一般情况下,直接require第三方库,比如jquery,然后webpack会自动把第三方库打包进bundle.js里面去,这样就造成了三个问题:bundle.js的文件会非常大。每次更新bundle.js的时候根本没有更新第三方库,但是用户仍然要下载包含所有第三方库的bundle.js,不利于缓存。更新第三方库的时候很麻烦,又要重新下bundle.js。(虽然这种情况很少) 这里暂且提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-13 11:19:36
                            
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            # 解决Python打包文件太大的问题
在Python开发过程中,我们经常会遇到需要打包应用程序或模块的情况。然而,有时候我们会发现打包后生成的文件过大,这不仅会增加文件传输的时间,还会占用更多的存储空间。那么,我们如何解决这个问题呢?本文将介绍一些解决Python打包文件太大的方法,并提供代码示例。
## 1. 使用虚拟环境
在Python开发中,我们经常会使用虚拟环境来隔离不同项目所需的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Nuitka打包Python文件太大?解决方案与示例
在开发Python应用时,我们常常需要将其打包成可执行文件,以便在没有Python环境的机器上运行。Nuitka是一款将Python代码编译为C/C++的工具,因其生成的可执行文件性能优越而受到开发者的青睐。然而,许多用户发现,使用Nuitka打包后生成的文件体积往往较大。那么,造成这种情况的原因是什么?我们又该如何优化它呢?
## N            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            往往要对应二三十个渠道,按照正常方法一个一个的去生成不同渠道包的应用,不仅浪费了时间,而且大大降低了效率.上一篇讲到使用Ant进行Zip/Tar包的解压缩,实际上Ant工具不仅仅具有此类功能,它更强大的地方在于自动化调用程序完成项目的编译,打包,测试等. 类似于C语言中的make脚本完成这些工作的批处理任务. 不同于MakeFile的是,Ant是纯Java编写的,因此具有很好的跨平台性. 在此我主            
                
         
            
            
            
            目录1 安装与使用 pipenv2 pyinstaller 打包多个文件3 其他注意事项   很多小伙伴使用 pyinstaller 打包,打包完后会发现文件非常大!   这是由于打包的时候 pyinstaller 打包了很多不必要的模块进去,导致文件很大,所以需要干净的环境来进行项目的打包,此时 pipenv 就派上用场了。  pipenv 是 Kenneth Reitz 在 2017 年 1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用pyinstalle进行打包 exe过大解决方案1、pyinstaller 打包时 指定目标第三方库pyinstaller -F -w -i config\title.ico home_tool.py -p venv\Lib\site-packages2、创造一个虚拟环境,虚拟环境中只导入对应的第三方库(1)基于python版本创建虚拟环境在pycharm的file-setting中选中pro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SpringBoot服务采用jar瘦身的方式进行部署:背景SpringBoot 为我们快速开发提供了很好的架子,使得我们只需要少量配置就能开始我们的开发工作, 但是当我们需要打包上传部署时,却是很神伤的一个问题,因为打出来的 Jar 包少则十几兆,多则一百来兆, 如果服务器部署在公司内网,速度还行,我们需要上传至公网服务器时,是非常慢的,编译出来的 Jar 包很大, 如果工程引入了许多开源组件(S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我是直接在pycharm里面直接打开下方Teminal 窗口 ,然后利用PyInstaller -Fw XXXX.py来打包的,但是搞出来后有196m,给别人用也不好用。看了网上大家的说法,说因为我们安装的是Anaconda,里面很多库连接进去了很多不必要的其他库和包,所以一大堆东西全打包进去了。解决办法1有人说用pipenv创建一个虚拟环境来弄,我没成功,我太菜了。此处,引用这篇文章  步骤如下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            之前也写过很多的小工具,因为以往发过的小工具基本都是几十MB大小的exe应用,也就没有在意exe太大给大家带来的困扰,今天就准备来彻底的解决一下这个问题。其实每次打包的exe的应用过大无非就是两个方面的原因导致的:一是我们在开发的代码的过程中为了简便经常使用import *的操作直接导入库中所有的模块。二是在打包过程中直接使用现有的环境直接利用pyinstaller的命令,导致python的很多标            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何处理JavaCV打包过大的问题
JavaCV是一个优秀的计算机视觉库,用于Java和Android开发。然而,由于其依赖库众多,最终打包出的jar文件往往显得庞大。这对初学者来说,如何降低JavaCV的打包体积是一个应该掌握的重要技能。本文将详细讲解如何减少JavaCV的打包体积,形成一个完整的流程,并使用代码示例来帮助您更好地理解。
## 流程概述
首先,让我们了解实现JavaCV            
                
