在 Python 开发过程中，不少开发者都面临过这样的抉择：是将 Python 脚本打包成 exe 可执行文件，还是直接在 Windows 系统上运行 Python 脚本？今天咱们就来深入聊聊这事儿。
打包 exe 的 “麻烦事儿”
很多人第一反应可能是把 Python 脚本打包成 exe，这样似乎能让程序更 “独立”，在没有 Python 环境的电脑上也能运行。但实际操作起来，存在不少问题：
- 打包工具选择困难：常见的如 PyInstaller、cx_Freeze 等，各有特点也各有坑。以 PyInstaller 为例，执行打包命令时可能报错，原因可能是 Python 库版本与打包工具不兼容，或者某些依赖文件未正确识别。
- 打包后文件体积大：原本只有几十 KB 的 Python 脚本，打包后可能变成几 MB 甚至几十 MB。因为打包工具会把 Python 解释器、相关依赖库等都打包进去。若程序需频繁更新，每次让用户下载这么大的文件，会影响用户体验。
- 兼容性问题：打包后的 exe 在不同 Windows 系统上可能因系统版本、运行库等差异，出现闪退、无法启动等莫名其妙的问题，排查起来十分费劲。
直接运行 Python 脚本的 “新思路”
既然打包 exe 这么麻烦，那咱们不妨换个思路，直接在 Windows 上安装 Python 依赖包，然后运行 Python 脚本。这种方式主要有以下好处：
- 安装便捷：现在安装 Python 环境已经非常方便。你可以直接从 Python 官方网站下载安装包，安装过程简单明了，一路 “下一步” 就能完成。
- 依赖管理方便：安装完成后，可通过 pip 命令轻松安装项目所需的依赖包，例如执行pip install numpy就能安装数据分析常用的 NumPy 库。
- 灵活性高：相较于打包成 exe 文件，直接运行 Python 脚本可以随时修改代码并立即测试，无需重新打包，极大地提高了开发和调试的效率。
- 占用空间小：无需生成体积较大的 exe 文件，不会占用过多磁盘空间，便于管理和维护。
相比打包 exe，直接运行 Python 脚本的方式简直不要太轻松。
应该怎么做呢
在进行本地依赖处理时，首要步骤是明确需要引入哪些依赖。只有清晰知晓所需依赖，才能准确地进行后续的操作，确保 Python 脚本顺利运行。
获取当前 Python 环境中依赖包的方法
想要知道当前 Python 环境中安装了哪些依赖包，有几种简单的办法。
- 使用 pip list 命令：打开命令提示符（CMD），输入pip list，系统会列出当前 Python 环境下所有已安装的包及其版本信息。例如，你可能会看到类似这样的输出：
Package Version
\------------------ -------
numpy 1.23.5
pandas 1.5.3
requests 2.28.2- 导出依赖包清单：如果想要将这些依赖包信息保存下来，方便在其他环境中重新安装相同的依赖，可以在命令提示符中输入pip freeze > requirements.txt。这条命令会将当前环境中所有的依赖包及其精确版本信息，输出到一个名为requirements.txt的文本文件中。文件内容大概如下：
numpy==1.23.5
pandas==1.5.3
requests==2.28.2将包导入到环境中，确保 Python 脚本运行时能找到依赖
当你有了依赖包清单，或者明确知道要安装哪些包时，就可以将它们导入到目标 Python 环境中。
- 使用 pip install -r 命令：假设你已经有了requirements.txt文件，在目标环境的命令提示符中，切换到该文件所在目录，然后输入pip install -r requirements.txt。pip 会自动读取文件中的包名和版本信息，并从 Python Package Index（PyPI）下载并安装相应的包。
- 单独安装包：如果只是要安装单个包，比如你在脚本中用到了matplotlib库，而当前环境中没有安装，那么直接在命令提示符中输入pip install matplotlib即可。pip 会自动处理依赖关系，安装matplotlib及其所依赖的其他包。
无法联网环境下处理本地依赖
在一些无法联网的环境中，从 PyPI 在线安装依赖包显然行不通，这时就需要借助本地安装的方式。
- 下载 whl 包：
- 确定包的版本和适用平台：首先要明确你需要安装的 Python 包的名称和版本。不同的 Python 版本和操作系统平台，对应的 whl 包有所不同。例如，对于 Python 3.9 的 Windows 64 位系统，要下载与之适配的包。
- 使用第三方网站下载：可以前往一些知名的第三方 Python 包下载网站，如Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages。在该网站上，通过搜索框输入你要下载的包名，比如 “numpy”，然后在搜索结果中找到符合你 Python 版本和系统平台的 whl 文件进行下载。
- 从项目官方获取：部分 Python 包的官方项目网站也提供 whl 包下载。以Flask为例，你可以访问其官方 GitHub 仓库或官方网站，在相关下载页面找到适合你环境的 whl 包。
