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generating-python-installer

From ecc

Builds production-grade Windows installers via Nuitka extreme compilation, dist slimming, DLL analysis, and Inno Setup packaging. Targets advanced size/startup optimization, not basic script-to-exe conversion.

Python

deployment

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/ecc:generating-python-installer

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The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill

You are a **Python commercial deployment expert**. Your goal is the **smallest, fastest-starting, cleanest** Windows installer. The core approach is **"Nuitka folder mode (dist) + Inno Setup packaging"** — no single-file builds, no stray console window.

SKILL.md

821 lines · ~6.1k tokens(exceeds 5k compaction limit)

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LanguageJavaScript

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MaintenanceExcellent

Last CommitJun 17, 2026

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Generating Python Installer (Commercial-Grade)

You are a Python commercial deployment expert. Your goal is the smallest, fastest-starting, cleanest Windows installer. The core approach is "Nuitka folder mode (dist) + Inno Setup packaging" — no single-file builds, no stray console window.

When to Activate

Activate when the user explicitly asks for advanced Python packaging or size/startup optimization on Windows:

Nuitka extreme / commercial-grade compilation, smallest-size or fastest-startup builds
dist folder slimming, DLL footprint analysis, 32-bit vs 64-bit size tradeoffs
Inno Setup packaging with full metadata and a clean, residue-free uninstall

This skill targets advanced size/startup optimization — not basic one-file "script to exe" conversion.

How It Works

Confirm build parameters — app name, version, publisher, exe name, source/output dirs, icon. Never auto-fill; ask the user.
Verify the source build — console disabled, LTO enabled, VC++ runtime present.
Compile with Nuitka using the module-exclusion and plugin strategy below.
Slim the dist folder — strip debug symbols, caches, tests, and docs, with safeguards for runtime-required metadata.
Analyze DLLs to find and trim the largest dependencies.
Package with Inno Setup — LZMA2 ultra compression, full metadata, residue-free uninstall, and an arch-matched VC++ redistributable.

Examples

"用 Nuitka 把这个 PySide2 项目打成最小体积的商业安装包" → run the full workflow: recommend 32-bit, exclude WebEngine/3D/Charts, slim dist, package with Inno Setup.
"我的 exe 有 400 MB，怎么瘦身到一半" → analyze DLLs, switch to opencv-python-headless, drop opengl32sw, apply dist slimming.
"安装后在纯净系统打不开" → ensure the matching-arch VC++ redistributable is bundled in the Inno Setup script.

核心理念

坚持 "Nuitka 文件夹模式(dist) + Inno Setup 封装" 方案。拒绝单文件版，拒绝黑窗。

实战参考案例（生产级 PySide2 桌面应用，323 MB，含 OpenCV / Playwright）

项目概况

总体积: 323 MB
打包工具: PyInstaller 4.7 (32位)
主要依赖: PySide2 (22.52 MB), OpenCV (62.38 MB), Playwright (76.74 MB)
Python 版本: Python 3.8 (32位)
DLL 数量: 71 个，总计 93.23 MB

关键优化策略

PASS: 使用 32 位 Python → 体积减少 20-30%
PASS: base_library.zip 压缩标准库 → 0.74 MB
PASS: 精简模块排除 → 无 pytest/unittest/setuptools
PASS: 精简 Qt 插件 → 只保留必要插件

体积分布

组件	体积	占比	优化建议
playwright	76.74 MB	23.8%	非必要可移除
OpenCV	62.38 MB	19.3%	用 opencv-python-headless
PySide2	22.52 MB	7.0%	排除 WebEngine/3D/Charts
其他依赖	161.36 MB	49.9%	-

预期效果对比

项目类型	Nuitka 原始	优化后	参考项目实测
Tkinter + 标准库	150-250 MB	80-120 MB	-
PyQt/PySide	200-400 MB	120-250 MB	323 MB (含 OpenCV 等)
含 numpy/pandas	300-600 MB	180-350 MB	-

