yumoqing/kboss
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kgadget/ubuntu/build.sh
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@ -1 +1 @@
pyinstaller --onedir -y --clean kgadget.spec
pyinstaller -y --clean kgadget.spec

43
kgadget/ubuntu/kgadget.spec
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@ -2,10 +2,11 @@
import os
import dataui
import confluent_kafka # 新增：用于获取动态库路径
import confluent_kafka
from PyInstaller.utils.hooks import collect_dynamic_libs
# ---- 定位 confluent_kafka.libs 目录（关键） ----
# ---- 定位 confluent_kafka.libs 目录 ----
# 根据你的实际路径，该方法会得到 /d/zhc/.local/lib/python3.10/site-packages/confluent_kafka.libs
kafka_libs_dir = os.path.join(
os.path.dirname(confluent_kafka.__file__),
'..',
@ -13,7 +14,7 @@ kafka_libs_dir = os.path.join(
)
kafka_libs_dir = os.path.normpath(kafka_libs_dir)
# 如果目录不存在，尝试另一种常见位置（有时 .libs 直接位于 site-packages 下）
# 如果上述路径不存在，尝试另一种可能的布局（备选）
if not os.path.exists(kafka_libs_dir):
alt_dir = os.path.join(
os.path.dirname(os.path.dirname(confluent_kafka.__file__)),
@ -22,35 +23,38 @@ if not os.path.exists(kafka_libs_dir):
if os.path.exists(alt_dir):
kafka_libs_dir = alt_dir
# 调试输出（打包时会打印在控制台，方便确认）
print(f"[SPEC] Using kafka libs dir: {kafka_libs_dir}, exists: {os.path.exists(kafka_libs_dir)}")
# 打包时打印路径以便确认
print(f"[SPEC] Kafka libs dir: {kafka_libs_dir}, exists: {os.path.exists(kafka_libs_dir)}")
# ---- 收集其他动态库（numpy/pandas，如果你使用的话） ----
numpy_binaries = collect_dynamic_libs('numpy') if False else [] # 暂不启用，若有问题可单独处理
# scipy_binaries = collect_dynamic_libs('scipy')
# 如果仍然不存在，可以硬编码为你的实际路径（但建议使用动态方式）
# kafka_libs_dir = "/d/zhc/.local/lib/python3.10/site-packages/confluent_kafka.libs"
# ---- 收集其他动态库（如 numpy, pandas） ----
# 如果你确实使用了它们，可以取消注释并同样处理
numpy_binaries = collect_dynamic_libs('numpy') if False else []
pandas_binaries = collect_dynamic_libs('pandas') if False else []
# 这里我们只关心 kafka，但为了兼容，保留一个空列表
all_binaries = [] # 如果你还有其他二进制文件，可以合并进来
# 如果有其他二进制文件，可以合并到 all_binaries
all_binaries = [] # 这里暂时为空，因为我们用 datas 处理了 kafka
duipath = os.path.dirname(dataui.__file__)
block_cipher = None
# ---- Analysis 部分 ----
# ---- Analysis ----
a = Analysis(
['../src/kgadget.py'],
pathex=['../src'],
binaries=all_binaries, # 暂时为空，后续如有其他 .so 可加入
binaries=all_binaries, # 保留，以防将来需要
datas=[
(f'{duipath}/tmpl/bricks/*.*', 'dataui/tmpl/bricks'),
# 新增：将整个 confluent_kafka.libs 目录复制到打包目录的 confluent_kafka.libs 下
# 关键：将整个 confluent_kafka.libs 目录复制到打包目录的 confluent_kafka.libs 下
(kafka_libs_dir, 'confluent_kafka.libs'),
],
hiddenimports=[
'sqlite3',
'aiopg',
'aiomysql',
'confluent_kafka.admin', # 确保子模块被包含
# 如果你还用到其他子模块，可以继续添加
'confluent_kafka.admin', # 确保子模块被包含
# 如果你使用了其他子模块（如 avro, schema_registry），也在这里添加
],
hookspath=[],
hooksconfig={},
@ -64,7 +68,7 @@ a = Analysis(
pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)
# ---- EXE 部分 ----
# ---- EXE ----
exe = EXE(
pyz,
a.scripts,
@ -76,12 +80,13 @@ exe = EXE(
debug=False,
bootloader_ignore_signals=False,
strip=False,
upx=True,
upx=False, # 关闭 UPX，防止压缩动态库
upx_exclude=[],
runtime_tmpdir=None, # 如果仍出现解压错误，可在这里指定一个可写目录
runtime_tmpdir=None, # 你可以指定一个可写目录，如 '/tmp/kgadget'
console=True,
disable_windowed_traceback=False,
target_arch=None,
codesign_identity=None,
entitlements_file=None
entitlements_file=None,
onefile=False # 使用 onedir 模式（生成文件夹）
)