Python 保护源码

由于业务需求对python源码进行保护处理。python源码处理普遍有几种,例如使用pyc等。个人比较推荐直接将源码转成linux下的so文件。

Cython 简介

Cython优势

除了能够加速已经编写的代码之外,Cython还具有其他几个优点:

使用外部C库可以更快

像NumPy这样的Python软件包可以在Python界面中打包C库,使它们易于使用。但是,这些包在Python和C之间来回切换会减慢速度。Cython可以让你直接与底层库进行通信,而不需要Python(也支持C ++库)。

可以同时使用C和Python内存管理

如果你使用Python对象,它们就像在普通的Python中一样被内存管理和垃圾收集。但是如果你想创建和管理自己的C级结构,并使用malloc/free来处理它们,你可以这样做,只记得自己清理一下。

可以根据需要选择安全性或速度

Cython通过decorator 和编译器指令(例如@boundscheck(False))自动执行对C中弹出的常见问题的运行时检查,例如对数组的超出边界访问。因此,由Cython生成的C代码默认比手动C代码安全得多。

如果确信在运行时不需要这些检查,则可以在整个模块上或仅在选择功能上禁用它们以获得额外的编译速度。

Cython还允许本地访问使用“缓冲协议”的Python结构,以直接访问存储在内存中的数据(无需中间复制)。Cython的“记忆视图”可以高速地在这些结构上进行工作,并且具有适合任务的安全级别。

Cython C代码可以从释放GIL中受益

Python的全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)同步解释器中的线程,保护对Python对象的访问并管理资源的争用。但GIL被广泛批评为Python性能的绊脚石,特别是在多核系统上。

如果有一段代码不会引用Python对象并执行长时间运行,那么可以使用nogil:指令将其标记为允许它在没有GIL的情况下运行。这使得Python中间人可以做其他事情,并允许Cython代码使用多个内核(附加工作)。

Cython可以使用Python类型的提示语法

Python有一个类型提示语法,主要由linters和代码检查器使用,而不是CPython解释器。 Cython有它自己的代码装饰的自定义语法,但是最近修改了Cython,你可以使用Python类型提示语法为Cython提供类型提示。

Cython限制

请记住,Cython不是一个魔术棒。它不会自动将每一个poky Python代码变成极速的C代码。为了充分利用Cython,你必须明智地使用它,并理解它的局限性:

常规Python代码的加速很少

当Cython遇到Python代码时,它不能完全翻译成C语言,它将这些代码转换成一系列对Python内部的C调用。这相当于将Python的解释器从执行循环中提取出来,这使得代码默认加速了15%到20%。请注意,这是最好的情况。在某些情况下,可能看不到性能改善,甚至性能下降。

安装Cython

pip install cython

gcc简介

GCC(GNU Compiler Collection,GNU编译器套件),是由 GNU 开发的编程语言编译器。它是以GPL许可证所发行的自由软件,也是 GNU计划的关键部分。

GCC原本作为GNU操作系统的官方编译器,现已被大多数类Unix操作系统(如Linux、BSD、Mac OS X等)采纳为标准的编译器,GCC同样适用于微软的Windows。GCC是自由软件过程发展中的著名例子,由自由软件基金会以GPL协议发布。

GCC功能与作用:

1、预处理

命令gcc首先调用cpp进行预处理,在预处理过程中,对源代码文件中的文件包含(include)、预编译语句(如宏定义define等)进行分析。

2、编译

用GCC编译C/C++代码时,它会试着用最少的时间完成编译并且编译后的代码易于调试。易于调试意味着编译后的代码与源代码有同样的执行顺序,编译后的代码没有经过优化。

3、连接

当所有的目标文件都生成之后,gcc就调用ld来完成最后的关键性工作,这个阶段就是连接。在连接阶段,所有的目标文件被安排在可执行程序中的恰当的位置,同时,该程序所调用到的库函数也从各自所在的档案库中连到合适的地方。

4、汇编

汇编过程是针对编程语言的步骤,调用as进行工作,一般来讲,.S为后缀的编程语言源代码文件和汇编、.s为后缀的编程语言文件经过预编译和汇编之后都生成以.o为后缀的目标文件。

安装gcc

sudo apt-get install gcc

编译

创建 setup.py

from distutils.core import setup 
from Cython.Build import cythonize 
setup(ext_modules = cythonize(["views.py"]))

执行编译

python setup.py build_ext

替换掉源码

你会发现build目录下多了个*.c和*.so文件
.c为C程序
.so为动态链接库
这里我们用到的是编译好的动态链接库
将build 目录下编译好的so文件替换掉源码

补充:

python3

需要在源码加上:
# cython: language_level=3

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