态的自动方法，当发生器终结时，还会自动抛出 StopIteration 异常。综上所述，这些功能使得编写一个正规函数成为创建迭代器的最简单方法。
Generator 是创建迭代器的简单而强大的工具。它们写起来就像是正规的函数，需要返回数据的时候使用 yield 语句。每次 next() 被调用时，生成器回复它脱离的位置（它记忆语句最后一次执行的位置和所有的数据值）。以下示例演示了生成器可以很简单的创建出来:
前一节中描述了基于类的迭代器，它能作的每一件事生成器也能作到。因为自动创建了 __iter__() 和 __next__() 方法，生成器显得如此简洁。
另一个关键的功能在于两次执行之间，局部变量和执行状态都自动的保存下来。这使函数很容易写，而且比使用 self.index 和 self.data 之类的方式更清晰。
除了创建和保存程序状态的自动方法，当发生器终结时，还会自动抛出 StopIteration 异常。综上所述，这些功能使得编写一个正规函数成为创建迭代器的最简单方法。

3. python 生成的exe 怎么运行

Python是一种简单而强大的编程语言，适用于编写脚本，甚至于应用程序的开发。Python可用的各种GUI包使得利用Python编写全功能的应用变为可能。这很好，但你有没有想过将你编写的Python脚本转化为可执行文件？这似乎是一个很赞的主意，有许多原因！你可以在没有Python解释器的情况下重新部署你的应用。终端用户不需要在他的机器上安装Python。你可以将你的应用闭源（很不幸）等等……这篇文章可以告诉你如何从你的Python脚本生成win32可执行文件。

Python is a simple and powerful language for scripting and even application development. Various GUI packages available for Python makes it suitable for developing full fledged applications in python. Ok that is fine, but ever thought of creating an executable file from the python script you wrote? This seems to be a nice idea, there are many reasons why! You can redistribute your application without python. The end user needn't to install python on his machine. You can make your application closed source (unfortunate) etc... Read on this article to find how you can create win32 executables from your Python script.

This tutorial will give step by step instruction on how to create Win32 executable from Python script. Make sure that the following are installed on your system.

这篇教程将会一步一步的介绍如何从Python脚本创建Win32可执行文件。请确保你的系统里已经安装了下面的程序。

Python. Get Python fromh and install on your machine.
py2exe. Get py2exe from 下载时注意安装的Python版本。

命令行程序

下面的示例代码会在命令行里打印一行标题，以及从1到10的数字。

test.py

print "Python script to exe test program"count = 0while count < 10:print "count = " + str(count) +" "count = count + 1123456

把这段代码保存在test.py（或者别的以.py为后缀的）文件中。用Python解释器首先测试并成功运行这段代码。要完成这一步，只需要在命令行里输入“python test.py”。你应当在命令行里看到下面的输出。

目前为止一切顺利。现在让我们看看我们怎样从脚本构建windows可执行程序。创建一个新文件命名为setup.py并将下面的代码粘贴进去。

setup.py

from distutils.core import setupimport py2exe

setup(console=['gui.py'])123

构建可执行文件时，在命令提示符里运行“python setup.py py2exe”。一旦构建过程完成，移动到dist子目录下并通过在命令行里键入“gui.exe”来运行这个可执行文件。现在你应该看到与前面用Python脚本创建的一样的窗体。

4. python 怎么生成

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍。
random.random()用于生成
用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数
n: a <= n <= b。如果 a <b， 则 b <= n <= a。
print random.uniform(10, 20)
print random.uniform(20, 10)
#----
#18.7356606526
#12.5798298022
random.randint
用于生成一个指定范围内的整数。其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数
print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20
print random.randint(20, 20) #结果永远是20
#print random.randint(20, 10) #该语句是错误的。
下限必须小于上限。
random.randrange
从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。
随机整数：
>>> import random
>>> random.randint(0,99)
21
随机选取0到100间的偶数：
>>> import random
>>> random.randrange(0, 101, 2)
42
随机浮点数：
>>> import random
>>> random.random()
0.85415370477785668
>>> random.uniform(1, 10)
5.4221167969800881
随机字符：
>>> import random
>>> random.choice('abcdefg&#%^*f')
'd'
多个字符中选取特定数量的字符：
>>> import random
random.sample('abcdefghij',3)
['a', 'd', 'b']
多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串：
>>> import random
>>> import string
>>> string.join(random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3)).r
eplace(" ","")
'fih'
随机选取字符串：
>>> import random
>>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon'] )
'lemon'
洗牌：
>>> import random
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.shuffle(items)
>>> items
[3, 2, 5, 6, 4, 1]

5. Python创建生成器的两种方法

创建生成器方法

方法一

要创建一个生成器，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[ ]改成( )

创建L和G的区别仅在于最外层的[ ]和( )，L是一个列表，而G是一个生成器。我们可以直接打印出L的每一个元素，但我们怎么打印出G的每一个元素呢？如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得生成器的下一个返回值：

运行结果：

运行结果：

生成器保存的是算法，每次调用next(G)，就计算出G的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的异常。当然，这种不断调用next()实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为生成器也是可迭代对象。所以，我们创建了一个生成器后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration异常。

相关推荐：《Python视频教程》

方法2

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，着名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

运行结果：

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

运行结果：

在上面fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

运行结果：

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

运行结果：

相关推荐：

三分钟看懂什么是Python生成器

6. python中生成随机整数

python 中有生成0-1以内随机数的函数random.random()，然后乘以一个倍数，再取整int就可以了。

7. 如何打包python文件生成exe

下载pyinstaller包，使用这个包将python项目打包成exe文件，但是生成的exe文件会非常大，部署起来可能会出现一些问题。

8. python如何生成词云图

from wordcloud import WordCloud
import jieba
import numpy
import PIL.Image as Image
#1.将字符串切分
def chinese_jieba(text):
wordlist_jieba=jieba.cut(text)
space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)
return space_wordlist
with open("test.txt" ,encoding="utf-8")as file:
text=file.read()
text=chinese_jieba(text)
#2.图片遮罩层
mask_pic=numpy.array(Image.open("china.jpg"))
#3.将参数mask设值为：mask_pic
wordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",mask=mask_pic).generate(text)
image=wordcloud.to_image()
image.show()

如图所示

9. python自动生成工作周报怎么做

摘要 亲，你好！代码如下：

10. python列表生成式在哪里

把要生成的元素放在前面，后面跟上for循环

如：【x+10 for x in range(15)】

生成器可以理解为用于生成列表、元组等可迭代对象的机器。既然是机器，没启动之前，在Python中只是一个符号。也就是说，生成器还不是实际意义上的列表，因此比列表更加节省内存空间，必要时，生成器可以按照需要去生成列表。

解释

生成器也是一种迭代器，但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们，要么用一个“for”循环，要么将它们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数来实现的。然而，它们并不返回一个值，而是yield(暂且译作“生出”)一个值。