核心工作流 (Workflow) - WARNING: 严格执行

当用户请求打包时，按照以下步骤操作：

步骤 1：强制参数确认（FAIL: 禁止使用默认值）

WARNING: 重要规则：以下所有参数必须逐一向用户确认，禁止自动填充或使用默认值！

必须向用户询问并确认以下信息（等待用户明确回复后才能继续）：

参数	说明	示例
软件名称 (App Name)	软件显示名称	`红墨批注`
版本号 (Version)	语义化版本号	`1.0.0`
发布者/公司名 (Publisher)	控制面板显示的发布者	`YourCompany`
主程序 (Exe Name)	主可执行文件名	`RedInk.exe`
源路径 (Source Dir)	Nuitka dist 文件夹绝对路径	`D:\project\dist`
输出路径 (Output Dir)	安装包生成位置	`D:\project\output`
图标路径 (Icon Path)	.ico 文件绝对路径（可选但推荐）	`D:\project\icon.ico`
官网地址 (URL)	可选，用于控制面板链接	`https://example.com`

询问模板：

"请提供以下打包参数，我需要您逐一确认：

软件名称：

版本号：

发布者/公司名：

主程序文件名（如 xxx.exe）：

源路径（Nuitka dist 文件夹）：

输出路径（安装包保存位置）：

图标路径（.ico 文件，可留空）：

官网地址（可留空）：

请逐一填写，或回复"跳过"表示使用空值。"

步骤 2：源文件质量与编译检查（关键） 在生成代码之前，必须向用户发出以下关键确认（因为 Inno Setup 只是打包工具，无法改变程序本身的运行属性）：

"WARNING: 编译参数检查：

去黑窗：请确认您的 dist 文件夹是使用 nuitka --windows-console-mode=disable 编译的。（否则安装后依然会有黑框）

高性能：请确认是否使用了 --lto=yes。（否则启动速度可能不理想）

运行库：请确保 dist 文件夹内已包含必要的 VC++ 运行库，防止在纯净系统上无法运行。

确认源文件已准备好请回复"确认"，否则请先重新编译。"

步骤 3：生成代码 用户确认后，输出包含 完整元数据 和 卸载图标修复 的代码。

Nuitka 极限优化编译（基于参考项目经验）

一、32 位 vs 64 位选择策略

参考项目使用 32 位 Python 的原因：

组件	64位体积	32位体积	节省
python3x.dll	~4.5 MB	~3.8 MB	15%
Qt5Core.dll	~8 MB	~5 MB	37%
numpy	~30 MB	~20 MB	33%
总体	基准	-20~30%	-

推荐使用 32 位条件：

PASS: 程序内存占用 < 2GB
PASS: 不处理超大文件（< 2GB）
PASS: 目标用户是普通办公电脑

32 位编译方法：

# 1. 安装 32 位 Python（和 64 位可以共存）
# 下载地址：https://www.python.org/downloads/windows/

# 2. 用 32 位 Python 安装依赖
py -3.12-32 -m pip install -r requirements.txt

# 3. 用 32 位 Python 编译
py -3.12-32 -m nuitka --standalone ...你的参数

二、模块排除清单（参考项目验证过的）

安全排除列表（运行时不需要）：

unittest,test,pytest,_pytest,doctest,pdb,pdbpp,
setuptools,pip,distutils,pkg_resources,
email.mime,http.server,xmlrpc,pydoc

预期效果：节省 30-50 MB

三、GUI 框架专用优化

Tkinter 极限优化（推荐，最轻量）

nuitka --standalone --windows-console-mode=disable ^
    --lto=yes ^
    --jobs=8 ^
    --enable-plugin=tk-inter ^
    --enable-plugin=anti-bloat ^
    --noinclude-pytest-mode=nofollow ^
    --noinclude-setuptools-mode=nofollow ^
    --nofollow-import-to=unittest,test,pytest,_pytest,doctest,pdb,pdbpp ^
    --nofollow-import-to=setuptools,pip,distutils,pkg_resources ^
    --nofollow-import-to=email.mime,http.server,xmlrpc,pydoc ^
    --python-flag=no_docstrings ^
    --output-dir=dist ^
    --windows-icon-from-ico=icon.ico ^
    --remove-output ^
    main.py

预期体积：80-120 MB（优化后）

PyQt5 / PySide2 优化

nuitka --standalone --windows-console-mode=disable ^
    --lto=yes ^
    --jobs=8 ^
    --enable-plugin=pyqt5 ^
    --enable-plugin=anti-bloat ^
    --noinclude-pytest-mode=nofollow ^
    --noinclude-setuptools-mode=nofollow ^
    --nofollow-import-to=unittest,test,pytest,_pytest,doctest,pdb ^
    --nofollow-import-to=setuptools,pip,distutils,pkg_resources ^
    --nofollow-import-to=PyQt5.QtWebEngine,PyQt5.QtWebEngineWidgets ^
    --nofollow-import-to=PyQt5.Qt3D,PyQt5.QtCharts ^
    --python-flag=no_docstrings ^
    --include-qt-plugins=sensible,styles,platforms ^
    --output-dir=dist ^
    --windows-icon-from-ico=icon.ico ^
    --remove-output ^
    main.py

