Как скомпилировать python для linux

Как установить Python 3.8 на Ubuntu, Debian и LinuxMint

Совсем недавно стала доступна новая версия Python — Python 3.8. Теперь она доступна для скачивания и последующей установки каждому пользователю. В следующем руководстве будет показано, как установить Python 3.8 на операционные системы Ubuntu, Debian и LinuxMint. Подробнее о релизах Python можно узнать здесь.

Подготовка к установке Python 3.8 на Ubuntu, Debian и LinuxMint

Python 3.8 будет устанавливаться из исходника. По этой причине изначально требуется установить несколько библиотек разработки для компиляции исходного кода Python. Для установки всех необходимых компонентов для Python используется следующая команда:

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Ошибка ImportError: No named ‘_tkinter’

Данная ошибка появляется из за того, что Tkinter не был установлен ДО компиляции Python. Сперва вам нужно установить Tkinter потом уже собрать нужную версию Python. Иначе, после установки Python вы никак не сможете устранить эту ошибку.

Скачать Python 3.8 для Ubuntu, Debian и LinuxMint

Скачайте исходный код Python 3.8 с официального сайта, используя следующую команду. Также можно скачать последнюю версию по точной ссылке, указанной ниже.

Распакуйте файл исходного кода из архива:

Компиляция исходного кода Python для Ubuntu, Debian и LinuxMint

Для компиляции исходного кода Python на систему Linux используйте указанный ниже набор команд, используя altinstall .

make altinstall используется для предотвращения замены бинарного файла Python, который по умолчанию в /usr/bin/python .

Проверка версии Python на системах Ubuntu, Debian и LinuxMint

Проверить текущую версию Python можно при помощи следующей команды. Версия в системе по умолчанию переписана не была, поэтому используем команду для Python 3.8, что следующая:

После успешной установки для экономии места на диске можете удалить загруженный архив при помощи следующей команды:

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

• 2014 — 2018 Технический Университет Молдовы, ИТ-Инженер. Тема дипломной работы «Автоматизация покупки и продажи криптовалюты используя технический анализ»
• 2018 — 2020 Технический Университет Молдовы, Магистр, Магистерская диссертация «Идентификация человека в киберпространстве по фотографии лица»

Источник

Как скомпилировать python в файл .exe на Linux с pyinstaller?

Доброе время суток всем прогерам. Мне нужна помощь. Ситуация такая. Недавно начал изучать python. Если быть точнее, я сижу на Linux Mint 18 с установленными Python 2.7.12 и Python 3.5.2. Узнал такую тему, что файлы .py можно переиначивать в .exe (исполняемые файлы executable). Для этого установил себе pyinstaller. всё получается кроме одного. Вместо того, чтобы у меня получился файл блаблабла.exe у меня получается тупо файл без названия расширения, который никак не запустить. Наверное это файл ELF. Но как мне сделать настоящий EXEшник, работающий на винде?

Я использовал команду pyinstaller -F -w /путь к/файлу.py
В программе подключается tkinter

Как скомпилировать python 3.3.3 в exe? Как забустить cx-Freeze что бы получить exe?
Здравствуйте, всем. Помогите, пожалуйста: Как скомпилировать python 3.3.3 в exe? Как забустить.

Как скомпилировать с Python Kivy, в один exe?
Что только не пробывал, через PyInstaller не пошло, через cz_freeze тоже. Одна и та же проблема -.

Как скомпилировать несколько файлов Python в один exe?
Здравствуйте, я написал калькулятор, но как скампилировать main и ui в один exe не знаю помогите.

Сборка приложения Python в .EXE через PyInstaller 3.4 и запуск в Windows XP
День добрый! На машине Windows 10 x64 устанавливаю: — pycharm-community-2018.3.6 x32 -.

Источник

Русские Блоги

Компиляция исходного кода Python в Linux

Загрузка ресурса: официальный сайт http://www.python.org может загрузить последнюю версию установочного пакета

1. Скачайте установочный пакет и разархивируйте

Пакет tgz, который я скачал лично, необходимо распаковать в соответствии с типом загруженного пакета.

