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return 应该放在一个函数里面的,
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将python打包成exe的程序有很多,比如py2exe、PyInstaller等等,但是到目前为止,它们对python3.1支持的都不好,所以这里我要介绍一下cx_freeze 4.2.2,它还能支持跨平台,可以在windows和linux运行。
cx_freeze的下载网址为 ,要根据已安装的python版本进行选择。比如我使用的是python3.1,所以就要下载cx_Freeze-4.2.2.win32-py3.1.msi这个文件。运行这个安装包后,相关程序就会被拷贝到python的目录下。主要在两个地方,一个是C:/Python31/Scripts,另一个是C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze
在以前版本的cx_Freeze中,是通过FreezePython.py这个脚本将py转换为exe,而在4.2.2这个版本中,FreezePython.py已经不见了,主要的工作交给了C:/Python31/Scripts下的cxfreeze.bat来完成。
使用cx_Freeze完成python打包exe主要有两种方法:
第一种,直接运行cxfreeze.bat通过:
先进入cmd命令行,进入C:/Python31/Scripts目录,然后运行cxfreeze.bat -h 就可以看到它的使用说明了。我们可以用cx_freeze自己的sample做个试验。
进入到c:/python31/scripts/下,运行
cxfreeze C:/Python31/Lib/site-packages/cx_Freeze/samples/PyQt4/PyQt4app.py --install-dir=d:/123
pytqt4app.py就会被打包成exe,并且它所用到的库文件,也被一并考到了d:/123目录下。
定义:zip([iterable,
...])
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些
tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list
unzip(解压),看下面的例子就明白了:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
a
=
[1,2,3]
b
=
[4,5,6]
c
=
[4,5,6,7,8]
zipped
=
zip(a,b)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(a,c)
[(1,
4),
(2,
5),
(3,
6)]
zip(*zipped)
[(1,
2,
3),
(4,
5,
6)]
对于这个并不是很常用函数,下面举几个例子说明它的用法:
*
二维矩阵变换(矩阵的行列互换)
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
通过python列表推导的方法,我们也能轻易完成这个任务
1
2
[
[row[col]
for
row
in
a]
for
col
in
range(len(a[0]))]
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数:
1
2
3
4
5
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
zip(*a)
[(1,
4,
7),
(2,
5,
8),
(3,
6,
9)]
map(list,zip(*a))
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
这种方法速度更快但也更难以理解,将list看成tuple解压,恰好得到我们“行列互换”的效果,再通过对每个元素应用list()函数,将tuple转换为list
*
以指定概率获取元素
1
2
3
4
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6
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20
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26
27
import
random
def
random_pick(seq,probabilities):
x
=
random.uniform(0,
1)
cumulative_probability
=
0.0
for
item,
item_probability
in
zip(seq,
probabilities):
cumulative_probability
+=
item_probability
if
x
cumulative_probability:
break
return
item
for
i
in
range(15):
random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])
'c'
'b'
'c'
'c'
'a'
'b'
'c'
'c'
'c'
'a'
'b'
'b'
'c'
'a'
'c'
这个函数有个限制,指定概率的列表必须和元素一一对应,而且和为1,否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下,先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x,利用zip()函数将元素和他对应的概率打包成tuple,然后将每个元素的概率进行叠加,直到和大于x终止循环
这样,”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率,同理”b”为0.1-0.4,”c”为0.4-1.0,假设x是在0-1之间平均取值的,显然我们的目的已经达到
像Python这种解释性的语言,要想私有化部署的同时又保护好源码,就像是对于鱼和熊掌的追求。
虽然做不到尽善尽美,但是对代码进行混淆,增加一点破解的难度,或许能规避一些泄露的风险。
本次演示环境:linux
确保要发布的包根目录("demo")中有__main__.py文件,这个是程序执行入口。
编译
批量改名.pyc文件
移动.pyc文件
清理.py文件
清理__pycache__文件夹
打包成zip
运行时只要将zip文件作为参数即可
最终整合脚本
调用方式
对于在变量和函数名上的混淆有点小儿科,而对于跨文件的类名的混淆又太容易实现。
所以对于混淆程度的取舍,要视工程的规模而定。
2.1 混淆工具pyminifier
在原来的工具 pyminifier上修复了几个bug。
安装:
python3 安装
或者clone下来,自行安装
使用例子
2.2 源码变更
不同的配置对于源码的要求不同,以下是笔者踩过的坑。
其他混淆想法
结合混淆、编译和打包,尝试出以下发布脚本。
主要的思路 :创建一个工作目录tmp,然后在此目录下混淆、编译python代码,完成后把内容打包成pyc文件,再将pyc文件和其他配置文件移动到dist,发布dist即可。
混淆的目的是最大程度保护源码,在发布到客户端后不被轻易破解。
在Python中使用struct模块打包数据和在C/C++语言中定义一个结构体(也是把多个成员打包到一块)差不多。
只要客户端告诉了你打包的数据的格式(比如:数据包的总长度、数据包中各个数据域的长度及类型,以及端序——大端还是小端),然后定义一个等价的C语言结构体,并把接收到的数据放入一个这样的结构体变量(对象)中就完成了解包工作。然后,访问结构体中的特定成员,就是访问传送过来的特定数据了。