预期体积：120-250 MB（优化后）

四、一键编译脚本模板

保存为 build_optimized.bat（项目根目录）：

@echo off
chcp 65001 >nul
setlocal enabledelayedexpansion

echo ========================================
echo Nuitka 极限优化编译（参考 参考项目）
echo ========================================

REM === 配置区域（请修改为你的实际值） ===
set APP_NAME=你的软件名
set MAIN_FILE=main.py
set ICON_FILE=icon.ico

REM === 自动检测 CPU 核心数 ===
REM 用 Windows 自带环境变量（wmic 在 Win11 22H2+ 已移除，探不到会让 --jobs=0 单线程编译）
set CPU_CORES=%NUMBER_OF_PROCESSORS%
if not defined CPU_CORES set CPU_CORES=4
set /a BUILD_JOBS=%CPU_CORES%

REM === 参考项目的模块排除清单 ===
set EXCLUDE_MODULES=unittest,test,pytest,_pytest,doctest,pdb,pdbpp
set EXCLUDE_MODULES=%EXCLUDE_MODULES%,setuptools,pip,distutils,pkg_resources
set EXCLUDE_MODULES=%EXCLUDE_MODULES%,email.mime,http.server,xmlrpc,pydoc

echo.
echo [1/4] 清理旧编译...
if exist dist rd /s /q dist
if exist build rd /s /q build

echo.
echo [2/4] Nuitka 编译中（应用 参考项目优化策略）...
echo - CPU 核心: %CPU_CORES% (使用 %BUILD_JOBS% 线程)
echo - 模块排除: %EXCLUDE_MODULES%
echo.

nuitka --standalone ^
    --windows-console-mode=disable ^
    --lto=yes ^
    --jobs=%BUILD_JOBS% ^
    --enable-plugin=anti-bloat ^
    --enable-plugin=tk-inter ^
    --noinclude-pytest-mode=nofollow ^
    --noinclude-setuptools-mode=nofollow ^
    --nofollow-import-to=%EXCLUDE_MODULES% ^
    --python-flag=no_docstrings ^
    --output-dir=dist ^
    --windows-icon-from-ico=%ICON_FILE% ^
    --remove-output ^
    %MAIN_FILE%

if %errorlevel% neq 0 (
    echo.
    echo [错误] 编译失败！
    pause
    exit /b 1
)

echo.
echo [3/4] 统计编译结果...
for /f %%a in ('powershell -NoProfile -Command "(Get-ChildItem -LiteralPath 'dist\%APP_NAME%.dist' -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum"') do set TOTAL_SIZE=%%a
set TOTAL_SIZE=%TOTAL_SIZE:,=%
set /a SIZE_MB=%TOTAL_SIZE% / 1048576
echo - 编译后体积: %SIZE_MB% MB

echo.
echo [4/4] 执行瘦身清理（参考 参考项目策略）...
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File slim_dist.ps1 -DistPath "dist\%APP_NAME%.dist"

echo.
echo ========================================
echo 编译完成！
echo ========================================
pause

五、dist 瘦身脚本（参考项目级别清理）

保存为 slim_dist.ps1（和 build_optimized.bat 同目录）：

param(
    [string]$DistPath
)

$ErrorActionPreference = "Continue"  # 不静默吞错：删除失败会显示出来，避免假成功

Write-Host "`n========================================" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "dist 瘦身清理（参考 参考项目策略）" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "========================================" -ForegroundColor Cyan

if (-not (Test-Path $DistPath)) {
    Write-Host "[错误] 找不到目录: $DistPath" -ForegroundColor Red
    exit 1
}

# 统计初始体积
$InitialSize = (Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB
Write-Host "`n初始体积: $([math]::Round($InitialSize, 2)) MB" -ForegroundColor Yellow

