Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

複数のPythonモジュールを1つにバンドルする方法

はじめに

Pythonで開発を行っていると、複数のモジュールやスクリプトを1つのファイルにまとめて配布したい場面があります。この記事では、複数のPythonモジュールをバンドルする代表的な2つの方法を紹介します。

方法1:zipファイルとして実行する

Python 2.6以降を使用している場合、スクリプト群をzipファイルにパッケージ化し、そのまま直接実行することができます。

手順は以下の通りです。

  1. 必要なファイルをすべて my_app.zip という名前のzipファイルにまとめる
  2. メインとなるエントリーポイントのスクリプトを __main__.py というファイル名で配置する

これにより、以下のようにpythonコマンドでzipファイルを直接実行できるようになります。

$ python my_app.zip

この方法は標準機能だけで実現できるため、追加のツールが不要なのが大きなメリットです。

方法2:stickytapeを使って単一スクリプト化する

サードパーティ製のツールを利用したい場合は、stickytape モジュールが便利です。stickytapeを使うと、Pythonスクリプトとそれが依存するモジュール群を、単一のPythonスクリプトファイルに変換できます。

インストール方法

ターミナルを開いて、以下のコマンドを実行します。

$ pip install stickytape

基本的な使い方

スクリプトと依存関係がすべて scripts/sample フォルダにある場合、次のようにstickytapeを実行します。

$ stickytape scripts/sample --add-python-path . > ./sample-standalone

リダイレクトではなく、--output-file パラメータを使って出力先のファイル名を指定することもできます。

$ stickytape scripts/sample --add-python-path . --output-file ./sample-standalone

まとめ

  • zipファイル方式__main__.py を含むzipを作成すれば、標準機能だけで直接実行可能(Python 2.6以降)
  • stickytape方式:スクリプトと依存モジュールを単一ファイルに結合でき、配布が簡単になる

用途に応じて、これらの方法を使い分けることで、Pythonアプリケーションの配布がより簡単になります。

  1. PythonのBokehライブラリで複数の図形をプロットして可視化する方法

    Bokehは、データ可視化を支援するPythonパッケージです。オープンソースプロジェクトとして公開されており、HTMLとJavaScriptを使ってプロットを描画します。そのため、Webベースのダッシュボードを構築する際に特に有用なライブラリです。 BokehはデータソースをJSONファイルに変換します。このJSONファイルは、JavaScriptライブラリであるBokehJSへの入力として使用されます。BokehJSはTypeScriptで記述されており、モダンブラウザ上で可視化をレンダリングします。 MatplotlibやSeabornが静的なプロットを生成するのに対し、Bokehはイン

  2. Matplotlibを使ってPythonで複数のプロットを繰り返し作成する方法

    Matplotlibは、データ可視化のために広く利用されている人気のPythonライブラリです。データの可視化は非常に重要なステップであり、数値を一つひとつ確認したり複雑な計算を実行したりすることなく、データ内で何が起きているのかを把握するのに役立ちます。さらに、定量的な洞察を読者や聴衆へ効果的に伝えるための強力な手段にもなります。Matplotlibは、データから2次元のプロットを作成するために使用されます。オブジェクト指向APIを備えているため、Pythonアプリケーションへのグラフの埋め込みも簡単に行えます。IPythonシェル、Jupyter Notebook、Spyder IDEなど