一键整合,万用万灵,Python3.10项目嵌入式一键整合包的制作(Embed)
生活随笔
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一键整合,万用万灵,Python3.10项目嵌入式一键整合包的制作(Embed)
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
我們知道Python是一門解釋型語言，項(xiàng)目運(yùn)行時(shí)需要依賴Python解釋器，并且有時(shí)候需要安裝項(xiàng)目中對(duì)應(yīng)的三方依賴庫。對(duì)于專業(yè)的Python開發(fā)者來說，可以直接通過pip命令進(jìn)行安裝即可。但是如果是分發(fā)給其他的Windows用戶，特別是不熟悉Python的人來說，這樣過于繁瑣。因此最好的辦法是連同Python解釋器和Python項(xiàng)目打包在一起，通過嵌入式一鍵整合包解決項(xiàng)目的分發(fā)問題。
本次我們以一鍵扒譜的項(xiàng)目為例子，演示如何將項(xiàng)目直接打包為一鍵整合包，方便其他用戶運(yùn)行使用。
嵌入式Python處理
首先克隆我們自己的項(xiàng)目：
git clone https://github.com/v3ucn/YiJianBaPu.git
正常流程是通過pip安裝項(xiàng)目的依賴。
但現(xiàn)在我們不直接通過pip安裝依賴，而是通過嵌入式的安裝包。
進(jìn)入Python官方的下載頁面：
https://www.python.org/downloads/windows/
下載Windows embeddable package (64-bit)安裝包，注意是embeddable版本的，并不是傳統(tǒng)安裝包，同時(shí)版本也需要和開發(fā)項(xiàng)目的Python版本吻合：
隨后將其解壓到項(xiàng)目的根目錄，并且下載get-pip.py文件，放入到剛剛解壓的安裝包內(nèi)，下載地址：
https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
放入之后的目錄結(jié)構(gòu)如下：
D:\work\YiJianBaPu\python310>tree /f
Folder PATH listing for volume 新加卷
Volume serial number is 9824-5798
D:.
get-pip.py
libcrypto-1_1.dll
libffi-7.dll
libssl-1_1.dll
LICENSE.txt
pyexpat.pyd
python.cat
python.exe
python3.dll
python310.dll
python310.zip
python310._pth
pythonw.exe
select.pyd
sqlite3.dll
unicodedata.pyd
vcruntime140.dll
vcruntime140_1.dll
winsound.pyd
_asyncio.pyd
_bz2.pyd
_ctypes.pyd
_decimal.pyd
_elementtree.pyd
_hashlib.pyd
_lzma.pyd
_msi.pyd
_multiprocessing.pyd
_overlapped.pyd
_queue.pyd
_socket.pyd
_sqlite3.pyd
_ssl.pyd
_uuid.pyd
_zoneinfo.pyd
隨后在項(xiàng)目的根目錄執(zhí)行命令：
.\python310\python.exe .\python310\get-pip.py
注意這里的python.exe并不是本地開發(fā)環(huán)境的Python，而是嵌入式解釋器的Python。
此時(shí)我們的目錄中多出兩個(gè)文件夾Lib和Scripts：
D:\work\YiJianBaPu\python310>tree
Folder PATH listing for volume 新加卷
Volume serial number is 9824-5798
D:.
├───Lib
│ └───site-packages
│ ├───pip
│ │ ├───_internal
│ │ │ ├───cli
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───commands
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───distributions
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───index
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───locations
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───metadata
│ │ │ │ ├───importlib
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───models
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───network
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───operations
│ │ │ │ ├───build
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───install
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───req
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───resolution
│ │ │ │ ├───legacy
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───resolvelib
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───utils
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───vcs
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───_vendor
│ │ │ ├───cachecontrol
│ │ │ │ ├───caches
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───certifi
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───chardet
│ │ │ │ ├───cli
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───metadata
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───colorama
│ │ │ │ ├───tests
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───distlib
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───distro
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───idna
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───msgpack
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───packaging
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───pkg_resources
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───platformdirs
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───pygments
│ │ │ │ ├───filters
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───formatters
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───lexers
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───styles
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───pyparsing
│ │ │ │ ├───diagram
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───pyproject_hooks
│ │ │ │ ├───_in_process
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───requests
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───resolvelib
│ │ │ │ ├───compat
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───rich
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───tenacity
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───tomli
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───truststore
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───urllib3
│ │ │ │ ├───contrib
│ │ │ │ │ ├───_securetransport
│ │ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───packages
│ │ │ │ │ ├───backports
│ │ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ ├───util
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───webencodings
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ └───__pycache__
│ ├───pip-23.3.1.dist-info
│ ├───pkg_resources
│ │ ├───extern
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───_vendor
│ │ │ ├───importlib_resources
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───jaraco
│ │ │ │ ├───text
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───more_itertools
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───packaging
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───platformdirs
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ └───__pycache__
│ ├───setuptools
│ │ ├───command
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───config
│ │ │ ├───_validate_pyproject
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───extern
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───_distutils
│ │ │ ├───command
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ ├───_vendor
│ │ │ ├───importlib_metadata
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───importlib_resources
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───jaraco
│ │ │ │ ├───text
│ │ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───more_itertools
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───packaging
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ ├───tomli
│ │ │ │ └───__pycache__
│ │ │ └───__pycache__
│ │ └───__pycache__
│ ├───setuptools-68.2.2.dist-info
│ └───_distutils_hack
│ └───__pycache__
└───Scripts
隨后修改python310._pth文件，將內(nèi)容改成下面這樣：
python310.zip
.
