在Windows上部署Python程序并获取大型库依赖项

我有一些小型Python程序，它们依赖于几个大型库，例如：

• 努皮和希皮
• matplotlib
• PyQt
• OpenCV
• 皮尔

我想让Windows用户更容易安装这些程序。目前我有两个选择：

• 使用PyInstaller、py2exe或类似工具创建巨大的可执行捆绑包
• 或编写分步手动安装说明

可执行捆绑包太大了。我总是觉得有些神奇的事情发生了，下次我使用不同的库或新的库版本时，这些事情可能会发生，也可能不会发生。我也不喜欢浪费空间。手动安装太容易出错，步骤太多：下载这个特定的解释器版本，下载numpy、scipy、pyqt、pil二进制文件，确保它们都是为相同的python版本和相同的平台构建的，一个接一个地安装，下载并解压缩OpenCV，将其.pyd文件复制到python安装的深处，设置环境变量和文件关联。。。你看，很少有用户会有耐心和自信去做这一切

我想做的是：只分发一个小的Python源代码，可能还有一个安装脚本，它可以获取并安装所有缺少的依赖项（正确的版本、正确的平台、以正确的顺序安装它们）。对于任何Linux软件包管理器来说，这都是一项微不足道的任务，但我不知道哪些工具可以在Windows上完成它。 有没有简单的工具可以从依赖项的URL列表中生成Windows安装程序1

1您可能已经注意到，我列出的大多数库都不能用pip/easy_install安装，但需要运行自己的安装程序并修改一些文件和环境变量。

AFAIK没有工具（我假设您在谷歌上搜索过），所以您必须自己制作一个

获取适当的库版本似乎很简单——使用python，您可以为每个库获取适当的安装程序。您如何知道哪个版本与用户的python兼容？您可以存储不同的下载URL列表，每个列表针对不同的python版本（这个方法是我想到的，可能有更好的方法；如果它简单且有效，这并不重要）

在弄清楚如何运行每个安装程序后，您可以py2exe安装程序脚本，甚至使用它来获取程序本身

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编辑 一些考虑 就在我发帖时，有几件事突然出现在我的脑海中： 首先，一些伪代码（无论如何，我将如何处理它）

#首先，我们检查模块
尝试：
进口numpy
除恐怖外：
#用于安装的标志numpy
#起泡，冲洗，重复所有依赖项
#接下来，我们检查版本兼容性——请注意，如果需要库版本
#不向后兼容，您处于DLL地狱中，我们无能为力。
#一旦有了不可用的依赖项，就可以安装它们
进口ftplib
#现在您可以安装了。对不起，我帮不了你。

您可以做一些事情来使您的实用程序可重用--

• 将所有URL列表、最低版本号、必需的库名称等放入配置文件中
• 编写一个脚本，帮助您设置安装程序
• Py2exe安装程序生成器脚本
• 卖掉它
• 更好的是，在GPL下发布它，这样我们就可以尽情享受你们的劳动成果

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npackd存在它可以通过此处完成，也可以使用distribute（python 3.x）或setuptools（python 2.x）轻松安装，可能是pip（不知道它是否与windows兼容）。但是我会选择npackd，因为PyQt和它的pip/easy_安装的不寻常设置（使用configure.py而不是setup.py不能很好地使用它们）。尽管您必须为npackd创建自己的回购协议，以用于其中一些回购协议。我忘记了python LIB的总体贡献。

我和您有类似的需求，但除此之外，我需要打包的应用程序在多个平台上工作。我目前正在探索当前可用的解决方案，以下是一些有趣的解决方案：

• 使用，它围绕Pip进行包装，并添加递归依赖解析和启发式，以便在发生冲突时选择正确的版本
• 将所有依赖项打包为一个egg，但不包括仍可编辑的源代码：
• 将所有依赖项打包到zip文件中，并动态直接导入模块：或
• 使用buildout：
• 与一起使用（而不是“重新定位”）
• 如果您在使用PyInstaller或类似工具冻结代码时遇到的主要问题是最终得到一个大文件，那么您可以自定义该过程，以便获得多个文件，每个依赖项一个，而不是一个大的可执行文件

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如果我发现有什么东西符合我的要求，我会在这里更新。

这似乎是一个可行的方法。我只是希望有人已经做了，这样我就不必编写、调试和维护它了。到目前为止，我已经发现了上述库的问题，它们需要运行自己的安装程序。OpenCV for Python需要下载并解压缩一个zip文件，然后将*.pyd文件复制到Python安装中。很高兴知道有用于windows的维护包管理器。@sastanin npackd运行外部安装程序，请检查它。如果您选择npackd，我将帮助您在默认存储库中包含先决条件：+1-许多人都有此问题。如果你能在一个单独的答案中分享你是如何做到这一点的，那就太好了。

#first, we check modules
try:
    import numpy
except ImportError:
    #flag numpy for installation
#lather, rinse repeat for all dependencies

#next we check version compatibility -- note that if a library version you need 
#is not backwards-compatible, you're in DLL hell, and there is little we can do.
<insert version-checking code here>

#once you have your unavailable dependencies, you install them
import ftplib
<all your file-downloading here>

#now you install. sorry I can't help you here.