9.3 将Python代码转换为可执行程序

    通过前面的学习，我们知道运行Python代码操控Excel要满足的前提条件是当前计算机上安装了Python编程环境及相关模块。如果想要将编写好的Python代码拿到其他计算机上运行，这个条件就不是总能满足了。为了更方便地实现批量操作，我们可以用PyInstaller模块将编写好的Python代码转换为可执行程序（扩展名为“.exe”），这样在没有安装Python编程环境及相关模块的计算机上也能直接运行Python代码。

    PyInstaller模块需要自行安装，通常使用pip安装法，输入的命令为“pip install pyinstaller”，具体步骤在1.3.2节中已经详细讲解过，这里不再重复。

    9.3.1　PyInstaller模块的语法和参数含义

    先来学习PyInstaller模块的语法和参数含义。其语法格式如下：

    * * *

    PyInstaller 参数1 参数2 … 参数n ×××.py

    * * *

    常用参数含义见下表。

    9.3.2　将Python代码打包成可执行程序

    学习了PyInstaller模块的语法后，就可以使用该模块对Python代码进行打包操作。假设F盘的根文件夹下有一个Python代码文件“test.py”和一个工作簿“相关性分析.xlsx”，如下图所示。

    打开“相关性分析.xlsx”文件，其内容为某计算机软件公司部分代理商的年销售额与年广告费投入额、成本费用、管理费用等数据，如下图所示。

    打开“test.py”文件，其中的代码如下：

    * * *

    1 import pandas as pd 2 df = pd.read_excel('相关性分析.xlsx', index_col = '编号') 3 result = df.corr()['年销售额（万元）'] 4 print(result) 5 input()

    * * *

    上述代码用于从工作簿“相关性分析.xlsx”中读取数据，然后计算年销售额和其他3种费用的相关系数。

    下面就以这两个文件为例，讲解将Python文件打包为可执行程序的操作方法。

    按快捷键【Win+R】，在打开的“运行”对话框中输入“cmd”，然后单击“确定”按钮，在打开的命令行窗口中输入“test.py”文件所在磁盘的盘符“F:”，按【Enter】键，当前路径切换为F盘的根文件夹，输入命令“pyinstaller -F -n test_exe test.py”，如下图所示。命令中的参数“-F”表示生成单个的可执行程序，参数“-n”后的内容为生成的可执行程序的文件主名，此处设置为“test_exe”。

    按【Enter】键，执行上面输入的命令，随后将看到详细的生成过程，当出现“completed successfully”的提示文字时，表示命令成功执行完毕，如下图所示。

    此时在F盘下会生成一个名为“dist”的文件夹，如下图所示。

    双击打开该文件夹，可看到一个名为“test_exe.exe”的文件，它就是不需要Python编程环境也能运行代码的可执行程序。将F盘中的工作簿“相关性分析.xlsx”复制到“dist”文件夹中，然后将“dist”文件夹复制到另一台没有安装Python编程环境的计算机上，双击其中的可执行程序，如下图所示。

    随后可看到成功运行了Python代码，计算出年销售额和其他3种费用之间的相关系数，如下图所示。

    9.3.3　打包文件的实际应用

    在实际工作中，需要判断相关性的数据可能不同于9.3.2节中的工作簿数据，此时仍然可以用前面生成的可执行程序来计算相关系数，只不过数据的格式要符合一定的要求。

    在“dist”文件夹中新建一个空白工作簿，重命名为“相关性分析.xlsx”，双击该工作簿，如下图所示。需要注意的是，新建工作簿的文件名必须与9.3.2节中“test.py”文件第2行代码中的工作簿文件名相同。

    在单元格A1和B1中分别输入“编号”和“年销售额（万元）”，如下图所示。需要注意的是，这两个单元格中输入的内容必须与9.3.2节中“test.py”文件第2行和第3行代码中设置的列名相同。

    在A列和B列中输入编号和年销售额数据，然后在C列中输入要判断与年销售额相关性的项目数据。假设只想要判断年销售额和成本费用的相关性，则在C列中输入成本费用的数据，如下图所示。

    保存并关闭该工作簿，在“dist”文件夹中双击“test_exe.exe”文件，即可得到如下图所示的运行结果。

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