Correction du crash de démarrage de PyInstaller dans l'application Kivy à l'aide de Python 3.10

Comprendre les plantages de démarrage dans les applications Kivy créées avec PyInstaller

Créer une application Kivy à l'aide de PyInstaller est une approche courante pour empaqueter des applications Python dans des exécutables autonomes. Cependant, malgré un processus de construction réussi, les développeurs rencontrent parfois des plantages inattendus lors du lancement de l'application packagée. Ce problème peut être particulièrement frustrant lorsqu'aucun message d'erreur détaillé n'est fourni.

Dans ce cas, l'application fonctionne parfaitement dans l'environnement de développement, tel que PyCharm, mais échoue lorsqu'elle est empaquetée à l'aide de PyInstaller. Avec des dépendances telles que Kivy 2.3.0, Python 3.10 et des bibliothèques telles que numpy, scipy et pandas, identifier la source du crash devient essentiel pour résoudre le problème.

Des erreurs telles que « erreur inattendue » sans trace claire indiquent souvent des dépendances manquantes, des configurations de fichiers SPEC incorrectes ou des incohérences dans l'environnement virtuel. Étant donné l’importance de s’assurer que tous les fichiers nécessaires sont correctement regroupés, l’examen du fichier PyInstaller SPEC et des dépendances d’exécution est une étape cruciale.

Cet article explore les causes possibles du crash, en se concentrant sur l'amélioration de votre fichier SPEC, la gestion des importations cachées et la garantie que les dépendances Kivy nécessaires sont correctement gérées pendant le processus de construction.

Dépannage des erreurs de démarrage de l'application Kivy avec PyInstaller

Les scripts fournis ci-dessus visent à résoudre un problème très spécifique : une application Kivy créée à l'aide de PyInstaller plante au démarrage avec une "erreur inattendue". Le premier script résout un problème potentiel de manque importations cachées. Il s'agit d'un problème courant lors de l'utilisation de PyInstaller, car il ne détecte pas automatiquement toutes les dépendances, en particulier les bibliothèques comme numpy, pandas, ou scipy. En spécifiant manuellement ces importations cachées dans le Analyse du fichier SPEC, nous veillons à ce que PyInstaller regroupe tous les modules nécessaires, empêchant ainsi l'application de planter en raison de composants manquants.

La deuxième étape importante du script est l'inclusion de Arbre() dans le COLLECTER phase. Cette commande garantit que les dépendances de l'application liées à Kivy, telles que les bibliothèques SDL2 et GLEW, sont correctement incluses dans la build. Ceux-ci sont essentiels au rendu de l’interface graphique de l’application. Si ces fichiers ne sont pas inclus, l'application Kivy ne fonctionnera pas correctement, même si le processus de construction se termine sans erreur. S'assurer que ces binaires sont inclus permet d'éviter les problèmes d'exécution liés à des composants graphiques ou sonores manquants.

Le script aborde également l'inclusion de fichiers externes, tels qu'un fichier JSON créé par le JsonStore à Kivy. Bien que ce fichier JSON soit généré au moment de l'exécution, il est crucial de garantir qu'il est correctement géré pendant le processus de packaging. Le données argument dans le Analyse La fonction nous permet d'inclure explicitement ce fichier dans l'application fournie. Ce faisant, nous évitons l’erreur où l’application plante en raison de fichiers de données externes manquants lors de l’initialisation.

Enfin, on voit également l'utilisation de la compression UPX et le bande option. La compression UPX est utilisée pour réduire la taille de l'application groupée, facilitant ainsi la distribution. Cependant, l'activation d'UPX entraîne parfois des problèmes de compatibilité, c'est pourquoi il est associé à bande=Faux pour éviter de supprimer les symboles de débogage des binaires. En conservant les symboles de débogage, nous pouvons mieux retracer la cause de tout crash ou erreur pendant l'exécution. La désactivation du traçage fenêtré est une autre configuration qui aide à diagnostiquer les problèmes, car elle permet aux messages d'erreur d'apparaître dans la console, fournissant ainsi un aperçu des problèmes potentiels au démarrage.

# Step 1: Modify the SPEC file to include hidden imports manually
# Import necessary dependencies from Kivy, sdl2, and glew
from kivy_deps import sdl2, glew
# Add numpy, pandas, scipy to hidden imports manually
a = Analysis([r'path_to_your_app.py'],
             pathex=['.'],
             binaries=[],
             datas=[],
             hiddenimports=['numpy', 'pandas', 'scipy'],
             hookspath=[],
             runtime_hooks=[],
             excludes=[],
             noarchive=False)
# Add Tree() for all Kivy dependencies to the collect step
coll = COLLECT(exe, Tree('C:\\path_to_project'),
               a.binaries, a.zipfiles, a.datas,
               *[Tree(p) for p in (sdl2.dep_bins + glew.dep_bins)],
               strip=False, upx=True, name='Prototype')

# Step 2: Ensure that the generated JSON file from kivy.storage.jsonstore is included
from kivy.storage.jsonstore import JsonStore
# If JSONStore is used, manually add the JSON file to the build
store = JsonStore('data.json')
# Create the SPEC file to explicitly include the JSON data
datas=[('data.json', '.')],
a = Analysis([r'path_to_your_app.py'],
             pathex=['.'],
             binaries=[],
             datas=[('data.json', '.')],
             hiddenimports=[],
             hookspath=[],
             runtime_hooks=[],
             excludes=[],
             noarchive=False)
coll = COLLECT(exe, Tree('C:\\path_to_project'),
               a.binaries, a.zipfiles, a.datas,
               *[Tree(p) for p in (sdl2.dep_bins + glew.dep_bins)],
               strip=False, upx=True, name='Prototype')

Optimisation de PyInstaller pour les applications Kivy pour éviter les erreurs de démarrage

Lorsque vous travaillez avec PyInstaller et Kivy, un aspect clé à prendre en compte est la gestion des dépendances et des bibliothèques externes. Le comportement par défaut de PyInstaller néglige parfois certaines bibliothèques ou fichiers, en particulier lorsque vous travaillez avec des configurations plus complexes comme des environnements virtuels ou des bibliothèques scientifiques telles que numpy et pandas. S'assurer que toutes les importations masquées sont spécifiées dans le hiddenimports Le paramètre est critique. De plus, PyInstaller peut ne pas inclure automatiquement les dépendances graphiques et multimédias telles que celles de sdl2 ou glew, tous deux essentiels pour les applications Kivy.

Un autre aspect que les développeurs négligent souvent est lié aux environnements virtuels. Lors de la création d'une application Kivy à l'aide de PyInstaller dans un environnement virtuel, il est important de s'assurer que toutes les dépendances sont correctement regroupées. Cela implique d'ajuster le pathex paramètre pour pointer vers les répertoires corrects dans lesquels les bibliothèques sont installées. Si vous ne le faites pas, l'application packagée pourrait fonctionner correctement dans l'environnement de développement mais planter au démarrage en production. Ce problème peut souvent être évité en examinant entièrement la configuration de build et en s'assurant que tous les chemins et dépendances sont corrects.

Enfin, une gestion appropriée des ressources telles que les images, les polices et les fichiers de données est cruciale pour éviter les erreurs de démarrage inattendues. Dans les applications Kivy, des ressources externes sont fréquemment requises, et si celles-ci ne sont pas explicitement incluses dans PyInstaller datas section, l'application peut planter lors de l'initialisation lorsque vous tentez d'accéder aux fichiers manquants. Il est essentiel de vérifier que tous les fichiers nécessaires à l'application au moment de l'exécution sont correctement inclus dans la version finale.