问题描述

python 包里引用了关于科学计算的几个包，导致生成的软件体积十分庞大

复现步骤

1.创建虚拟环境

2.在虚拟环境下安装所有依赖包

3.在虚拟环境下安装 pyinstaller （否则执行 pyinstaller 生成的文件是依赖于Anaconda的包，十分臃肿）

4.在虚拟环境下执行 pyinstaller demo.py

但是当，环境包里面包含 numpy、pandas 或者 scipy 的时候，即使采取了以上措施，生成的包依然十分臃肿

截图

解决方案

方案1： 放弃 Anaconda，用 Miniconda 作为替代

Miniconda 是 Anaconda 的精简版，舍去了很多不必要的依赖库

方案2： 使用 conda 创建虚拟环境，在 conda 虚拟环境安装 numpy 的时候使用 conda-forge

conda create -n demo python=3.7

activate demo

conda install -c conda-forge numpy

pip install pyinstaller

此种方法不知为何，我生成的文件总大小还是500+MB，关于此方法的具体步骤可见：StackOverflow - size of executable using pyinstaller and numpy，网上大部分介绍的解决方法都是此种方法。

方案3：使用 conda 安装 nomkl*

conda install nomkl

conda create -n demo python nomkl

conda install -n demo numpy

也可以切换到 demo 虚拟环境（activate demo），执行pip install numpy

pip install pyinstaller

此种方法，在 「win10」平台测试成功，详请「How to install scipy without mkl」

conda install nomkl numpy（上面的步骤据说可以用这个替代，未验证）

一些补充

关于 numpy 导致文件过大的讨论：「https://github.com/conda-forge/numpy-feedstock/issues/108」

其他的经过测试的不可靠方案：

1. 修改.spec，排除mkl开头的文件，会导致生成的文件无法正常运行，缺失支持文件