1.使用Cython加密Python代码防止反编译
2.使用encryptpy加密你的源码Python项目
3.详解Python文件： .py、.ipynb、源码.pyi、源码.pyc、源码.pyd ！源码
4.利用Cython加速计算密集型python任务
5.第31篇：Cython中的源码侠客岛源码字符串对象
6.Python文件如何加密？
使用Cython加密Python代码防止反编译
加密源代码：Cython的双重作用
Cython不仅仅是为了提升Python代码的执行效率，它还具备一定的源码代码加密效果。本文将详细介绍如何利用Cython对Python源代码进行加密处理，源码适合Windows 环境下Python 3.x版本的源码开发者。
步骤一：环境准备
首先，源码确保你的源码环境为win，Python版本为3.x。源码接下来，源码编写Cython编译配置文件，源码这将用于指导C/C++扩展模块的源码构建。
步骤二：编译过程
运行`python setup.py build_ext --inplace`命令，此命令会生成example.c文件，并在当前目录下创建库文件和对象文件。编译结束后，会得到.c源文件和.pyd（Windows动态链接库）或.so（Linux共享对象文件）。
步骤三：使用加密后的模块
生成的.pyd或.so文件可以像原.py文件一样使用。但需要注意，.pyd文件名必须与原文件名一致，否则可能会出现链接错误。
问题与解决方案
在实践中，可能遇到的问题包括需要安装Microsoft Visual C++ .0或更高版本，以及`pyconfig.h`错误和`dynamic module does not define module export function`。解决这些问题需要相应的SDK安装和文件命名一致性。
总结
.py、.pyc、.pyd、.so和.pyx文件的区别在于它们的用途和格式。.py是标准Python源码，.pyc是编译后的字节码；.pyd和.so是编译后的扩展模块，适应Windows和类Unix系统；.pyx则是暴ol源码Cython编写的混合语言源码，用于生成Python模块。
深入了解Cython加密Python代码，可以参考相关教程，如vb.net教程、C#教程、python教程和SQL教程等。希望本文对您有所帮助！
使用encryptpy加密你的Python项目
使用encryptpy加密Python项目
为了保护Python项目代码免于被他人获取，常规的加密或混淆技术显得尤为重要。加密技术通过将源代码转换为难以理解的形式，使得非法访问和使用变得困难。常规方法如简单加密或混淆，容易被反编译或解包，安全性相对较低。
为提高安全性，可以考虑使用Cython将Python代码编译为二进制文件。Cython允许Python代码以extension的方式进行编译，从而实现性能提升和安全性增强。然而，手动进行Cython化和编译过程繁琐且容易出错，此时，encryptpy成为了一个友好的工具，方便对整个项目进行加密。
encryptpy通过Cython将Python代码编译为二进制，实现加密目的。它还支持通过git-diff功能获取两次提交间的差异文件，便于进行编译操作。安装encryptpy非常简单，只需运行命令：
$ pip install encryptpy
encryptpy提供了一系列命令，如init、run和git-diff等。init命令将项目内容复制到build目录下并执行编译过程；run命令编译指定的Python文件；git-diff命令则用于更新项目中的变更文件。
项目配置文件.encryptpy.cfg定义了加密和编译的相关规则。运行示例包括：
1. 使用init命令初始化项目：
$ encryptpy init .