# 参考项目特征：没有 .pdb, .pyi, __pycache__, test 等
Write-Host "`n[应用 参考项目的清理策略...]" -ForegroundColor Green

# 1. 删除调试符号
Write-Host "`n[1/7] 删除 .pdb 调试符号..." -ForegroundColor Green
$pdbFiles = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Include *.pdb -File
$pdbSize = ($pdbFiles | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB
if ($pdbFiles.Count -gt 0) {
    $pdbFiles | Remove-Item -Force
    Write-Host "  删除 $($pdbFiles.Count) 个文件，节省 $([math]::Round($pdbSize, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现 .pdb 文件（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 2. 删除类型提示
Write-Host "`n[2/7] 删除 .pyi 类型提示..." -ForegroundColor Green
$pyiFiles = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Include *.pyi -File
$pyiSize = ($pyiFiles | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB
if ($pyiFiles.Count -gt 0) {
    $pyiFiles | Remove-Item -Force
    Write-Host "  删除 $($pyiFiles.Count) 个文件，节省 $([math]::Round($pyiSize, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现 .pyi 文件（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 3. 删除 __pycache__
Write-Host "`n[3/7] 删除 __pycache__ 缓存..." -ForegroundColor Green
$pycacheDirs = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Directory -Filter "__pycache__"
$pycacheSize = 0
foreach ($dir in $pycacheDirs) {
    $size = (Get-ChildItem -Path $dir.FullName -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum
    $pycacheSize += $size
    Remove-Item -Path $dir.FullName -Recurse -Force
}
if ($pycacheDirs.Count -gt 0) {
    Write-Host "  删除 $($pycacheDirs.Count) 个目录，节省 $([math]::Round($pycacheSize / 1MB, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现 __pycache__（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 4. 删除测试目录
Write-Host "`n[4/7] 删除 test/tests 测试目录..." -ForegroundColor Green
$testDirs = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Directory | Where-Object { $_.Name -match '^tests?$' }
$testSize = 0
foreach ($dir in $testDirs) {
    $size = (Get-ChildItem -Path $dir.FullName -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum
    $testSize += $size
    Remove-Item -Path $dir.FullName -Recurse -Force
}
if ($testDirs.Count -gt 0) {
    Write-Host "  删除 $($testDirs.Count) 个目录，节省 $([math]::Round($testSize / 1MB, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现测试目录（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 5. 删除文档和示例
Write-Host "`n[5/7] 删除 docs/examples 文档目录..." -ForegroundColor Green
$docDirs = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Directory | Where-Object { $_.Name -match '^(docs|examples|samples|demo)$' }
$docSize = 0
foreach ($dir in $docDirs) {
    $size = (Get-ChildItem -Path $dir.FullName -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum
    $docSize += $size
    Remove-Item -Path $dir.FullName -Recurse -Force
}
if ($docDirs.Count -gt 0) {
    Write-Host "  删除 $($docDirs.Count) 个目录，节省 $([math]::Round($docSize / 1MB, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现文档目录（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 6. 删除 .pyc 文件
Write-Host "`n[6/7] 删除 .pyc 字节码..." -ForegroundColor Green
$pycFiles = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Include *.pyc -File
$pycSize = ($pycFiles | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB
if ($pycFiles.Count -gt 0) {
    $pycFiles | Remove-Item -Force
    Write-Host "  删除 $($pycFiles.Count) 个文件，节省 $([math]::Round($pycSize, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现 .pyc 文件（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 7. 精简 .dist-info 元数据
Write-Host "`n[7/7] 精简 .dist-info 元数据..." -ForegroundColor Green
$distInfoDirs = Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -Directory -Filter "*.dist-info"
$removedCount = 0
$removedSize = 0
foreach ($infoDir in $distInfoDirs) {
    # 仅删安装期记账文件；保留 METADATA 与 entry_points.txt（运行期被 importlib.metadata 读取，删除会破坏插件发现）
    $filesToRemove = @("RECORD", "INSTALLER", "direct_url.json")
    foreach ($fileName in $filesToRemove) {
        $file = Join-Path $infoDir.FullName $fileName
        if (Test-Path $file) {
            $size = (Get-Item $file).Length
            $removedSize += $size
            Remove-Item $file -Force
            $removedCount++
        }
    }
}
if ($removedCount -gt 0) {
    Write-Host "  删除 $removedCount 个元数据文件，节省 $([math]::Round($removedSize / 1MB, 2)) MB"
} else {
    Write-Host "  未发现可清理的元数据（已优化）" -ForegroundColor Gray
}

# 统计最终体积
$FinalSize = (Get-ChildItem -Path $DistPath -Recurse -File | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB
$SavedSize = $InitialSize - $FinalSize
$SavedPercent = if ($InitialSize -gt 0) { ($SavedSize / $InitialSize) * 100 } else { 0 }