2. Войдите в распакованный пакет Python и выполните тестирование среды.

Обнаружение среды должно выполняться в этом каталоге, потому что во время процесса обнаружения будут вызываться другие модули в этом каталоге. —Prefix — это указанный путь установки, а другие конфигурации установки можно просмотреть с помощью —help.

3. Скомпилируйте и установите

make && make install

4. Обработка ошибок

4.1 Установочный пакет zlib отсутствует

Установите пакет zlib:

Следует отметить, что мы компилируем исходный код, поэтому мы должны установить пакет devel для отсутствующего файла zlib.

5. Установка завершена.

6. Подключитесь, чтобы сделать команды python3 доступными в любом каталоге оболочки.

【Описание】 Enterprise 8 поставляется с python3, повторная установка не требуется.

Интеллектуальная рекомендация

Используйте Maven для создания собственного архетипа скелета проекта (4)

Один, базовое введение в Maven Во-вторых, скачайте и настройте Maven Три, настроить домашнее зеркало на Али В-четвертых, создайте содержимое скелета архетипа В-пятых, создайте проект через архетип 6. .

Станция интерпретации больших данных B пользуется популярностью среди гигантов района «призрачные животные» Цай Сюкуня.

Автор | Сюй Линь Ответственный редактор | Ху Вэйвэй Предисловие Недавно Цай Сюкунь отправил письмо юриста на станцию ​​B. Содержание письма юриста показало, что «на станции B имеется большое кол.

Вопрос A: Алгоритм 7-15: алгоритм кратчайшего пути Дейкстры

Название Описание Во взвешенном ориентированном графе G для исходной точки v задача о кратчайшем пути от v до оставшихся вершин в G называется задачей кратчайшего пути с одной исходной точкой. Среди ш.

Учебный дневник — перелистывание страниц

Используйте плагин Layui.

Нулевое основание для отдыха-клиента

Предисловие: статья, обобщенная, когда я только что связался с тестом API, в дополнение к остальному клиенту этот инструмент сам, некоторые из мелких пониманий API, я надеюсь помочь тому же белую белу.

Вам также может понравиться

Подробно объясните, как новички используют sqlmap для выполнения инъекционных атак на базы данных mysql.

Шаг 1. Откройте для себя инъекцию Со мной все было нормально, когда я был свободен, я случайно нажал на чужой блог и обнаружил, что ссылка заканчивается на id, поэтому я проверил его вручную. Результа.

Vue заметки сортируют, пусть вам начать с Vue.js:. 04_3 Сетевое приложение: AXIOS плюс Вью

В предыдущем разделе мы ввели основное использование AXIOS, по сравнению с нативным Ajax, который при условии, что способ является более простым и, а сетевые данные теперь в состоянии получить его ров.

Шаблон алгоритма конной повозки

Блог гангстеров Тележки, запряженные лошадьми, используются для решения проблемы самой длинной подстроки палиндрома. Основное внимание уделяется подстрокам, а не подпоследовательностям. Если вы хотите.

35 Line Code, чтобы получить метод исследования событий (ON)

Об авторе: Чжу Сяою，Личный публичный номер: языковой класс большой кошки Эта проблема научит вас этой большой классе Cat.Как написать наиболее эффективное метод исследования событий с 35 Line R Code C.

Образ докера: gitlab

GitLab Docker images Both GitLab CE and EE are in Docker Hub: GitLab CE Docker image GitLab EE Docker image The GitLab Docker images are monolithic images of GitLab running all the necessary services .

Источник

Как скомпилировать Python

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.

Объясню, почему я считаю это событие по-настоящему удивительным. Существует два вида компиляции: Ahead-of-time (AOT), когда весь код компилируется до запуска программы и Just in time compiler (JIT), когда непосредственно компиляция программы под требуемую архитектуру процессора осуществляется во время ее выполнения. Во втором случае первоначальный запуск программы осуществляется виртуальной машиной или интерпретатором.

Если сгруппировать популярные языки программирования по типу компиляции, то получим следующий список:

Ahead-of-time compiler: C, C++, Rust, Kotlin, Nim, D, Go, Dart;

Just in time compiler: Lua, С#, Groovy, Dart.

