是否可以像 javascript 一样缩小 python 代码？答案

【问题标题】：Is it possible to minify python code like javascript?是否可以像 javascript 一样缩小 python 代码？
【发布时间】：2019-02-13 07:49:30
【问题描述】：

Python 是一种脚本语言。很难保护 python 代码不被复制。不需要 100% 的保护，但至少可以减缓那些有恶意的人。是否可以像今天的 javascript 前端代码那样缩小/丑化 python 代码？

编辑：python 代码将用于 Raspberry Pi，而不是服务器。在树莓派上，任何人都可以取出 SD 卡并访问 python 代码。

【问题讨论】：

JS 没有被缩小来混淆它。由于有效负载大小，它被缩小以改善渲染时间。
注意：您始终可以分发已编译的字节码文件，而不是原始源文件。它只是混淆（就像缩小一样，很多都可以反转），并且具有类似的优点（有时更小，而且总是更快，因为它节省了重新解析/编译代码所花费的时间）。
缩小和丑化都不是复制保护。它们只会增加修改代码所需的资源。
@user781486 我投了反对票，因为这个问题没有任何意义。 1）缩小和混淆是不同的。 2）服务器端代码不需要缩小。 3) 混淆代码不会妨碍不良行为者。
@erip 这个问题对我来说很有意义。我和 OP 有同样的问题：试图复制保护，或者尽可能接近。在我的行业中，不择手段的抄袭和削弱是司空见惯的。我有兴趣隐藏二进制文件中显示的概念，其中仍然可以读取类和变量名。 1）在这种情况下，做任何一个的工具都会起作用。 2）如果我没记错的话，在微控制器上运行的较小的 CircuitPython 消耗的可用内存较少。 3）它可能足以阻止复制者。这个问题在某些情况下是有效的。

标签： python minify

【解决方案1】：

当然，你可以丑化它，但鉴于 python 依赖于语法缩进这一事实，你无法进行等效的缩小（在 JS 中很大程度上依赖于删除所有空格）。

题外话，但 JS 被缩小以使其下载更快，而不是混淆它。

【讨论】：

【解决方案2】：

python 在服务器端执行。虽然有时故意混淆代码很有趣（查看 perl 混淆；），但对于服务器端代码来说，它永远不是必需的。

如果您试图向某人隐藏您的 python，但他们已经可以访问存储它的目录和文件，那么您遇到的问题比代码混淆更大。

【讨论】：

网站/应用程序并不是编写代码（Python 或其他）的唯一上下文。许多代码在用户的计算机上运行，因为他们安装了您的应用程序/库/脚本/任何东西。

【解决方案3】：

我会回答我自己的问题。

我找到了以下可以完成这项工作的软件工具。我没有尝试过它们，所以我无法评论它们的效果。欢迎对其有效性发表评论。

https://liftoff.github.io/pyminifier/

https://mnfy.readthedocs.io/en/latest/

【讨论】：

为什么投反对票？答案有什么问题？如果投反对票的人解释未来改进的原因会很好。
我不是反对者，但这里的标准通常需要更多内容来回答，而不是简单地链接到场外内容。由于您没有实际使用过这些工具，也不能对它们说太多，因此这并没有真正提供太多内容。邀请其他人评论他们的有效性并没有真正的帮助，因为答案应该作为问题的答案而独立存在； cmets中的讨论只应该是为了讨论对答案的改进（cmets本身经常在以后被删除）。
谢谢。您的反馈很有价值。答案似乎缺乏但对我自己仍然有用。我把它放在我将来参考我自己的问题。
还有python-minifier。

【解决方案4】：

从仅分发 pyc 文件开始怎么样？这些是 Python 解释器出于性能原因创建的文件——它们的加载时间比 .pys 快——但对于普通用户来说，它们很难破译。

python -m compileall .

通过使用 Cython 编译您的 python src 来提高安全性。要“cythonize”您的代码，请在每个模块上运行 Cython + GCC。 init.py 文件必须保持完整以保持模块导入工作。一个愚蠢的 Hello world 示例：

$ cython helloworld.py -o helloworld.c
$ gcc -shared -pthread -fPIC -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python3.7 -o helloworld.so helloworld.c

YMMV 使用这种方法；我遇到了使用不同模块的各种陷阱。

【讨论】：

【解决方案5】：

Nuitka.net 是将您的 Python 代码转换为已编译目标代码的完美方式。这使得逆向工程和公开你的算法变得非常困难。 Nuitka 还可以生成非常便携的独立可执行文件。

虽然这可能是保护商业机密的一种方式，但也存在一些硬性限制。

a) 一些 python 库已经是二进制发行版，很难捆绑在独立的 exe 中（例如 xgboost、pytorch）。

b) 二进制包的广泛 pip 分发是一个非常令人沮丧的练习，因为它链接到 cpython 库。许多 linux 和通用构建都是等待映射和记录的广阔荒地。

至于否决票，请考虑到 1) 并非所有 python 都在服务器上运行 - 有些在边缘运行，2) 非开源作者需要保护他们的知识产权，3) 更小的总是有助于更快的安装。

【讨论】：