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一、错误描述

pyqt界面，选择表格，处理数据。

pyinstaller打包后，选择表格时显示缺少openpyxl。

安装：

conda activate pyqt
pip install openpyxl

打包命令加上：--hidden-import=openpyxl

重新打包后运行exe，显示缺少：openpyxl.cell._writer

二、解决

打包命令中手动模块导入改成：--hidden-import=openpyxl.cell._writer

而不是：--hidden-import=openpyxl

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我的打包命令：

pyinstaller -F --paths=D:\anaconda\envs\pack\Lib\site-packages --python=D:\anaconda\envs\pack\python.exe  --noconsole   --hidden-import=openpyxl.cell._writer --name=测试 test.py

其中：

--paths=D:\anaconda\envs\pack\Lib\site-packages

是项目使用的conda虚拟环境

--python=D:\anaconda\envs\pack\python.exe

是这个虚拟环境中的python解释器。

 --noconsole

表示无控制台界面，因为这个程序是QT界面，不需要控制台输入输出。

--hidden-import=openpyxl.cell._writer

指明脚本中不可见的导入关系。（程序导入了A，A使用了B，B使用了C，pyinstaller有可能解析不到。）

--name=测试

为exe文件名称

test.py

为要打包的主程序

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🟢基础知识：

conda虚拟环境知识

conda虚拟环境下使用pyinstaller打包程序为exe

建议新建虚拟环境，而不是使用默认环境（base），多个项目使用相同环境，环境会很臃肿，且库之间的版本依赖可能会被破坏。

在新的环境中，安装项目所需库即可，conda和pip方式都可以的。（首先activate激活这个环境，再安装）

🟠注意点：

• 进入项目目录打包；
• 进入项目使用的虚拟环境；
• 在虚拟环境中安装pyinstaller。

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三、openpyxl 和 pandas

1. openpyxl 库：

   • 安装和导入：首先，你需要使用 pip install openpyxl 命令安装 openpyxl 库，然后在 Python 脚本中导入它（import openpyxl）。
   • 打开 Excel 文件：使用 openpyxl.load_workbook() 函数打开 Excel 文件，例如：workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')。
   • 选择工作表：通过工作表名称或索引选择要操作的工作表，例如：worksheet = workbook['Sheet1'] 或 worksheet = workbook.worksheets[0]。
   • 读取单元格数据：使用 worksheet.cell(row, column).value 方法读取指定单元格的数据，例如：data = worksheet.cell(1, 1).value。
   • 写入单元格数据：使用 worksheet.cell(row, column).value 方法写入指定单元格的数据，例如：worksheet.cell(1, 1).value = 'Hello'。
   • 保存 Excel 文件：使用 workbook.save() 方法保存对 Excel 文件的修改，例如：workbook.save('example.xlsx')。

2. pandas 库：

   • 安装和导入：使用 pip install pandas 命令安装 pandas 库，然后在 Python 脚本中导入它（import pandas as pd）。
   • 读取 Excel 文件：使用 pandas.read_excel() 函数读取 Excel 文件，例如：dataframe = pd.read_excel('example.xlsx')。
   • 数据操作：使用 pandas 提供的丰富功能进行数据操作，例如筛选、排序、分组、聚合等。
   • 写入 Excel 文件：使用 dataframe.to_excel() 函数将 DataFrame 数据写入 Excel 文件，例如：dataframe.to_excel('output.xlsx', index=False)。

使用 openpyxl 库示例：

import openpyxl# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')# 选择工作表
worksheet = workbook['Sheet1']# 读取单元格数据
data = worksheet.cell(row=1, column=1).value
print(data)  # 输出第一个单元格的数据# 写入单元格数据
worksheet.cell(row=1, column=2).value = 'World'# 保存 Excel 文件
workbook.save('example.xlsx')

使用 pandas 库示例：

import pandas as pd# 读取 Excel 文件
dataframe = pd.read_excel('example.xlsx')# 打印表格数据
print(dataframe)# 数据操作示例，计算列的和
sum_column = dataframe['Column1'].sum()
print(f"Sum of Column1: {sum_column}")# 写入 Excel 文件
dataframe.to_excel('output.xlsx', index=False)

通过这两个库，你可以使用 Python 读取、写入、修改和处理 Excel 表格中的数据。openpyxl 提供了更底层的操作，适用于对 Excel 文件的低级控制，而 pandas 提供了更高级、更便捷的数据操作功能，适用于大规模数据处理和分析。

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四、pyinstaller 常用选项

PyInstaller 支持许多选项，以便你根据需要自定义打包过程。一些常用的选项包括：

1. 打包选项：

   • -F 或 --onefile：生成单个可执行文件。
   • -D 或 --onedir：生成一个包含多个文件的目录。
   • -w 或 --windowed：创建一个窗口应用程序，没有控制台窗口。
   • -c 或 --console：创建一个带有控制台窗口的命令行应用程序。
   • -m 或 --name：指定生成的可执行文件的名称。
   • --add-data：添加额外的数据文件到可执行文件中。

2. 导入选项：

   • -p 或 --paths：添加搜索Python模块的路径。
   • --hidden-import：指定需要手动导入但不在源代码中明确导入的模块。

3. 打包配置选项：

   • --name：指定生成的可执行文件的名称。
   • --icon：指定可执行文件的图标文件。
   • --version-file：指定版本信息文件。
   • --upx-dir：指定UPX可执行文件压缩工具的目录。

4. 调试选项：

   • --debug：生成带有调试信息的可执行文件。

5. 优化选项：

   • -O 或 --optimize：使用优化编译Python文件。
   • --noconfirm：禁用优化编译确认提示。

6. 其他选项：

   • -h 或 --help：显示帮助信息。
   • --clean：清理临时文件。
   • --noconfirm：在覆盖现有输出目录时不进行确认。
   • --noconsole：不显示控制台
   • --python：指定python解释器的路径。

这只是一些常用的PyInstaller参数，实际上有更多选项可用于更复杂的定制。你可以使用pyinstaller --help命令来查看完整的参数列表和说明。

例如，要生成一个单独的可执行文件并指定其名称，你可以使用以下命令：

pyinstaller -F -n my_app my_script.py

这将生成一个名为 my_app 的单独可执行文件。