В python из коробки нет JIT компилятора, но отдельные библиотеки, предоставляющие такую возможность, существуют давно

Смотря на эту таблицу, можно заметить определенную закономерность: статически типизированные языки находятся в обеих строках. Некоторые даже могут распространяться с двумя версиями компиляторов: Kotlin может исполняться как с JIT JavaVM, так и с AOT Kotlin/Native. То же самое можно сказать про Dart (версии 2). A вот динамически типизированные языки компилируются только JIT-ом, что впрочем вполне логично.

При запуске виртуальная машина сначала накапливает информацию о типах переменных, затем после накопления статистики, запускается компиляция наиболее нагруженных частей программы. Виртуальная машина отслеживает типы аргументов и переключает выполнение программы между уже скомпилированными и не скомпилированными участками кода в зависимости от текущих значений переменных.

При использовании JIT компиляции типы не очень то и нужны, ведь информация о типах собирается во время работы программы. Поэтому все популярные динамически типизированные языки программирования распространяются именно с JIT компилятором. Но как быть с AOT компиляцией кода, в котором нет типов? Меня очень заинтересовал этот вопрос, и я полез разбираться.

Итак, вернемся к утилите, о которой говорилось в начале статьи. Речь про mypy — наиболее популярный синтаксический анализатор python-кода.

С апреля 2019 года эта утилита распространяется в скомпилированном виде, о чем рассказывается в блоге проекта. А для компиляции используется еще одна утилита от тех же авторов — mypyc. Погуглив немного, я нашел достаточно большую статью “Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода” про становление и развитие mypy (на Хабре доступен перевод: часть 1, часть 2, часть 3). Там немного рассказывается о целях создания mypyc: столкнувшись с недостаточной производительностью mypy при разборе крупных python-проектов в Dropbox, разработчики добавили кеширование результатов проверки кода, а затем возможность запуска утилиты как сервиса. Но исчерпав очевидные возможности оптимизации, столкнулись с выбором: переписать все на go или на cython. В результате проект пошел по третьему пути — написание своего AOT python-компилятора.

Дело в том, что для правильной работы mypy и так необходимо построить то же синтаксическое дерево, что и интерпретатору во время исполнения кода. То есть mypy уже “понимает” python, но использует эту информацию только для статистического анализа, а вот mypyc может преобразовывать эту информацию в полноценный бинарный код.

Думаю тут многие решили, что разобрались в вопросе того, как скомпилировать динамически типизированный python-код. Python c версии 3.4 поддерживает аннотацию типов, а mypy как раз и используется для проверки корректности аннотаций. Получается, python как бы уже и не динамически типизированный язык, что позволяет применить AOT компиляцию. Но загвоздка в том, что mypyc может компилировать и неаннотированный код!

Функция bubble_sort

Для примера рассмотрим функцию сортировки “пузырьком”. Файл lib.py:

У типов нет аннотаций, но это не мешает mypyc ее скомпилировать. Чтобы запустить компиляцию, нужно установить mypyc. Он не распространяется отдельным пакетом, но если у вас установлен mypy, то и mypyc уже присутствует в системе! Запускаем mypyc, следующей командой:

После запуска в проекте будут созданы следующие директории:

.mypy_cache — mypy кэш, mypyc неявно запускает mypy для разбора программы и получения AST;

build — артефакты сборки;

lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so — собственно сборка под целевую платформу. Данный файл представляет из себя готовый CPython Extension.

CPython Extension — встроенный в CPython механизм взаимодействия с кодом, написанным на С/C++. По сути это динамическая библиотека, которую CPython умеет загружать при импорте нашего модуля lib. Через данный механизм осуществляется взаимодействие с модулями, написанными на python.

Компиляция состоит из двух фаз:

Компиляция python кода в код С;

Компиляция С в бинарный .so файл, для этого mypyc сам запускает gcc (gcc и python-dev также должен быть установлены).

Файл lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so имеет преимущество перед lib.py при импорте на соответствующей платформе, и исполняться теперь будет именно он.

