Nuitka1.9.5 打包python代码教程
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3.1 windows环境下（win7最高支持python3.8的打包）
0.学习资料
非常感谢这个博主的知乎专栏：Nuitka-Python打包exe，不过里面有些教程比较老，但是很不错。
1.需求
自己写的python代码，不想给别人看，直接让别人用，且不能被破解看到源码，还得追求一下运行速度！（当然可以用go、c++等来写代码）
2.打包思路
1.pyinstaller 简单，成功率高，但是能直接被解译。（优点：简单、成功率高；缺点：容易被破解看到源码）
2.cx_freeze 不太追求性能的话，只是为了将代码编译，不被别人反编译查看到，可以。（优点：不被破解看到源码；缺点：比nuitka速度慢）
3.Nuitka 追求速度，且不被反编译直接看到源码，可以。（优点：性能更快；缺点：打包资料少，成功率低，需要一些稳定的版本，尽量别乱升级版本）
。。。
那么本文采用nuitka进行打包python代码。
3.nuitka打包环境
支持所有平台，但本人目前仅在win上探索了
3.1 windows环境下（win7最高支持python3.8的打包）
当前环境：win10 64位、python3.9、nuitka1.9.5
①安装nuitka：pip install nuitka==1.9.5（推荐使用1.9.5）
②nuitka打包需要c环境，推荐mingw64，下载链接（SourceForge上的GCC版本才8.1，推荐直接github上下载mingw-builds-binaries），不推荐安装VS。
mingw64安装教程：选择 64位、ucrt 的下载(至于ucrt和msvcrt、posix是啥自行百度)，然后解压，将其中 mingw64/bin的文件夹的绝对路径 放到 系统环境变量Path中。
③首次打包，会提示需要下载一些依赖，自动联网下载到c盘个人用户\appdata\local\nuitka下，主要下载depends(Dependency Walker)和ccache，
4.nuitka打包命令
cmd中 执行 nuitka --help > command.txt，然后vscode打开command.txt就可以一目了然。
常用命令：
【1】nuitka --standalone --mingw64 --enable-plugins=tk-inter --disable-console --remove-output --output-dir=o main.py
【2】命令解释
| --standalone | 设置独立环境，不使用python环境 |
| --mingw64 | 指定编译依赖环境，推荐用 |
| --enable-plugins= | 指定支持的插件，nuitka --plugin-list 命令查看。pysimplegui依赖tkinter，需要设置--enable-plugins=tk-inter |
| --disable-console | 取消cmd显示，但测试时建议去掉，好找错误。 |
| --remove-output | 删除输出文件夹中的 .build文件夹-没啥用 |
| --output-dir= | 指定输出文件夹，.dist文件夹中exe为执行程序 |
| --nofollow-import-to= | 指定不参与打包的库，那么这个库依赖的库也不会打包，后期需要一个个复制过来 |
| --show-memory | 显示打包内存 |
| --show-progress | 显示打包过程 |
【3】注意：
①在使用pysimplegui（PySimpleGUI教程）时，需要在主代码中添加“import tkinter as tk”，并且设置--enable-plugins=tk-inter，这样可以让nuitka打包tkinter进你的代码中！
5.注意事项
1. nuitka不是每个版本都好用的，目前好用的版本有：1.9.5、。
4.无论anaconda、还是原生python或2者的虚拟环境，其实都可以，只是2者之间会有区别，有问题，其实可以解决这些问题的，可能途径or需要复制的文件不一样。
2. 不推荐在anaconda下，可以在anaconda创建的python虚拟环境下(conda创建python虚拟环境)，不推荐系统中存在多版本python相互干扰(目前未遇到)，其实用python的虚拟环境就可以（哪怕是python -m venv venv也可以），目前未遇到其它人说的多版本python的干扰打包的情况。
3.当非要使用--nofollow-import-to时，尽量在原生python环境下，尽量不要在anaconda环境or其虚拟环境下，因为本人测试打包时，加了--nofollow-import-to，各种复制，复制到最后_ctypes报错，按照学习资料中群主的指导，采用everything搜索到anaconda下面的ffi的文件，但是依旧不起作用，原因是anaconda的问题，采用原生python同样的ffi文件就能解决问题。（未采用大型库时，不推荐加--nofollow-import-to）！【当在anaconda环境下，解决此问题，仅需要复制libffi-7.dll文件】
