小竹工具箱打包Python代码的核心目标是简化部署、隐藏源码、适配跨平台，以下是6种主流方法的核心分析：
1. 纯源码打包（setup.py/setup.cfg/pyproject.toml）
核心原理：基于Python官方setuptools/wheel工具，将源码打包为.egg/.whl格式，本质是源码/字节码归档。
优点：官方标准、轻量灵活、易维护、跨平台；
缺点：无源码保护、依赖Python环境、无法直接运行；
适用场景：开源库发布、内部团队协作、无需隐藏逻辑的工具类项目。
2. PyInstaller
核心原理：冻结Python解释器、代码（pyc）、依赖库为可执行文件/文件夹，支持多平台。
优点：易用性高、跨平台、灵活配置、源码保护（pyc）；
缺点：打包体积大、启动速度慢、兼容性问题、反编译风险；
适用场景：桌面应用分发、小型工具一键部署。
3. cx_Freeze
核心原理：类似PyInstaller，冻结字节码实现，支持更多Python版本。
优点：稳定性高、轻量可控、开源可扩展；
缺点：易用性差、更新慢、无单文件模式、GUI适配弱；
适用场景：兼容老Python版本、企业级应用、自定义打包逻辑。
4. Py2exe（仅Windows）
核心原理：专为Windows设计，打包为exe，依赖Windows DLL，仅支持老版本Python。
优点：Windows原生适配、体积小、配置简单；
缺点：仅支持Windows、版本限制、依赖处理弱、无维护；
适用场景：遗留Windows项目、轻量Windows小工具。
5. Nuitka
核心原理：将Python编译为C/C++代码，再编译为原生可执行文件（真编译）。
优点：性能提升、源码保护强、兼容性好、体积可控；
缺点：编译耗时久、上手成本高、调试困难；
适用场景：高性能项目、商业闭源软件、数据分析类程序。
6. Docker容器打包
核心原理：封装代码、依赖、解释器、系统环境为Docker镜像。
优点：环境一致性、跨平台、隔离性强、易扩展；
缺点：依赖Docker环境、镜像体积大、启动开销大；
适用场景：后端服务、云原生部署、分布式系统。
| 方法 | 核心特性 | 优点 | 缺点 | 最佳适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 纯源码打包 | 源码/字节码归档 | 官方标准、轻量、易维护 | 无源码保护、依赖Python环境 | 开源库、内部协作项目 |
| PyInstaller | 冻结解释器+字节码 | 易用、跨平台、GUI适配好 | 体积大、启动慢、反编译易 | 桌面应用、快速分发的小工具 |
| cx_Freeze | 冻结字节码（稳定） | 兼容老版本、稳定性高、可定制 | 易用性差、无单文件模式 | 企业级应用、老Python版本适配 |
| Py2exe | Windows专属冻结 | 轻量化、Windows原生适配 | 仅Windows、版本限制、无维护 | 遗留Windows老旧项目 |
| Nuitka | 编译为C/原生二进制 | 性能高、源码保护强、体积小 | 编译慢、上手难、调试复杂 | 高性能项目、商业闭源软件 |
| Docker | 环境封装 | 环境一致、跨平台、易扩展 | 依赖Docker、体积大、启动慢 | 后端服务、云原生部署、微服务 |
