这是一个基于PySide6的图形化Python源码打包工具，用于将Python源码打包成可通过pip install安装的分发包。

py-build-tool/
├── gui_packager.py      # GUI版本主程序文件
├── cli_packager.py      # CLI版本主程序文件
├── pyproject.toml       # 项目依赖配置
├── README.md            # 使用说明
├── README_CLI.md        # CLI版本使用说明
├── start.bat            # 启动脚本（Windows）
├── start.sh             # 启动脚本（Linux/macOS）
├── packages/            # 已打包项目存储目录
└── test_project_with_setup/  # 测试项目

• 双版本支持：提供图形界面(GUI)和命令行界面(CLI)两种操作方式
• 配置文件支持：同时支持setup.py和pyproject.toml两种配置文件格式
• 智能检测：自动检测项目中存在的配置文件类型
• 优先级处理：当两种文件同时存在时，优先使用pyproject.toml
• 文件创建引导：当项目中没有配置文件时，引导用户创建基础模板
• 包信息展示：自动解析配置文件中的包信息并以中文标签展示
• 多格式打包：生成wheel和sdist两种分发格式
• 独立构建目录：为每个项目创建独立的构建环境
• 项目管理：扫描已打包项目并展示，支持打开目录和删除项目
• 进度跟踪：实时显示打包进度和日志信息
• 详细操作说明：在脚本中包含完整的使用说明和注意事项

• Python 3.9+
• uv (用于创建虚拟环境和管理依赖)

1. 克隆或下载本项目
2. 安装依赖（使用uv）：

   uv sync

如果在安装依赖时遇到网络超时问题，可以尝试以下方法：

在命令行中设置超时时间：

set UV_HTTP_TIMEOUT=60
uv sync

在终端中设置超时时间：

export UV_HTTP_TIMEOUT=60
uv sync

或者在安装时直接指定超时时间：

UV_HTTP_TIMEOUT=60 uv sync

双击 start.bat 文件启动应用程序

或者在命令行中运行：

uv run python gui_packager.py

在终端中运行：

chmod +x start.sh
./start.sh

或者直接运行：

uv run python3 gui_packager.py

安装后可以直接运行：

python cli_packager.py

或者使用模块方式运行：

python -m cli_packager

详细使用说明请查看 README_CLI.md 文件。

1. 运行程序后，点击"选择源码路径"按钮选择要打包的Python项目目录
2. 工具会自动检测配置文件并显示包信息
3. 点击"开始打包"按钮
4. 等待打包完成，过程中可以在日志区域查看详细信息
5. 打包完成后会弹出提示框，可选择打开输出目录

1. 运行CLI工具
2. 选择"打包Python项目"
3. 输入要打包的Python项目路径
4. 工具会自动检测配置文件并显示包信息
5. 可选择编辑包信息或直接确认
6. 选择构建类型（wheel、sdist或all）
7. 等待打包完成

两个版本的脚本中都包含了详细的使用说明和操作指南：

• GUI版本：查看 gui_packager.py 文件开头的文档字符串
• CLI版本：查看 cli_packager.py 文件开头的文档字符串

这些说明包含了完整的功能介绍、使用方法、注意事项等信息。

打包完成后，将在项目目录下的packages目录中生成构建文件：

• .tar.gz 文件：源码分发包
• .whl 文件：wheel分发包

这两个文件都可以通过pip install命令安装(该项目使用了uv管理依赖, pip 同理操作即可)：

uv pip install your-package-name-version.tar.gz
# 或
uv pip install your-package-name-version.whl

项目中包含一个简单的测试项目 test_project_with_setup，可以用来测试打包工具：

• main.py: 简单的Python程序
• pyproject.toml: 测试项目的依赖管理文件

• 源码目录中需要包含Python文件
• 生成的包遵循Python Packaging标准
• 打包过程会在当前目录下创建临时的build目录
• 打包时间取决于项目复杂度

如果遇到问题，请检查：

1. Python是否正确安装
2. 是否有网络连接（用于下载依赖）
3. 源码目录是否包含有效的Python文件
4. 是否有足够的磁盘空间
5. 网络连接是否稳定（可尝试增加超时时间）
6. 是否已正确安装所有依赖（包括setuptools）