Skip to content

Demonstrator of simulation of noise from trains

Notifications You must be signed in to change notification settings

larssonkrister/Stationsnara

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

35 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Stationssamhällen

Det här är en demonstrator utvecklad i projektet God ljudmiljö i stationssamhällen!

Demonstratorn kan köras i Windows 10 och kräver att Google Chrome finns installerad på datorn.

För att göra en distribution krävs två steg. Först görs en distribution av pytonprogrmmet. Därefter paketeras distributionen som en Windows installerare.

Ladda ner projektet

Ladda ner projektet med git git clone https://github.com/larssonkrister/Stationsnara.git eller som .zip fil, det finns en knapp på huvudsidan Clone or download. Om du laddat ner som .zip fil packa upp den på lämpligt ställe.

Skapa python distribution

För att kunna skapa en python distribution så krävs att python>=3.6, flask>=1.0.2 och pyinstaller finnns installerad på datorn. Förslagsvis kan man installera Python distributionen miniconda. Sedan installeras flask genom att köra följande kommand i PowerShell conda install flask och pyinstaller med conda install pyinstaller

Gå in i projektets mapp Stationsnara. Öppna ett PowerShell fönster (finns i file menyn längst uppe till vänster i filbrowsern).

Kör komandot: pyinstaller main.py

All kod som behövs för att köra python programmet finns nu i mappen dist.

Skapa en Windows installerare

För att kunna skapa en Windows installerare så krävs programmet Inno Setup. Installera det på datorn.

Starta Inno Setup Compiler, öppna filen rise_sns.iss och kör (run), det också tar en stund. När programmet är klart så finns en installerare i mappen output

About

Demonstrator of simulation of noise from trains

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • HTML 50.1%
  • Python 37.3%
  • CSS 8.1%
  • Inno Setup 4.4%
  • Batchfile 0.1%