         
            
            
            
            文章开头说明:检测java类的程序是来自于一位程序员的分享附上链接地址:此程序为检测出你的java程序完整跑起来需要哪些java类,这个程序是32位的,只支持32位的jre,点击下载前沿 前段时间有不少学习java编程的同学说自己想做个小程序发给其他朋友玩玩,但是不可能让朋友电脑也装上上百兆的JDK吧,有时候做个一两兆的东西,绑个jre就上百兆,很是影响体验,怎样能最小化精简你的程序呢?JAVA程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这段时间应老师的要求,给实验室写了一个基于 PyQt5 的小工具。然而源码发过去人家还不要,一定要打包成可执行软件。那就打包呗,刚好以前对 Pyinstaller 有一点接触,就用了一下这玩意。这篇博文主要记录一下基本用法和踩得一些坑。1. 用 Pyinstaller 打包 Python 程序首先我们需要安装 Pyinstaller:pip install pyinstaller用 conda 也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们编写的程序可以发给其他小伙伴使用,但是其他小伙伴不一定安装有python。这时候就需要用到打包啦。打包可以将程序打包成exe文件。然后小伙伴在windows平台里就可以运行(无需python)。直接成了一款软件。打包一般要用到cmd命令行,要求cmd能执行python程序。 教程见链接: cmd执行python程序,文件夹直接进入cmd程序 或者在anaconda的命令行里打包。原始打包教程,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言pyinstaller打包一个exe动辄几十M几百M (特别是import pandas以后)查了很多关于reduce pyinstaller打包出exe大小的方法列举如下玄学解法1 去除不必要的库当我们用cmd/powershell 输入这一段神秘代码并且回车的时候     pyinstaller除了会打包test.py使之成为一个exe之外,还会创建一的后缀名为 .spec 的文件长这样            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            要求本地有py环境和全局环境变量。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            工具:IDEA、Bat To Exe Converter、Inno Setup Compiler工具自行官网下载。一、配置pom.xmlJavaFx的配置除了项目依赖配置外,这里添加一个插件,该插件用于将所有的依赖一并打包,可保证在其他未配置相应环境的电脑上也能正常运行。<plugins>
    <plugin>
        <artifactId>ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            相对于 Spring Boot 和 Spring Cloud 的项目:启动快 5 ~ 10 倍。 (更快)qps 高 2~ 3 倍。 (更高)运行时内存节省 1/3 ~ 1/2。 (更少)打包可以缩小到 1/2 ~ 1/10;比如,90Mb 的变成了 9Mb。 (更小)基于服务 name 进行注册发现 与 k8s svc 相互对应支持 Service Mesh 架构部署方案本次更新:解决 solo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            解决java项目发布时,jar包太大导致上传服务器太慢的问题解决方案第一步,获取jar中的依赖文件第二步 修改pom文件第三步 修改启动bat java项目打包时,经常会出现jar包动辄几百兆的情况,如果遇到正好服务器的带宽比较小时,上传jar包简直是折磨解决方案第一步,获取jar中的依赖文件jar包巨大的原因,最主要就是jar中的依赖文件,通常都是一个220m的jar,依赖文件就占用了219m            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python NumPy打包太大:理解原因与解决方案
NumPy是Python中一个极为流行且功能强大的数学库,它广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。然而,当我们使用NumPy创建大型数组并进行打包(例如使用`pickle`模块保存到文件)时,有时会出现打包文件过大的问题。这可能会影响存储和传输的效率。本文将探讨这一问题的原因,并提供一些解决方案。
## 原因分析
首先,Num            
                
         
            
            
            
            在信息技术迅猛发展的今天,软件行业日益显现出其重要性,而软件工程师作为该行业的核心力量,其专业技能和资质认证也受到了广泛关注。在中国,计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试,即软考,是评价软件从业人员专业能力和水平的重要标准。近年来,Python作为一种高效、简洁且应用广泛的编程语言,在软考中的比重也逐渐增加。本文将围绕“软考Python”这一关键词,探讨其在软考中的地位、备考策略以及Pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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