update

kgadget/ubuntu/kgadget.spec

@@ -3,18 +3,15 @@
 import os
 import dataui
 import confluent_kafka
-from PyInstaller.utils.hooks import collect_dynamic_libs
+from PyInstaller.utils.hooks import collect_dynamic_libs, collect_submodules
 
-# ---- 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
+# ---- 定位 confluent_kafka.libs ----
 kafka_libs_dir = os.path.join(
     os.path.dirname(confluent_kafka.__file__),
     '..',
     'confluent_kafka.libs'
 )
 kafka_libs_dir = os.path.normpath(kafka_libs_dir)
-
-# 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__)),
@@ -23,38 +20,31 @@ if not os.path.exists(kafka_libs_dir):
     if os.path.exists(alt_dir):
         kafka_libs_dir = alt_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)}")
 
-# 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 []
+# ---- 收集 numpy/pandas 动态库（若使用） ----
+numpy_binaries = collect_dynamic_libs('numpy') if False else []   # 如果使用，改为 True
 pandas_binaries = collect_dynamic_libs('pandas') if False else []
-# 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
+# 我们也可以直接通过 datas 包含它们的 .libs 目录（但更推荐用 collect_dynamic_libs）
+# 这里我们先用 collect_dynamic_libs 并合并到 binaries
+all_binaries = numpy_binaries + pandas_binaries   # 加入 kafka 吗？不，我们用 datas
 
 duipath = os.path.dirname(dataui.__file__)
 block_cipher = None
 
-# ---- Analysis ----
 a = Analysis(
     ['../src/kgadget.py'],
     pathex=['../src'],
-    binaries=all_binaries,          # 保留，以防将来需要
+    binaries=all_binaries,      # 包含 numpy/pandas 的 .so
     datas=[
         (f'{duipath}/tmpl/bricks/*.*', 'dataui/tmpl/bricks'),
-        # 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'),
+        (kafka_libs_dir, 'confluent_kafka.libs'),   # 复制整个 kafka 目录
     ],
     hiddenimports=[
         'sqlite3',
         'aiopg',
         'aiomysql',
-        '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
+        'confluent_kafka.admin',
     ],
     hookspath=[],
     hooksconfig={},
@@ -68,7 +58,6 @@ a = Analysis(
 
 pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)
 
-# ---- EXE ----
 exe = EXE(
     pyz,
     a.scripts,
@@ -80,13 +69,13 @@ exe = EXE(
     debug=False,
     bootloader_ignore_signals=False,
     strip=False,
-    upx=False,                # 关闭 UPX，防止压缩动态库
+    upx=False,                # 务必关闭 UPX
     upx_exclude=[],
-    runtime_tmpdir=None,      # 你可以指定一个可写目录，如 '/tmp/kgadget'
+    runtime_tmpdir=None,
     console=True,
     disable_windowed_traceback=False,
     target_arch=None,
     codesign_identity=None,
     entitlements_file=None,
-    onefile=False             # 使用 onedir 模式（生成文件夹）
+    onefile=False             # 显式指定 onefile=False
 )