Nuitka，100%兼容标准python2/python3，静态编译你的python程序
1. 概述
Nuitka（nuitka.net）可以将python代码转换为C++，然后编译为可执行文件，其通过直接调用python的api的方式实现从解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用python的解释器，可以保证100%的语法兼容，作者宣称100%通过了python的测试用例，作者也宣称可以加速python代码0%~258%。
对比于cx_freeze/py2exe等打包工具，Nuitka则是完全的编译工具，编译后的可执行文件已经不需要字节码解释了，从这点看，已经很像VB6程序依赖于msvbvm60.dll一样了，都是调用dll内的api实现各种功能。
并且nuitka相比cython更帅气的一点是：享受编译福利的同时，你不需要和动态行为说再见。
2. 安装
首先到官网上根据你的python版本下载对应的nuitka安装包，直接执行安装即可，如果安装完成后系统环境变量中没有nuitka安装目录，建议添加。
其次要实现编译，得需要一个编译环境，在windows环境下可以安装微软的VS套件（至少是VS2012，VC6是编译不过的），或者按照MinGW（推荐，小巧，编译速度比VS快）。
安装完编译环境后，要将其bin目录添加到系统的环境变量，以便nuitka调用。
3.编译
直接调用
nuitka –exe yourmodule.py
复制代码
则编译生成yourmodule.exe，试一下直接执行吧。
如果要完全脱离python环境，可以使用命令行
nuitka –exe –recurse-all –standalone –mingw –icon=app_icon.ico yourmodule.py
复制代码
则会将所有依赖的包全部编译然后链接成一个单一的exe文件（依赖的pyd和dll无法链接，会拷贝到目标文件夹）
编译过程很慢，要有耐心！而且目标文件会比较大，要有心理准备。
一般情况下Nuitka生成的exe会比cx_freeze等打包后的exe要大不少，不过现在的计算机不用在乎这一点大小了吧。
4.nuitka的一些问题
尽管nuitka已经很稳定了，但是软件都是有bug的，我这里就列出几个我遇到的
1.python3+pyqt无法脱离python使用
此问题是nuitka不够智能，没有将pyqt所有的依赖都拷贝到目标文件夹所致，所以你要手工拷贝如下文件或目录：
sip.pyd，libEGL.dll，plugins\imageformats\，plugins\platforms\
2.dll/pyd过多
nuitka会将所有依赖的dll都拷贝到目标文件夹，而不管是否是系统标准dll，这样导致目标文件夹很多dll文件，所以编译完成后你可以手动删除这些dll，可能还有一些pyd文件是程序不需要的，也可以删除。
3.无法方便获取当前运行目录
打包工具都会将sys.executable设置为当前执行文件，但是nuitka为了100%和python兼容，没有设置此值，而__file__没有目录信息，所以需要调用操作系统api来获取了，我这里封装了一个简单的函数：
def getModuleFilePath():
#在使用nuitka编译后获取当前运行目录，当前仅工作于windows
import ctypes
try:
GetModuleFileName = ctypes.windll.kernel32.GetModuleFileNameA
except:
return os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
szPath = ctypes.create_string_buffer(b’\x00’*2048)
GetModuleFileName.argtypes = [ctypes.c_int, ctypes.c_char_p, ctypes.c_int]
GetModuleFileName(0, szPath, 2048)
return os.path.dirname(str(szPath.value))
复制代码
5.结论
我也是经过了一段时间的观望和测试才决定使用nuitka的。
评测结果：通过所有测试用例，可执行文件很大（十多兆），内存占用和打包工具打包后的exe基本一样，效率提升一点点，没有源代码泄漏的担心。
从一段时间的实际使用和测试来看，完全可以部署于生产环境。
当然如果你对文件大小比较敏感并且不在意源代码泄漏的话（pyc很容易被反编译），建议使用打包工具代替。
转载自：http://bbs.chinaunix.net/thread-4151005-1-1.html