Write-Host "`n========================================" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "清理完成！" -ForegroundColor Green
Write-Host "========================================" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "初始体积: $([math]::Round($InitialSize, 2)) MB" -ForegroundColor Yellow
Write-Host "最终体积: $([math]::Round($FinalSize, 2)) MB" -ForegroundColor Green
Write-Host "节省空间: $([math]::Round($SavedSize, 2)) MB ($([math]::Round($SavedPercent, 1))%)" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "========================================`n" -ForegroundColor Cyan

# 对比 参考项目
Write-Host "[对比参考]" -ForegroundColor Yellow
Write-Host "参考项目总体积: 323 MB (包含 PyQt, OpenCV, Playwright 等重量级库)" -ForegroundColor Gray
Write-Host "如果你的项目是纯 Tkinter + 标准库，目标应该在 80-150 MB" -ForegroundColor Gray

预期效果：节省 15-30% 体积

六、DLL 依赖分析工具

保存为 analyze_dlls.py（用于找出体积大户）：

"""
DLL 依赖分析工具
参考 参考项目的 DLL 管理策略，帮助识别体积大户和优化建议
"""
import sys
from pathlib import Path

def analyze_dlls(dist_path: str):
    """分析 dist 目录中的 DLL 依赖"""
    dist_dir = Path(dist_path)

    if not dist_dir.exists():
        print(f"[错误] 目录不存在: {dist_path}")
        return

    print("=" * 70)
    print("DLL 依赖分析（参考 参考项目策略）")
    print("=" * 70)

    # 收集所有 DLL
    dll_files = list(dist_dir.rglob("*.dll"))

    if not dll_files:
        print("\n未发现 DLL 文件")
        return

    # 按大小排序
    dll_data = [(dll, dll.stat().st_size) for dll in dll_files]
    dll_data.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    total_size = sum(size for _, size in dll_data)

    print(f"\n总 DLL 数量: {len(dll_files)}")
    print(f"总 DLL 体积: {total_size / 1024 / 1024:.2f} MB\n")

    # 参考项目对比
    print("[对比参考] 参考项目的 DLL 情况:")
    print("  - 总数量: 71 个")
    print("  - 总体积: 93.23 MB")
    print("  - 最大的: libopenblas (26.85 MB), opengl32sw (15.25 MB)\n")

    # 分析大于 3MB 的 DLL
    large_dlls = [(dll, size) for dll, size in dll_data if size > 3 * 1024 * 1024]

    if large_dlls:
        print("=" * 70)
        print("WARNING:  大于 3MB 的 DLL（需重点关注）")
        print("=" * 70)

        for dll, size in large_dlls:
            size_mb = size / 1024 / 1024
            relative_path = dll.relative_to(dist_dir)
            name_lower = dll.name.lower()

            print(f"\n{size_mb:8.2f} MB  {dll.name}")
            print(f"           位置: {relative_path.parent}")

            # 优化建议
            suggestions = get_optimization_suggestion(name_lower)
            if suggestions:
                for suggestion in suggestions:
                    print(f"            {suggestion}")

    # 检查冗余 DLL
    print("\n" + "=" * 70)
    print(" 冗余检查")
    print("=" * 70)

    # 检查调试版本
    debug_dlls = [dll for dll, _ in dll_data if dll.stem.endswith('d')]
    if debug_dlls:
        print(f"\nWARNING:  发现 {len(debug_dlls)} 个调试版本 DLL（可以删除）:")
        for dll in debug_dlls:
            print(f"  - {dll.name}")
    else:
        print("\nPASS: 未发现调试版本 DLL（已优化）")

    # VC++ Runtime
    vc_runtimes = [dll for dll, _ in dll_data if 'vcruntime' in dll.name.lower() or 'msvcp' in dll.name.lower()]
    if vc_runtimes:
        print(f"\n[VC++ Runtime 库] 发现 {len(vc_runtimes)} 个:")
        for dll in vc_runtimes:
            size_mb = dll.stat().st_size / 1024 / 1024
            print(f"  - {dll.name} ({size_mb:.2f} MB)")
        print("   这些是必需的，参考项目也包含了这些文件")