检查build目录，算命源码出售可以发现初始化后的结果。
2. 使用run命令编译Python文件：
$ encryptpy run package_a/main.py
文件package_a/main.py将被重新编译至特定的so文件。
3. 使用git-diff命令更新项目：
$ encryptpy git-diff 0.1 0.2
根据git标签或commit更新差异文件并进行编译。
尽管encryptpy提供了强大的加密功能，但仍存在一些限制。例如，Cython可能无法正确编译某些Python语法，但通常可以通过修改代码或忽略特定问题来解决。此外，encryptpy已解决了一些已知问题，但可能仍存在一些限制。
总结而言，encryptpy为Python项目提供了便捷且有效的加密解决方案，通过将代码编译为二进制文件，增强了项目安全性和保护性。通过配置文件定义加密规则，并利用init、run和git-diff命令实现项目加密和更新操作，encryptpy简化了加密过程，为开发者提供了实用的工具。然而，用户也需注意代码兼容性和潜在的语法限制，以确保加密过程顺利进行。
详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、.pyd ！
今天同事给我扔了一个.pyd文件，说让我跑个数据。然后我就傻了。。
不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件？如果你也懵懵的，请继续往下读吧。小猪收银 源码。
今天科普下各类Python代码文件的后缀，给各位Python开发“扫扫盲”。
.py
最常见的Python代码文件后缀名，官方称Python源代码文件。
不用过多解释了~
.ipynb
这个还是比较常见的，.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名，它代表"IPython Notebook"。
学过数据分析，机器学习，深度学习的同学一定不陌生！
.pyi
.pyi文件是Python中的类型提示文件，用于提供代码的静态类型信息。
一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。
示例代码：
.pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同，以便它们可以被自动关联在一起。
.pyc
.pyc是Python字节码文件的扩展名，用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式，因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。
.pyc文件包含了已编译的字节码，它可以更快地被Python解释器加载和执行，因为解释器无需再次编译源代码。
.pyd
.pyd是Python扩展模块的扩展名，用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。
.pyd文件是编译后的二进制文件，它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。
此外，.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用，就像导入普通的Python模块一样。
由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快，可以使用扩展模块来优化Python代码的性能，尤其是对于计算密集型任务。
.pyw
.pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。
它表示一种特殊类型的_doscan的源码Python脚本文件，用于创建没有命令行界面（即控制台窗口）的窗口化应用程序。
一般情况下，运行Python脚本会打开一个命令行窗口，其中显示脚本输出和接受用户输入。但是，对于某些应用程序，如图形用户界面（GUI）应用程序，不需要命令行界面，而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。
# .pyx
.pyx是Cython源代码文件的扩展名。
Cython是一种编译型的静态类型扩展语言，它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性，以提高性能并与C语言库进行交互。
我对比了下Cython与普通python的运行速度：
fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)
run.py
得出结果：
在这种计算密集任务情况下，Cython比普通Python效率快了近一倍。
利用Cython加速计算密集型python任务
计算密集型任务的特点是需要进行大量计算，主要消耗CPU资源，如计算圆周率、高清视频解码等。此类任务使用多任务可以完成，但任务越多，任务切换时间增加，CPU效率降低，理想情况应使任务数等于CPU核心数。Python脚本语言效率较低，不适于执行计算密集型任务。相比之下，C语言是编译型语言，通过编译器一次性将源代码转换成机器码，执行时无需再次编译，因此运行效率更高，程序可脱离语言环境独立运行。
尽管Cython可以将Python+C混合编码转换为C代码，以优化Python脚本性能或调用C函数库，但这仍然无法与C语言相比。Python语言简洁、易读、可扩展，广泛应用于Web开发、科学计算、统计、人工智能等领域。然而，对于计算密集型任务，Python性能不足。如何在选择Python的情况下提高其运行效率？多进程方法较为常见，Cython便是提升效率的一种手段。
Cython是一种让Python脚本支持C语言扩展的编译器。它能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，用于优化Python脚本性能或调用C函数库。Cython是提高Python性能的常用方法之一。
