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  • 一、编译

    • 1. 编译为 pyc
    • 2. 编译为 pyo 或者 opt-n.pyc 文件
    • 3. 编译成 pyd 或 so 链接库
      • 编译方法一
      • 编译方法二
      • 编译方法三
      • 使用建议
  • 二、打包

    • 1. PyInstaller
    • 2. 压缩成 pyz
  • 三、反编译

    • 1. pyc 、pyo 文件反编译

      • 在线网站:https://tool.lu/pyc/
      • uncompyle6
      • 其他 Python 反编译工具 uncompyle2, decompyle2, DePython, unpyc, uncompyle, pycdc
    • 2. exe 反编译
  • 四、混淆加密

    • 1. 代码混淆

      • 1.1 在线网站:http://pyob.oxyry.com/
      • 1.2 Intensio-Obfuscator
      • 1.3 pyminifier
      • 1.4 Opy
      • 1.5 pyobfuscate
    • 2.加密
      • 定制 python 解释器
      • 修改 opcode
      • PyArmor

一、编译

提示:编译过程中所有文件路径最好不要出现中文

1. 编译为 pyc

说明

  • pyc 是由 py 文件经过编译后生成的二进制字节码(byte code)文件;

  • pyc 文件的加载速度比 py 文件快;

  • pyc 文件是一种跨平台的字节码,由 python 的虚拟机来执行;

  • pyc 文件的内容跟 python 版本相关,不同的 python 版本编译生成不同的 pyc 文件,只能在相同版本环境下执行;

  • .pyc 文件结构介绍参考:https://www.iteye.com/topic/382423、https://yq.aliyun.com/articles/599833#
    .pyc 文件的前 8 个字节含义:

    - 四个字节的 magic number
    - 四个字节的 timestamp
    

    头四个是 magic number 很多 pyc 都在这个上面做文章,这修改成不合法的,然后你反编译就是败了,你可以找你自己编译成功的 pyc 头直接覆盖掉他的头 8 个字节就可以了, timestamp 是文件的修改时间,主要是当源码有改变的时候 python 就可以重新生成 pyc 文件.

编译方法

利用compileallpy_compile来预编译 python 代码:
这两个从某种意义上是互通的,python 预装了这两个东西,

python -m compileall test.py #把单个.py文件编译为字节码文件
python -m compileall /path/src/ #批量生成字节码文件,/path/src/是包含.py文件名的路径python -m py_compile test.py #把单个.py文件编译为字节码文件
python -m py_compile /path/src/ #批量生成字节码文件,仅将/path/src/的下一层.py文件编译,不会递归执行

上面的 py_compile 针对文件夹是会有一些问题,但理论上这种语法应该是可以的。

可根据项目需要写成编译脚本:

  • compileall

对于 compileall 更详细的参数以及命令解析可以参考的链接:https://docs.python.org/3/library/compileall.html

import compileall# compileall.compile_file编译单个文件;
compileall.compile_file('main.py')#compile_dir 函数编译文件夹下的py文件
compileall.compile_dir('Lib/', force=True)# 使用多处理器编译
compileall.compile_dir('Lib/', workers=2)# Perform same compilation, excluding files in .svn directories.
import re
compileall.compile_dir('Lib/', rx=re.compile(r'[/\\][.]svn'), force=True)# pathlib.Path objects can also be used.
import pathlib
compileall.compile_dir(pathlib.Path('Lib/'), force=True)
  • py_compile

函数原型:

py_compile.compile(file, cfile=None, dfile=None, doraise=False, optimize=-1, invalidation_mode=None):

  • file: 表示需要编译的 py 文件的路径
  • cfile: 表示编译后的 pyc 文件名称和路径,默认为直接在 file 文件名后加 c 或者 o,o 表示优化的字节码
  • dfile: 错误消息保存的路径,默认为源文件名
  • doraise: 如果为 True,编译发生错误时则会引发一个 PyCompileError; 如果为False, 编译文件出错时,则会有输出一个错误信息,而不会引发异常
  • optimize: 编译优化等级,可取-1, 0, 1, 2. 值-1 表示使用当前解释器的优化等级,就像命令行参数-O 的个数。
import py_compilepy_compile.compile(r'Downloads/md5.py')
'Downloads/__pycache__/md5.cpython-37.pyc'

使用

与 py 文件一样使用,最好将文件名中间类似 cpython-36 的部分去掉,否则可能出现导包错误 ModuleNotFoundError:

2. 编译为 pyo 或者 opt-n.pyc 文件

说明

源代码文件经过优化编译后生成的文件,无法用文本编辑器进行编辑
Python3.5 之后,不再使用.pyo 文件名,而是使用类似“xxx.opt-n.pyc 的文件名;
编译成 pyc 和 pyo 本质上和 py 没有太大区别,只是对于这个模块的加载速度提高了,并没有提高代码的执行速度。

编译方法

pyo 文件其实很简单,就是上面 pyc 命令的改版:

python -O -m py_compile file.py
python -O -m py_compile /path/src/
python -O -m compileall file.py
python -O -m compileall /path/src/或者
python -OO -m py_compile file.py
python -OO -m py_compile /path/src/
python -OO -m compileall file.py
python -OO -m compileall /path/src/

运行

与 py 文件一样运行、导入

python sample.cpython-36.pyo
from sample import *

3. 编译成 pyd 或 so 链接库

说明

pyd 格式是 D 语言(C/C++综合进化版本)生成的二进制文件,是 python 的动态链接库;
参考信息:https://docs.python.org/3/faq/windows.html?highlight=pyd#is-a-pyd-file-the-same-as-a-dll

windows 编译环境鄙人用的 Visual Studio 2019

编译方法一

Cython

利用 Cython 模块,根据编译环境不同生成不同文件。

  • 前提安装 Cython
pip intall Cython
  • 编辑一个 setup.py 文件,写入以下代码并运行

注意:程序所在的目录路径不能包含中文文字


# 脚本文件
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(name = 'Hello world app',ext_modules = cythonize("test.py"),
)

然后我们就退回到目录下运行命令,就会在 windows 上生成 pyd 文件,或者 linux 上生成 so 文件:

python setup.py build_ext --inplace
  • build_ext 是指明 python 生成 C/C++的扩展模块(build C/C++ extensions
  • –inplace 的意思是在当前文件目录下生成.pyd 文件,不加这一句就会在 build 文件夹中生成

最终生成如下文件:

其中,build 是生成过程使用到的临时文件。test.c 也是临时文件
注:可能会出现“Unable to find vcvarsall.bat”错误

参考这里

  • 修改 Python 安装目录的文件设置
  • How to deal with the pain of “unable to find vcvarsall.bat”

附:编译选定文件夹下所有 py 文件脚本

import os
import re
import shutil
from distutils.core import Extension, setupfrom Cython.Build import cythonize
from Cython.Compiler import Options# __file__ 含有魔术变量的应当排除,Cython虽有个编译参数,但只能设置静态。
exclude_so = ['__init__.py']
sources = ['.']    # 选定文件夹extensions = []
for source in sources:# 递归遍历文件夹(深度优先)for dirpath, foldernames, filenames in os.walk(source):# 删除pyc文件if '__pycache__' in foldernames:foldernames.remove('__pycache__')shutil.rmtree(os.path.join(dirpath, '__pycache__'))for filename in filter(lambda x: re.match(r'.*[.]py$', x), filenames):file_path = os.path.join(dirpath, filename)print(file_path, end='\t')if filename not in exclude_so:temp = re.sub(r'[/\\]', '.', file_path[:-3]).strip('.')print(temp)extensions.append(Extension(temp, [file_path], extra_compile_args=["-Os", "-g0"],extra_link_args=["-Wl,--strip-all"]))
Options.docstrings = False
compiler_directives = {'optimize.unpack_method_calls': False}
setup(# cythonize的exclude全路径匹配,不灵活,不如在上一步排除。# language_level是python的主版本号ext_modules=cythonize(extensions, exclude=None, nthreads=20, quiet=True, build_dir='./build',language_level=3, compiler_directives=compiler_directives))

编译方法二

安装 easycython

这个最方便只要一行代码就可以搞定。
https://github.com/cjrh/easycython

pip install easycython

这个模块也会自动安装依赖的 cython

转换步骤

将 .py 文件重命名为.pyx
运行命令

easycython *.pyx

上面会将当前文件夹下所有的.pyx 文件生成为.pyd (Linux 下是.so)

html 文件可以查看 .py 文件与 .c 文件的转换对照关系。

编译方法三

Nuitka:用户手册
100%兼容标准 python2/python3,静态编译你的 python 程序
鄙人还没来得及仔细研究。。。

使用建议

同样的,最好重命名 pyd 文件名,将中间的部分删除,前后部分不要动
可以通过import test使用该文件

个人建议:将核心的代码编译为 pyd 或者 so 文件,然后再写一个简单的 main.py 去 import 调用这些链接库文件,达到隐藏核心代码的作用。

另外,cython 在 jupyter notebook 里使用真的很刺激

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