    # 全部 DLL 列表
    print("\n" + "=" * 70)
    print(" 完整 DLL 列表（按体积排序，前 20）")
    print("=" * 70)
    print(f"\n{'体积 (MB)':>10}  {'文件名':<30}  位置")
    print("-" * 70)

    for dll, size in dll_data[:20]:
        size_mb = size / 1024 / 1024
        relative_path = dll.relative_to(dist_dir)
        location = str(relative_path.parent) if relative_path.parent != Path('.') else "根目录"
        print(f"{size_mb:10.2f}  {dll.name:<30}  {location}")

    if len(dll_data) > 20:
        remaining_size = sum(size for _, size in dll_data[20:]) / 1024 / 1024
        print(f"... 还有 {len(dll_data) - 20} 个 DLL，共 {remaining_size:.2f} MB")


def get_optimization_suggestion(dll_name: str) -> list:
    """根据 DLL 名称给出优化建议"""
    suggestions = []

    if "openblas" in dll_name or "mkl" in dll_name:
        suggestions.append("数学运算库，参考项目的 libopenblas 有 26.85 MB")
        suggestions.append("如不需要高性能计算可考虑轻量版")

    elif "opencv" in dll_name or "ffmpeg" in dll_name:
        suggestions.append("OpenCV 相关，参考项目的 opencv_videoio_ffmpeg 有 18.48 MB")
        suggestions.append("考虑用 opencv-python-headless")

    elif "qt5" in dll_name or "qt6" in dll_name or "pyside" in dll_name:
        suggestions.append("Qt 库，参考项目的 Qt5Core 有 5.13 MB")
        suggestions.append("可排除不需要的模块（WebEngine, 3D, Charts）")

    elif "opengl" in dll_name and "sw" in dll_name:
        suggestions.append("OpenGL 软件渲染器，参考项目保留了 15.25 MB")
        suggestions.append("通常可以删除（使用硬件渲染）")

    elif "d3dcompiler" in dll_name:
        suggestions.append("DirectX 编译器，参考项目有 3.53 MB")

    elif "mfc140" in dll_name:
        suggestions.append("MFC 库，参考项目有 4.89 MB")

    return suggestions


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python analyze_dlls.py <dist目录路径>")
        print("示例: python analyze_dlls.py dist/main.dist")
        sys.exit(1)

    analyze_dlls(sys.argv[1])

使用方法：

python analyze_dlls.py dist/你的软件名.dist

完整优化工作流

步骤 1：修改编译脚本配置

编辑 build_optimized.bat，修改这 3 行：

set APP_NAME=你的软件名      REM 改成实际名称
set MAIN_FILE=main.py        REM 你的主程序文件
set ICON_FILE=icon.ico       REM 你的图标文件

步骤 2：一键编译+瘦身

# 在项目根目录执行
build_optimized.bat

步骤 3：分析 DLL 依赖

python analyze_dlls.py dist/你的软件名.dist

步骤 4：根据分析结果优化

如果用了 OpenCV → 改用无头版

pip uninstall opencv-python
pip install opencv-python-headless

如果用了 Qt → 排除不需要的模块

# 在编译命令中添加
--nofollow-import-to=PyQt5.QtWebEngine,PyQt5.Qt3D,PyQt5.QtCharts

删除软件渲染器（如果不需要）

# 在 dist 目录执行
Remove-Item "opengl32sw.dll" -Force

VC++ 运行库处理方案

方案一：静态链接（推荐）

nuitka --static-libpython=yes ...

方案二：捆绑运行库安装（商业发布推荐）

在 Inno Setup 脚本中添加：

; WARNING: VC++ 运行库架构必须与 Python/Nuitka 构建架构一致。
; 本 skill 推荐 32 位 Python，故默认捆绑 vc_redist.x86.exe；
; 若用 64 位 Python 编译，请把下面两处改为 vc_redist.x64.exe。
[Files]
Source: "{#MySourceDir}\..\vc_redist.x86.exe"; DestDir: "{tmp}"; Flags: deleteafterinstall

[Run]
Filename: "{tmp}\vc_redist.x86.exe"; Parameters: "/quiet /norestart"; StatusMsg: "正在安装运行库..."; Flags: waituntilterminated

下载地址：Microsoft Visual C++ Redistributable

Inno Setup 脚本模板（商业终极版）

; =====================================================================
;  WARNING: 商业级 Python 安装脚本 (Inno Setup 6.x)
;  特性：LZMA2 极限压缩 | 全中文 | 完整元数据 | 无残留卸载
;  参考：参考项目(323 MB, LZMA2 压缩)
; =====================================================================