Ну и давайте сравним производительность модуля до и после компиляции. Для этого создадим файл main.py с кодом запуска сортировки:

Получим примерно следующие результаты:

Ожидаемо скомпилированный код оказался быстрее (

в 2 раза), что неплохо, так как для такого результата нам потребовалось запустить лишь одну команду. Хотя от скомпилированного кода привычно ожидаешь большего.

Чтобы ответить на вопрос “как компилируется динамически типизированный код”, придется заглянуть в представление этой функции на С. Но разобрать ее будет достаточно сложно, поэтому давайте попробуем разобраться с примером попроще.

Функция sum(a, b)

Скомпилируем функцию суммы от двух переменных:

Перед запуском компиляции я ожидал увидеть примерно следующий код на С:

Однако результат оказался cущественно иным (код немного упрощен):

Рассмотрим, что тут происходит. Во-первых, так как мы не знаем типы входных переменных, функция в качестве аргументов принимает указатели на объекты класса PyObject, по сути это внутренние CPython структуры. Далее компилятор должен сложить эти объекты, но как, если настоящие типы аргументов неизвестны во время компиляции: это могут быть целые числа, числа с плавающей точкой, списки и вообще не факт, что аргументы можно складывать, тогда нужно вернуть ошибку. И что же делает в этом случае mypyc?

Как оказалось, все очень просто: он просит CPython самостоятельно сложить эти аргументы. Функция PyNumber_Add — это внутренняя функция СPython, которая доступна из расширения, ведь СPython отлично умеет складывать свои объекты.

Взаимодействие CPython c Extension можно изобразить следующим диалогом:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, но скажи сначала, сколько будет A + B;

— Хорошо, тогда держи ответ — С.

Вот такой нехитрый прием используется при компиляции динамического кода: компилируем все, что можем, а все остальное отдаем интерпретатору.

Конечно, данный пример выглядит гротескно, но даже несмотря на такую неэффективность, mypyc позволяет добиться существенного прироста производительности, как в примере с сортировкой.

Функция sum(a: int, b: int)

Итак, у нас получилось скомпилировать python, и мы разобрались с тем, как это работает, а также увидели определенную неэффективность полученного результата. Теперь попробуем разобраться в том, как можно это улучшить. Очевидно, что основная проблема заключается во множественном взаимодействии CPython — Extension. Но как это побороть?

Для повышения эффективности, нужно, чтобы расширение, получив управление, могло как можно дольше оставлять его у себя без обращения к CPython. Если бы у mypyc была информация о типах переменных, то он бы мог самостоятельно произвести сложение без возврата управления. Но вывести типы самостоятельно mypyc не может, он даже не контролирует код, из которого осуществляется вызов функции sum. Соответственно, ему нужно помочь, проставив аннотации вручную. Давайте посмотрим, как поменяется результирующая С-функция, если добавить аннотацию типов:

Скомпилированный результат на C (немного очищенный):

Главное, что можно заметить: функция существенно поменялась, а значит, компилятор реагирует на появление аннотации. Давайте разбираться, что изменилось.

Теперь CPyDef_sum получает на вход не указатели на PyObject, а структуры CPyTagged. Это все еще не int, но уже и не часть CPython, а часть библиотек mypyc, которую он добавляет в скомпилированный код расширения. Для ее инициализации в рантайме сначала проверяется тип, так что теперь функция sum работает только с int и обойти аннотацию не получится.

Далее происходит вызов CPyTaggetAdd вместо PyNumber_Add. Это уже внутренняя функция mypyc. Если заглянуть в код CPyTaggetAdd, то можно понять, что там происходит проверка диапазонов значений a и b, и если они укладываются в int, то происходит простое суммирование, а также проверка на переполнение:

Таким образом, наш диалог CPython — Extension превращается из абсурдного в нормальный:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, тогда держи ответ С.

Функция bubble_sort(data: List[int])

Настало время вернуться к функции сортировки, чтобы провести замеры скорости. Изменим начальную функцию, добавив аннотацию для data:

Скомпилируем результат и замерим время сортировки:

Источник