Question

方法一 (入门级): 源码 py 到 字节码 pyc 的转化，windows 环境生成的文件在 __pycache__ 目录。

# 编译: 依赖模块 py_compile 或 compileall
$ python -m py_compile *.py

# 反编译: 依赖模块 uncompile
$ uncompyle6 xx.cpython-38.pyc > xx.py

方法二：代码混淆，通过变量名替换等方法 让代码变得难读。常用混淆库有 pyobfuscate ，pyminifier

$ pip install pyminifier
$ pyminifier --nonlatin --replacement-length=10 -O xx.py

# 或者 base64 编码 + lzma 加密
$ pyminifier --lzma "xx.py"
import lzma, base64
exec(lzma.decompress(base64.b64decode('/Td6WFoAAATm1rRGAgAhARYAAAB0L+Wj4AC9AIddADSbSme4Ujxz0DHnfZG4YVh3r9CsdtAwW4DRCnyvCgYFNNvit5ucVyZEXm0xrZQFnMmnv5z9aXgGq8oGWLMz+nFaI+A7zI5M115jvtlkHe2PTQ44cNNJgVhXoX718yXUd9RQuI13Z9g+nUZiG4oGdJRmK7JehLK/UQ2Tic8JFOCKT4lM8+hv4AAAZj5170QAhWgAAaMBvgEAALPN0p2xxGf7AgAAAAAEWVo=')))
# Created by pyminifier (https://github.com/liftoff/pyminifier)

方法三: .pyd 或.so 加密

使用 cpython, 将 .py/.pyx 编译为 .c 文件，再将 .c 文件编译为 .so (Unix) 或 .pyd (Windows)

# step1: 安装依赖模块 cython
$ pip install cython


# step2: setup.py 
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythoniz

# cythonize 的参数可以是文件列表，需要生成 SO 的文件 
setup(ext_modules = cythonize(["hello.py"]))


# step3: 打包生成 so 文件 
python setup.py build_ext

# 删除相应的源文件 

工具 jmpy

# 在 dist 目录得到 pyd 文件
$ pip install jmpy3
$ jmpy -i "XX.py" -m 0

可能问题: 若代码版本不支持在 cpython，兼容成本较大。

方法四：订制 python 解释器

其它方法：使用 py2exe (只选用于 windows)，第三方包

定制 Python 解释器可以为特定需求或特定环境提供更高的灵活性和功能。下面是关于如何定制 Python 解释器的概述，包括常见的方法和步骤。

一、使用 CPython 源码构建定制解释器

1. 获取 CPython 源码 ：

    

   • 从 CPython GitHub 仓库 克隆源代码。

   git clone https://github.com/python/cpython.git
   cd cpython
   

2. 修改源代码 ：

    

   • 根据需要修改 Python 解释器的行为。可以修改文件，如 Python/ceval.c （解释器主循环）， Python/pythonrun.c （Python 运行时），或 Include/Python.h （Python API）等。
3. 构建解释器 ：

    

   • 使用标准构建命令编译解释器。

   ./configure
   make
   

4. 测试修改 ：

    

   • 在构建完成后，运行测试用例，确保定制的解释器正常工作。

二、创建 Python 子集或专用解释器

1. 使用 MicroPython 或 CircuitPython ：

    

   • 如果目标是嵌入式设备，考虑使用 MicroPython 或 CircuitPython，这些都是轻量级的 Python 解释器，适合资源受限的环境。
2. 定制功能集 ：

    

   • 在现有的微型解释器基础上，添加或移除模块和功能。例如，MicroPython 支持常用模块的子集，可以根据需求进行定制。

三、使用 Cython 或其他工具扩展 Python

1. Cython ：

    

   • 使用 Cython 将 Python 代码编译为 C 代码，以提高性能，并可以更直接地访问 C API。
   • 在 Cython 代码中，你可以添加特定的功能或优化。

   cdef int add(int a, int b):
       return a + b
   

2. 定制扩展模块 ：

    

   • 创建 C 扩展模块，向 Python 解释器添加新功能。可以使用 setup.py 文件进行构建。

四、使用 PyInstaller 或 cx_Freeze 打包

1. 打包 Python 解释器 ：
   • 使用 PyInstaller 或 cx_Freeze 打包你的 Python 应用程序及其解释器，以便于分发和部署。

五、修改现有解释器的行为

1. 通过 sys 模块修改 ：

    

   • 在运行时，可以通过 sys 模块来修改 Python 解释器的一些行为，例如添加路径、调整模块导入等。

   import sys
   sys.path.append('/path/to/custom/modules')
   

2. 使用自定义元类和装饰器 ：

    

   • 使用元类和装饰器来扩展和修改类和函数的行为。

六、构建特定的应用程序环境

1. 创建虚拟环境 ：

    

   • 使用 venv 或 virtualenv 创建一个专用的 Python 环境，以隔离库和依赖项。
2. 使用 Docker 容器 ：

    

   • 将定制的 Python 环境封装在 Docker 容器中，便于分发和管理。

七、文档和维护

• 记录修改 ：

   

  • 对所有修改和定制进行文档记录，以便后续维护和更新。
• 保持更新 ：

   

  • 定期更新自定义解释器，以确保兼容性和安全性，跟踪 Python 官方版本的更新。

结论

定制 Python 解释器可以满足特定的需求和功能。通过修改 CPython 源码、创建轻量级的解释器、使用 Cython 等工具，开发者可以为特定应用场景设计出灵活而高效的解决方案。在整个过程中，确保良好的文档记录和定期维护是非常重要的。