; --- 1. 参数定义 ---
#define MyAppName        "{{APP_NAME}}"
#define MyAppVersion     "{{APP_VERSION}}"
#define MyAppPublisher   "{{PUBLISHER}}"
#define MyAppURL         "{{APP_URL}}"
#define MyAppExeName     "{{EXE_NAME}}"
#define MySourceDir      "{{SOURCE_DIR}}"
#define MyOutputDir      "{{OUTPUT_DIR}}"
;#define MyIconPath      "{{ICON_PATH}}"

[Setup]
; --- 身份识别 ---
AppId={{GENERATE_RANDOM_GUID}}
AppName={#MyAppName}
AppVersion={#MyAppVersion}
AppPublisher={#MyAppPublisher}
AppPublisherURL={#MyAppURL}
AppSupportURL={#MyAppURL}
AppUpdatesURL={#MyAppURL}

; --- 安装路径与权限 ---
DefaultDirName={autopf}\{#MyAppName}
DefaultGroupName={#MyAppName}
DisableDirPage=no
DisableProgramGroupPage=no
PrivilegesRequired=admin

; --- 输出设置 ---
OutputDir={#MyOutputDir}
OutputBaseFilename=Setup_{#MyAppName}_v{#MyAppVersion}

; --- 视觉体验 ---
WizardStyle=modern
#ifdef MyIconPath
SetupIconFile={#MyIconPath}
UninstallDisplayIcon={app}\{#MyAppExeName}
#endif

; ---  核心压缩 (参考 参考项目) ---
Compression=lzma2/ultra64
SolidCompression=yes
LZMAUseSeparateProcess=yes

; --- 架构 ---
; 注意：仅 64 位 Python 构建才设此项。本 skill 推荐 32 位 Python——
; 32 位构建请保持注释，使应用按 32 位安装并与上面捆绑的 vc_redist.x86.exe 匹配。
; 仅当用 64 位 Python 编译时才取消注释。
;ArchitecturesInstallIn64BitMode=x64compatible

[Languages]
Name: "chinesesimplified"; MessagesFile: "compiler:Languages\ChineseSimplified.isl"

[Files]
Source: "{#MySourceDir}\*"; DestDir: "{app}"; Flags: ignoreversion recursesubdirs createallsubdirs

[UninstallDelete]
Type: filesandordirs; Name: "{app}\*"

[Icons]
Name: "{autodesktop}\{#MyAppName}"; Filename: "{app}\{#MyAppExeName}"; Tasks: desktopicon
Name: "{group}\{#MyAppName}"; Filename: "{app}\{#MyAppExeName}"
Name: "{group}\卸载 {#MyAppName}"; Filename: "{uninstallexe}"

[Tasks]
Name: "desktopicon"; Description: "{cm:CreateDesktopIcon}"; GroupDescription: "{cm:AdditionalIcons}"; Flags: unchecked

[Run]
Filename: "{app}\{#MyAppExeName}"; Description: "{cm:LaunchProgram,{#MyAppName}}"; Flags: nowait postinstall skipifsilent

占位符说明

占位符	说明	示例值
`{{APP_NAME}}`	软件显示名称	`红墨批注`
`{{APP_VERSION}}`	版本号	`1.0.0`
`{{PUBLISHER}}`	发布者/公司名	`MyCompany`
`{{APP_URL}}`	官网地址	`https://example.com`
`{{EXE_NAME}}`	主程序文件名	`RedInk.exe`
`{{SOURCE_DIR}}`	Nuitka dist 文件夹路径	`D:\project\dist\RedInk.dist`
`{{OUTPUT_DIR}}`	安装包输出路径	`D:\project\output`
`{{ICON_PATH}}`	图标文件路径	`D:\project\icon.ico`
`{{GENERATE_RANDOM_GUID}}`	需生成唯一GUID	使用 Inno Setup "Tools > Generate GUID"

常见问题 (FAQ)

Q1: 安装后双击程序无反应？

打开 CMD，手动运行 exe 查看错误信息
检查是否缺少 VC++ 运行库
检查 Nuitka 编译是否成功

Q2: 安装包体积过大？

优化方法：

使用 32 位 Python 编译（节省 20-30%）
应用参考项目的模块排除清单
启用 Anti-Bloat 插件
执行 dist 文件夹瘦身脚本
分析 DLL，移除不必要的大文件

