标签：文件 pyinstaller -- AutoML params 封装 csv 打包 dict
背景
自己开发了一套AutoML代码，虽然比不上市面上成熟的AutoML，但至少也是集多种祖传操作于一身，且可以直接输出公司需要的报告，但在一些联合建模的场景下，可能存在代码泄露的风险，所以最近在调研如何将代码封装起来
方法一：pyinstaller
step1：新建一个虚拟环境
一定一定要新建一个虚拟环境，由于pyinstaller会自动封装虚拟环境下的包，如果环境中有一些非必须的包，那么封装后的文件会十分的大！
第一次打包后生成的文件有300M，新建环境且仅安装必须的包后，打包生成的文件仅70M。
step2：代码改造
AutoML方法有很多入参，如果自动执行，如何读取这些入参呢？我想到用csv作为配置文件
具体做法是在同级目录下放置一个csv文件，里面存着所有入参，然后在主函数中读取这个csv即可
if __name__ == '__main__':
# 打包后的操作，读取config.csv并进行建模
df_params = pd.read_csv('./config.csv',encoding='gbk')
params_list = list(df_params['params'].values)
params_dict = {}
for param in params_list:
params_dict[param] = eval(df_params[df_params.params==param]['values'].values[0])
print(param,params_dict[param])
train = pd.read_csv(params_dict['train_path'])
test = pd.read_csv(params_dict['test_path'])
amp = AutoModelPlus(params_dict['outpath'])在一台新机器上建模时，只要修改csv文件进行简单配置即可
step 3：打包
在step1中新建的虚拟环境下，执行pyinstaller -F 文件名.py(你的主函数文件)，即可完成打包，常用参数如下
| -h，--help | 查看该模块的帮助信息 |
|---|---|
| -F，-onefile | 产生单个的可执行文件 |
| -D，--onedir | 产生一个目录（包含多个文件）作为可执行程序 |
| -a，--ascii | 不包含 Unicode 字符集支持 |
| -d，--debug | 产生 debug 版本的可执行文件 |
| -w，--windowed，--noconsolc | 指定程序运行时不显示命令行窗口（仅对 Windows 有效） |
| -c，--nowindowed，--console | 指定使用命令行窗口运行程序（仅对 Windows 有效） |
| -o DIR，--out=DIR | 指定 spec 文件的生成目录。如果没有指定，则默认使用当前目录来生成 spec 文件 |
| -p DIR，--path=DIR | 设置 Python 导入模块的路径（和设置 PYTHONPATH 环境变量的作用相似）。也可使用路径分隔符（Windows 使用分号，Linux 使用冒号）来分隔多个路径 |
| -n NAME，--name=NAME | 指定项目（产生的 spec）名字。如果省略该选项，那么第一个脚本的主文件名将作为 spec 的名字 |
pyinstaller在打包过程中会在同级目录生成如下文件：
-
在工作目录生成 **.spec 文件；
-
创建一个 build 文件夹；
-
写入一些日志文件和中间流程文件到 build 文件夹；
-
创建 dist 文件夹；
-
生成可执行文件到 dist 文件夹（我们所需的可执行文件就在这个文件夹中）
-
如果编译中出现错误，会生成debug.log的日志文件；
windows中，会自动打包为.exe后缀的可执行文件，双击即可执行
linux中，会打包为一个无后缀的文件，使用 ./文件名 即可执行
step4：结果验证
经验证，使用封装文件建模，结果与使用源码建模相同
优点：简单、方便
缺点：无法跨平台，windows打包的文件只能在windows环境中执行
方法二：Cython生成pyd
待续。。。
标签：文件,pyinstaller,--,AutoML,params,封装,csv,打包,dict 来源： https://blog.csdn.net/slibra_L/article/details/110092298
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