1、说明
编译python程序就是把python脚本转换成操作系统中的可执行文件，一般使用pyinstaller来完成。
2、步骤
（1）安装pyinstaller
使用pip install pyinstaller命令来安装
（2）编译脚本
python安装目录scriptpyinstaller 脚本文件名
（3）完成
执行脚本后就可以在脚本目录生成dist目录，目录就有打包好的可执行文件
3、备注
pyinstaller参数
-w指令
直接发布的exe应用带命令行调试窗口，在指令内加入-w命令可以屏蔽。
-F指令
注意指令区分大小写。这里是大写。使用-F指令可以把应用打包成一个独立的exe文件，否则是一个带各种dll和依赖文件的文件夹。
-p指令
这个指令后面可以增加pyinstaller搜索模块的路径。因为应用打包涉及的模块很多。这里可以自己添加路径。不过经过笔者测试，site-packages目录下都是可以被识别的，不需要再手动添加。
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其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言Python是编译+解释型的语言，执行的时候是由Python解释器，逐行编译+解释，然后运行，因为在运行的过程中，需要编译+解释，所以Python的运行性能会低于编译型语言，比如C++。为了提高性能，Python解释器，会将模块（以后要重用的脚本文件放在模块里）的编译+解释的结果，保存在.pyc中。这样下次执行的时候，就省了编译这个环节。提高性能。一次性的脚本文件，解释器是不会保存编译+解释的结果，也就是没有.pyc文件。希望这个回答可以帮助到你。解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读
懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上接近编译型语言，而不能超过编译型语言。
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此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。
如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。 python并非完全
是解释性语言，它是有编译的，先把源码py文件编译成pyc或者pyo，然后由python的虚拟机执行，相对于py文件来说，编译成pyc和
pyo本质上和py没有太大区别，只是对于这个模块的加载速度提高了，并没有提高代码的执行速度，通常情况下不用主动去编译pyc文
件，文档上说只要调用了import model那么model.py就会先编译成pyc然后加载
Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