# Uncomment to run site.main() automatically
import site
至此，嵌入式解釋器就配置好了。
嵌入式安裝依賴
此后，當(dāng)我們需要安裝依賴時(shí)，必須用嵌入式的解釋器進(jìn)行安裝：
.\python310\python.exe -m pip install noisereduce -t E:\work\YiJianBaPu\python310\Lib\site-packages
上面的命令展示如何嵌入式安裝依賴庫noisereduce。
這里需要注意的時(shí)，解釋器必須是嵌入式解釋器.\python310\python.exe，同時(shí)通過-t參數(shù)來指定三方庫的位置，也就是說，必須安裝到項(xiàng)目的目錄中，而不是系統(tǒng)的默認(rèn)開發(fā)環(huán)境目錄。
安裝成功后，我們必須可以在項(xiàng)目的目錄下可以找到這個(gè)庫：
D:\work\YiJianBaPu\python310\Lib\site-packages>tree
Folder PATH listing for volume 新加卷
Volume serial number is 9824-5798
D:.
├───noisereduce
│ ├───spectralgate
│ │ └───__pycache__
│ ├───torchgate
│ │ └───__pycache__
│ └───__pycache__
如此，依賴和解釋器就緊密結(jié)合在一起了，換臺(tái)機(jī)器，并不需要安裝也可以直接啟動(dòng)。
一鍵啟動(dòng)
現(xiàn)在，我們來編寫一鍵啟動(dòng)腳本，launch.bat文件：
@echo off
chcp 65001
@echo 開始運(yùn)行
call .\python310\python.exe -m spleeter separate -p spleeter:2stems -o ./output ./test.mp3
call .\python310\python.exe ./infer.py --model ./ckpt/model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt --wav ./output/test/vocals.wav
@echo 處理完畢，請(qǐng)按任意鍵
call pause
這里chcp命令用來聲明編碼，防止中文提示亂碼。
call用來執(zhí)行腳本，注意解釋器必須使用項(xiàng)目內(nèi)置的嵌入式解釋器.\python310\python.exe
隨后雙擊執(zhí)行腳本launch.bat，程序返回：
Active code page: 65001
開始運(yùn)行
INFO:spleeter:File ./output\test/vocals.wav written succesfully
INFO:spleeter:File ./output\test/accompaniment.wav written succesfully
accumulate_grad_batches: 1, audio_sample_rate: 44100, binarization_args: {'num_workers': 0, 'shuffle': True}, binarizer_cls: preprocessing.MIDIExtractionBinarizer, binary_data_dir: data/some_ds_fixmel_spk3_aug8/binary,
clip_grad_norm: 1, dataloader_prefetch_factor: 2, ddp_backend: nccl, ds_workers: 4, finetune_ckpt_path: None,
finetune_enabled: False, finetune_ignored_params: [], finetune_strict_shapes: True, fmax: 8000, fmin: 40,
freezing_enabled: False, frozen_params: [], hop_size: 512, log_interval: 100, lr_scheduler_args: {'min_lr': 1e-05, 'scheduler_cls': 'lr_scheduler.scheduler.WarmupLR', 'warmup_steps': 5000},
max_batch_frames: 80000, max_batch_size: 8, max_updates: 10000000, max_val_batch_frames: 10000, max_val_batch_size: 1,
midi_extractor_args: {'attention_drop': 0.1, 'attention_heads': 8, 'attention_heads_dim': 64, 'conv_drop': 0.1, 'dim': 512, 'ffn_latent_drop': 0.1, 'ffn_out_drop': 0.1, 'kernel_size': 31, 'lay': 8, 'use_lay_skip': True}, midi_max: 127, midi_min: 0, midi_num_bins: 128, midi_prob_deviation: 1.0,
midi_shift_proportion: 0.0, midi_shift_range: [-6, 6], model_cls: modules.model.Gmidi_conform.midi_conforms, num_ckpt_keep: 5, num_sanity_val_steps: 1,
num_valid_plots: 300, optimizer_args: {'beta1': 0.9, 'beta2': 0.98, 'lr': 0.0001, 'optimizer_cls': 'torch.optim.AdamW', 'weight_decay': 0}, pe: rmvpe, pe_ckpt: pretrained/rmvpe/model.pt, permanent_ckpt_interval: 40000,
permanent_ckpt_start: 200000, pl_trainer_accelerator: auto, pl_trainer_devices: auto, pl_trainer_num_nodes: 1, pl_trainer_precision: 32-true,
pl_trainer_strategy: auto, raw_data_dir: [], rest_threshold: 0.1, sampler_frame_count_grid: 6, seed: 114514,
sort_by_len: True, task_cls: training.MIDIExtractionTask, test_prefixes: None, train_set_name: train, units_dim: 80,
units_encoder: mel, units_encoder_ckpt: pretrained/contentvec/checkpoint_best_legacy_500.pt, use_buond_loss: True, use_midi_loss: True, val_check_interval: 4000,
valid_set_name: valid, win_size: 2048
| load 'model' from 'ckpt\model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt'.
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.88it/s]
處理完畢，請(qǐng)按任意鍵
Press any key to continue . . .
可以看到，執(zhí)行結(jié)果和傳統(tǒng)終端執(zhí)行的結(jié)果是一致的。
區(qū)別是使用者并不需要本地配置Python環(huán)境，只需要下載項(xiàng)目的整合包即可。
結(jié)語
通過嵌入式打包，可以把Python程序和解釋器、依賴庫一并打包分發(fā)給非專業(yè)用戶，由此就提高了這部分用戶群體的使用體驗(yàn)，最后奉上打包后的整合包，以饗眾鄉(xiāng)親：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1HN3LAusdtofwqtb4gnSwvQ?pwd=72yq
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的一键整合,万用万灵,Python3.10项目嵌入式一键整合包的制作(Embed)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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