pyinstxtractor-ng 常见问题解决方案
2026-01-20 01:50:46作者:裘旻烁
项目基础介绍
pyinstxtractor-ng 是一个用于提取由 PyInstaller 生成的可执行文件内容的工具。它支持 Linux ELF 和 Windows PE 格式的可执行文件。该项目是 pyinstxtractor 的一个分支,使用 xdis 库来解码 Python 字节码,因此不需要使用与构建可执行文件相同的 Python 版本。pyinstxtractor-ng 还支持自动解密加密的 PyInstaller 可执行文件。
主要的编程语言是 Python。
新手使用注意事项及解决方案
1. 无法找到或运行 pyinstxtractor-ng 的可执行文件
问题描述: 新手用户在下载 pyinstxtractor-ng 后,可能会遇到无法找到或运行可执行文件的问题。
解决步骤:
- 下载可执行文件: 确保从项目的 Releases 页面 下载了适用于你操作系统的预编译二进制文件。
- 设置可执行权限: 对于 Linux 用户,可能需要为下载的二进制文件设置可执行权限。使用以下命令:
chmod +x pyinstxtractor-ng - 运行可执行文件: 在终端或命令提示符中运行可执行文件,例如:
./pyinstxtractor-ng <filename>
2. 提取的文件无法正常运行
问题描述: 用户成功提取了可执行文件的内容,但提取的 Python 脚本无法正常运行。
解决步骤:
- 检查 Python 版本: 确保你使用的 Python 版本与原始可执行文件构建时使用的版本兼容。虽然 pyinstxtractor-ng 不需要相同的 Python 版本,但某些依赖库可能需要特定版本。
- 安装依赖库: 运行提取的 Python 脚本前,确保安装了所有必要的依赖库。通常,这些依赖库会在
requirements.txt文件中列出。使用以下命令安装依赖:pip install -r requirements.txt - 运行脚本: 进入提取的文件目录,运行主脚本,例如:
python main.py
3. 遇到加密的可执行文件无法解密
问题描述: 用户尝试提取加密的 PyInstaller 可执行文件,但 pyinstxtractor-ng 无法解密。
解决步骤:
- 确认加密方式: 确保可执行文件确实使用了 PyInstaller 的加密功能。某些加密方式可能不被 pyinstxtractor-ng 支持。
- 更新工具版本: 检查是否有新版本的 pyinstxtractor-ng 发布,新版本可能支持更多的加密方式。你可以从 Releases 页面 下载最新版本。
- 手动解密: 如果自动解密失败,可以尝试手动解密。参考 PyInstaller 的文档或相关社区讨论,了解如何手动解密可执行文件。
通过以上步骤,新手用户可以更好地理解和使用 pyinstxtractor-ng 项目,解决常见问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
777
暂无简介
Dart
797
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271