以计算万以内的素数列表为例，使用Cython优化代码。首先，使用纯Python实现，然后尝试直接使用Cython将其编译为C代码。结果表明，程序执行速度有轻微提升。进一步深入代码，利用Cython分析生成的代码以识别可以优化的部分。通过指定Python数据类型，如将参数n和循环变量i、j定义为int类型，可以减少调用Python虚拟机的次数，从而显著提高程序效率。最终，经过微小的改动，程序运行速度提高了.%，比纯Python版本快了约倍。
程序的优化还可以进一步探索，如使用numpy.array替代原生列表。Python性能提升工具还包括Shed Skin、Numba、Pythran、PyPy等，它们可以从不同角度提高Python程序的运行效率。然而，选择合适的工具和优化策略，针对具体业务制定高效方案才是关键。
总结来看，尽管Python语言在某些领域具有独特优势，但在计算密集型任务中性能不足。Cython等工具可以帮助提升Python程序的运行效率，但实际性能仍可能无法与C语言相比。在选择使用Python时，结合特定的优化策略和技术工具，可以有效提高程序性能。
特别说明的是，Python的动态类型特性导致运行时效率相对较低。Cython通过指定数据类型可以减少Python虚拟机的调用，显著提升程序性能。在优化代码时，应关注循环体内的计算，尽可能减少调用Python虚拟机的次数，从而提高效率。
尽管Cython等工具能够优化Python程序的运行效率，但关键在于根据具体业务需求制定高效解决方案。《Python高性能编程》等书籍可以为Python性能优化提供更深入的了解和指导。
第篇：Cython中的字符串对象
在Cython中处理字符串类型，推荐避免指定类型，这样字符串对象将被视为通用的PyObject*。在Python 2中，str类型表示字节，在Python 3中表示unicode。当在pyx源码文件的头部指定语言级别为3（#cython: language_level=3）时，Cython编译器会将str类型作为unicode处理，这可能导致Python 2解释器不兼容性。如果在Cython内部为字符串变量指定为C的char*或C++的std::string，仅在从CPython前端或PyPy前端接收到字符串并执行大量字符串操作时有效。这些操作在执行之前以C/C++原生数据类型进行，效率相对较高。然而，在return语句之后，由于Python字符串的PyObject属于过度封装，优化效果大打折扣。因此，Cython对字符串输出的优化空间有限。
在Cython内部执行字符串操作时，指定str类型会产生性能开销，因为操作仍在CPython执行模式下进行。例如，在指定language_level=3后，静态指定str类型的a和b实际上仍然是CPython的PyUnicodeObject类型，而非原生C或C++类型。在Cython内部执行字符串拼接操作时，Cython会驱动CPython内部的内存管理器，额外分配新的堆内存存储拼接后的字符串副本。为加快字符串操作，推荐在Cython内部导入C++的std::string容器，利用其执行效率和自动内存垃圾回收机制。C++的string容器执行效率高于使用char*指针，且无需额外手动实现字符串垃圾回收的逻辑。
返回字符串对象时，Cython内部处理完的字符串需要以CPython、PyPy等解释器可以理解的数据封装形式返回，这会对性能产生开销。通过测试，发现三种不同情况的性能对比：不作任何处理，指定返回类型为str，调用c++的std::string并进行字符串拼接操作，以及纯CPython执行，其中不作处理与使用C++ string对象的情况性能差距最小。指定str类型返回的字符串比使用C++ string对象的情况快1.6%，比纯CPython执行快6.8%。
处理字符串返回类型时，经验法则推荐避免指定类型，或直接指定str。因为Python中的一切都是PyObject对象，指定str只是告诉CPython从通用的PyObject*转换为更具体的PyASCIIObject*、PyCompactAsciiObject*或PyUnicodeObject*。str类型关键字用于处理py2/py3兼容性，自动在上下文语境中切换为bytes类型或unicode，以转换为char*或std::string。将类型指定为str的输入字符串是为了与C/C++有更好的互操作性，而不是为了速度。
Python文件如何加密？
在Python世界里，因其高效的开发特性而备受推崇，但代码安全性问题常常引发关注。当需要分享Python代码给客户，又希望保密源码时，加密技术就显得尤为重要。本文将介绍两种常用的Python文件加密手段。
首先，通过编译和反编译pyc文件来实现。在PyCharm中编写一个简单的示例，如打印0到4的数字到test.py文件。在终端执行`python -m py_compile test.py`命令，会生成test.cpython-.pyc文件。尽管pyc文件可以执行，但并非绝对安全。实际上，使用uncompyle6包可以进行反编译。比如，创建一个new.py文件，输入生成的代码，你会发现原始代码几乎被还原。
另一种方法是使用pyd文件。在PyCharm中编辑test.py，需要额外安装cython和C++生成工具。创建一个main.py，编写编译命令，如`cython -c test.py -o test.c && gcc -shared test.c -o test.pyd`。这样，你将得到执行速度更快的test.pyd文件，相比原始py文件，其安全性更高，因为直接的pyc文件反编译并不容易。
总之，Python文件加密可以通过编译为pyc或pyd格式来实现，前者虽然易于执行但可能被反编译，后者则更安全但需要额外的编译步骤。根据实际需求，选择合适的加密方法是关键。