- 利用清华镜像源网站下载：清华镜像源网站（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ）也提供了丰富的 Python 包资源下载。
清华镜像源网站下载whl包的方法：
1. 在上述网址后加上所需包名，如要下载 numpy 包，访问
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/numpy 。2. 留意页面展示的不同版本及对应文件中文件名里的 CPXX 部分，其数字对应 Python 解释器版本。
3. 若 Python 版本是 3.8，寻找类似
numpy-1.23.5-cp38-cp38-win_amd64.whl 的文件（实际版本号可能因更新不同）。4. 找到本地 Python 版本支持的包，点击下载链接下载。
5. 将下载的包导入本地环境使用。
- 将 whl 包导入环境中：
- 下载好 whl 包后：将其复制到目标电脑上。确保你知道文件存放的路径。
- 打开命令提示符：切换到 whl 包所在的目录。例如，如果 whl 包存放在 “D:\packages” 目录下，在命令提示符中输入cd D:\packages。
- 安装 whl 包：使用pip install命令加上 whl 包的文件名进行安装。比如要安装 “numpy-1.23.5-cp39-cp39-win_amd64.whl”，则输入pip install numpy-1.23.5-cp39-cp39-win_amd64.whl。pip 会自动解析并安装该包及其依赖（前提是依赖包也已下载并在合适的位置）。
- 通过批处理命令安装本地依赖：
在进行项目开发时，本地依赖的安装是一项基础且重要的工作。手动逐个安装依赖包不仅繁琐，还容易出错，而借助批处理命令能极大地提高安装效率。假设你已经精心整理好了项目所需的所有依赖包，以.whl文件格式存储，并生成了一个python_requirement.txt文件。在这个文件里，每一行都清晰列出了每个.whl包的完整文件名及路径 ，这就像是为依赖包绘制了一张精准的地图，方便后续快速定位与安装。例如：
D:\packages\numpy-1.23.5-cp39-cp39-win_amd64.whl
D:\packages\pandas-1.5.3-cp39-cp39-win_amd64.whl
D:\packages\requests-2.28.2-py3-none-any.whl这些路径明确了每个依赖包在磁盘中的具体位置，为批处理安装提供了必要的信息。
批处理脚本方案1
接下来，就可以创建一个批处理文件（.bat文件）来实现自动化安装，具体步骤如下：
- 新建文本文件：在桌面上，或者在任何你觉得方便后续查找与操作的地方，通过右键新建一个文本文件。桌面是最为直观便捷的位置，方便快速操作。
- 重命名文件：将新建的文本文件重命名为 “install_dependencies.bat”。这里的文件名你完全可以根据自己的喜好和项目特点进行自定义，只要符合文件命名规范即可。
- 编辑文件内容：完成重命名后，使用常见的文本编辑器打开该文件。比如系统自带的记事本，或者功能更为强大的 Notepad++ 等都可以。打开后，输入以下内容：
@echo off
for /F "usebackq delims=" %%i in ("python_requirement.txt") do (
pip install %%i
)
pause@echo off这行命令的作用是关闭命令行窗口中命令的回显，让执行过程更加简洁明了，避免过多的冗余信息干扰视线；
for /F循环则是按照特定的规则读取python_requirement.txt文件中的每一行内容；
usebackq是指定以文件的方式读取内容，delims=表示不设置分隔符，这样就能完整地读取每一行的路径信息；
%%i是循环变量，代表读取到的每一行内容；
pip install %%i就是核心的安装命令，它会根据读取到的路径，对每个.whl包进行安装；
pause命令则是让批处理文件执行完毕后暂停，方便你查看安装过程中是否有报错信息等，不至于一闪而过。
保存文件后，只需双击运行这个批处理文件，它就会像一个不知疲倦的小助手，逐行读取python_requirement.txt中的.whl包路径，并调用pip install命令进行安装。整个过程一气呵成，无需你手动一个一个地去执行安装命令，大大节省了时间和精力，让依赖安装变得高效又轻松。
批处理脚本方案2
直接将下面的命令拷贝到bat文件中，保存后执行，就会安装文件（python_requirement.txt）中的依赖包。
pip install -r python_requirement.txt从灵活性和程序体积敏感性角度来看，直接运行 Python 脚本比打包成 exe 更具优势，开发时修改代码后保存即可立即运行查看效果，且无需打包整个 Python 解释器，能节省大量存储空间。当然，直接运行 Python 脚本的前提是目标电脑上需安装 Python 环境，不过如今 Python 应用广泛，很多电脑可能已安装，即便未安装，安装过程也不复杂。因此，在 Windows 上运行 Python 程序，不一定要打包成 exe，安装 Python 依赖包后直接运行脚本或许是更高效、灵活的选择，值得开发者尝试。