使用cx_Freeze打包Python至exe的版本兼容与配置问题咨询

1. 可兼容打包为exe的Python、numpy、pandas版本组合 #

亲测稳定的版本组合有这些：

• Python 3.8.10 + numpy 1.21.6 + pandas 1.3.5 + cx_Freeze 6.14
• Python 3.9.13 + numpy 1.23.5 + pandas 1.4.4 + cx_Freeze 6.15
• Python 3.7.16 + numpy 1.19.5 + pandas 1.1.5 + cx_Freeze 6.10

注意点：

• 别用Python 3.10+搭配numpy 1.24+或pandas 2.0+，这类新版本依赖内部结构变化大，cx_Freeze容易漏打包关键模块
• 安装时直接用pip指定版本，比如：pip install numpy==1.21.6 pandas==1.3.5 cx_Freeze==6.14（Python版本提前装好对应版本）
• 碰到DLL加载错误，先检查有没有安装对应版本的Visual C++ Redistributable（Python3.7-3.9对应2019版）

2. cx_Freeze中includes与packages的区别及设置方法 #

• includes：用来指定单个模块名。当cx_Freeze自动扫描依赖时，一些深层嵌套的小模块（比如numpy内部的方法模块）可能没被检测到，这时候手动添加即可。示例：

  options = {
      "build_exe": {
          "includes": ["numpy.core._methods", "pandas._libs.tslibs.timedeltas"]
      }
  }
  

• packages：用来指定整个包。如果你的程序依赖某个完整的第三方库（比如pandas、操作SAP的win32com）但没被自动检测到，就把包名填在这里，cx_Freeze会打包这个包下的所有子模块。示例：

  options = {
      "build_exe": {
          "packages": ["pandas", "win32com.client"]
      }
  }
  

设置逻辑：先尝试默认打包，要是exe运行时报找不到模块，看是单个模块缺失还是整个包缺失，对应加到includes或packages中。

3. 针对触发SAP GUI取数+生成PDF程序的excludes配置 #

核心原则是排除完全用不上的包和模块，既能减小exe体积，还能避免依赖冲突：

• 排除没用的GUI库：如果程序没用到tkinter、PyQt这些，添加"tkinter", "PyQt5", "PySide2"
• 排除测试类模块："numpy.testing", "pandas.tests", "unittest"
• 排除系统工具类冗余库："setuptools", "pkg_resources", "distutils"
• 排除未使用的数据处理库：没用到matplotlib、scipy的话，添加"matplotlib", "scipy"
• 示例配置：

  options = {
      "build_exe": {
          "excludes": ["tkinter", "numpy.testing", "pandas.tests", "setuptools", "matplotlib"]
      }
  }
  

提醒：不要随意添加excludes，先确认程序确实用不上这些模块，否则会导致运行报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chosshh