Q3: 杀毒软件误报？

解决方案：

提交到主流杀毒厂商进行白名单申请
购买代码签名证书（推荐：Sectigo, DigiCert）
避免使用 UPX 压缩

Q4: 安装时提示 Windows 已保护你的电脑？

购买 EV 代码签名证书（可立即获得信任）
普通代码签名证书需要积累安装量后逐渐获得信任

实战问题处理记录（更新 2026-02-07）

安装后提示缺少 python3xx.dll：必须使用 Nuitka --standalone；确认 dist 内存在该 dll；不要打单文件版。
安装后点击无反应：GUI 启动期可能被重依赖阻塞；将重依赖延迟到"开始导出"再 import；添加日志排查。
Nuitka + MinGW 在非 ASCII 路径报错：把源码复制到 ASCII 目录再编译；设置 PYTHONIOENCODING=utf-8。
Inno Setup 警告 x64 已弃用（仅 64 位构建需要 64 位安装模式时）：改为 ArchitecturesInstallIn64BitMode=x64compatible；32 位构建无需此项。
--disable-console 已废弃：改用 --windows-console-mode=disable。
dist 出现 _nuitka_temp.exe：在 [Files] 中排除它。

优化效果预期

优化组合	体积减少	启动提升	风险等级
基础编译	基准	基准	无
+ `--lto=yes`	5-10%	10-20%	PASS: 无
+ anti-bloat	15-25%	-	PASS: 无
+ 模块排除	20-35%	5%	PASS: 无
+ dist 瘦身	25-40%	-	PASS: 无
+ 32 位编译	40-60%	-	PASS: 无
全部组合	45-65%	15-25%	PASS: 无风险

WARNING: 不建议使用 UPX 压缩，虽然能进一步减小体积，但极易触发杀毒软件误报。

基于参考项目实战经验优化，助你打造商业级安装包！

generating-python-installer

Popularity

Invocation

Context Preview

SKILL.md

generating-python-installer

Popularity

Invocation

Context Preview

SKILL.md

Generating Python Installer (Commercial-Grade)

When to Activate

How It Works

Examples

核心理念

实战参考案例（生产级 PySide2 桌面应用，323 MB，含 OpenCV / Playwright）

项目概况

关键优化策略

体积分布

预期效果对比

核心工作流 (Workflow) - WARNING: 严格执行

Nuitka 极限优化编译（基于 参考项目经验）

一、32 位 vs 64 位选择策略

二、模块排除清单（参考项目验证过的）

三、GUI 框架专用优化

Tkinter 极限优化（推荐，最轻量）

PyQt5 / PySide2 优化

四、一键编译脚本模板

五、dist 瘦身脚本（参考项目级别清理）

六、DLL 依赖分析工具

完整优化工作流

步骤 1：修改编译脚本配置

步骤 2：一键编译+瘦身

步骤 3：分析 DLL 依赖

步骤 4：根据分析结果优化

VC++ 运行库处理方案

方案一：静态链接（推荐）

方案二：捆绑运行库安装（商业发布推荐）

Inno Setup 脚本模板（商业终极版）

占位符说明

常见问题 (FAQ)

Q1: 安装后双击程序无反应？

Q2: 安装包体积过大？

Q3: 杀毒软件误报？

Q4: 安装时提示 Windows 已保护你的电脑？

实战问题处理记录（更新 2026-02-07）

优化效果预期

Similar Skills

Generating Python Installer (Commercial-Grade)

When to Activate

How It Works

Examples

核心理念

实战参考案例（生产级 PySide2 桌面应用，323 MB，含 OpenCV / Playwright）

项目概况

关键优化策略

体积分布

预期效果对比

核心工作流 (Workflow) - WARNING: 严格执行

Nuitka 极限优化编译（基于 参考项目经验）

一、32 位 vs 64 位选择策略

二、模块排除清单（参考项目验证过的）

三、GUI 框架专用优化

Tkinter 极限优化（推荐，最轻量）

PyQt5 / PySide2 优化

四、一键编译脚本模板

五、dist 瘦身脚本（参考项目级别清理）

六、DLL 依赖分析工具

完整优化工作流

步骤 1：修改编译脚本配置

步骤 2：一键编译+瘦身

步骤 3：分析 DLL 依赖

步骤 4：根据分析结果优化

VC++ 运行库处理方案

方案一：静态链接（推荐）

方案二：捆绑运行库安装（商业发布推荐）

Inno Setup 脚本模板（商业终极版）

占位符说明

常见问题 (FAQ)

Q1: 安装后双击程序无反应？

Nuitka 极限优化编译（基于参考项目经验）

Nuitka 极限优化编译（基于参考项目经验）