用pyinstaller打包LGBM模型为ELF/EXE可执行文件

1. 引入

写好的python代码和模型，如果需要做到离线部署、运行，就必须要将代码和模型打包为可独立运行的可执行文件。

使用pyinstaller就能做到这个，相同的代码，在windows上运行就能打包为exe，在linux上运行就能打包为elf。

打包的过程是怎么样？有哪些不同的打包方式？各有什么优缺点呢？

2. 打包过程：生成多个文件

假设我们的项目有3个文件组成：

main.py : 主入口程序
utils.py: 各种工具函数
model_rf.jl: 模型文件

打包过程分为如下步骤，在windows和linux都一样：

安装pyinstaller

pip install pyinstaller
生成.spec文件

pyi-makespec -w main.py
修改.spec文件

注意几点：

（1）主入口程序写在: Analysis第一个参数

（2）其他依赖程序写在：Analysis第一个参数的列表中

（3）模型文件写在: binaries中，注意要写为tuple

修改后好的.spec文件如下所示：

python 复制代码

# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-


block_cipher = None


a = Analysis(
    ['main.py',
	'utils.py'],
    pathex=[],
    binaries=[('model_rf.jl','.')],
    datas=[],
    hiddenimports=['scipy.special.cython_special'],
    hookspath=[],
    hooksconfig={},
    runtime_hooks=[],
    excludes=[],
    win_no_prefer_redirects=False,
    win_private_assemblies=False,
    cipher=block_cipher,
    noarchive=False,
)
pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)

exe = EXE(
    pyz,
    a.scripts,
    [],
    exclude_binaries=True,
    name='main',
    debug=False,
    bootloader_ignore_signals=False,
    strip=False,
    upx=True,
    console=False,
    disable_windowed_traceback=False,
    argv_emulation=False,
    target_arch=None,
    codesign_identity=None,
    entitlements_file=None,
)
coll = COLLECT(
    exe,
    a.binaries,
    a.zipfiles,
    a.datas,
    strip=False,
    upx=True,
    upx_exclude=[],
    name='main',
)

至于为什么要加入hiddenimports=['scipy.special.cython_special'],，是因为笔者在python3.8下运行，打包正常后，运行可执行文件依然报错如下：

shell 复制代码

(xxx) [aaa@bbb main]$ ./main
Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 1, in <module>
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 385, in exec_module
  File "sklearn/ensemble/__init__.py", line 5, in <module>
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 385, in exec_module
  File "sklearn/ensemble/_base.py", line 18, in <module>
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 385, in exec_module
  File "sklearn/tree/__init__.py", line 6, in <module>
  File "PyInstaller/loader/pyimod02_importers.py", line 385, in exec_module
  File "sklearn/tree/_classes.py", line 41, in <module>
  File "sklearn/tree/_criterion.pyx", line 1, in init sklearn.tree._criterion
ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.special.cython_special'
[45300] Failed to execute script 'main' due to unhandled exception!

根据参考4，加入后就能修正该错误，因为pyinstaller没有加入这个必须的依赖。

运行命令进行打包

pyinstaller main.spec

这种打包方式，会生成一个可执行文件（位于dist文件夹中），也会生成很多个运行该可执行文件所需的依赖库(dll, so)，所以部署时，需要将整个文件夹拷贝到目标机。

那么，能不能只生成一个可执行文件，不生成额外的依赖文件呢？

3. 打包过程：生成单个文件

如果只有一个py文件，那么，使用一条命令就能实现生成独立的可执行文件：

复制代码

pyinstaller -F main.py

但是我们这个例子中，是有多个文件的，这就必须用下面的命令来打包：

复制代码

pyinstaller -F  -w main.py -p utils.py -p model_rf.jl --hidden-import scipy.special.cython_special

这样就能在dist文件夹中生成一个较大的可执行文件，部署时只需要部署这一个文件就可以。

4. 两种打包方式的区别

上面讲解了生成多个文件和生成单个文件两种pyinstaller的打包方式。看上去生成单个文件方式更方便。

但是，实际运行打包后的可执行文件，就能发现：

（1）生成单个文件，最终只生成一个可执行文件，比较简单，但是运行很慢

（2）生成多个文件，最终生成一堆文件，但是其中的可执行文件运行会快很多；笔者实测这种方式比单个文件快5倍

为什么生成单个文件会更慢呢？从参考3可知

"one file" mode -- this mode means that it has to unpack all of the libraries to a temporary directory before the app can start

因为这个很大的单个文件，在运行主函数前，会将所有依赖都释放到临时文件中，再加载运行。这个释放文件的操作，需要占用I/O，而且每次启动程序都释放文件，自然就拖慢了运行速度。

5. 总结

pyinstaller能实现将多个.py文件，和其他模型文件，打包为可离线运行，不安装配置环境就能运行的可执行文件EXE或者ELF。

打包时，建议按照生成多个文件的方式来打包，这样程序运行起来会更快。本文用到的所有代码和相关文件，都放到这个repo了，在linux下是正确运行的：https://github.com/ybdesire/machinelearning/tree/master/pyinstaller_model_package。