Python 技术篇 - 通过pyminifier库实现源码压缩、混淆、加密保护实例演示,pyminifier的使用方法

简介: Python 技术篇 - 通过pyminifier库实现源码压缩、混淆、加密保护实例演示,pyminifier的使用方法

   

源代码如下:

image.png

参数 -O :混淆所有函数/方法名、变量和类。默认是不要混淆。

我这里使用参数 -O 进行源码混淆。

image.png

如果运行时报错:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 54: illegal multibyte sequence

可以查看解决方法:

Python 技术篇 - 修改 pyminifier 库源码解决编码不一致导致的报错问题

转换后生成新文件,minified 文件夹里也是转化后的内容,这个是默认生成的,通过参数 -d 可以进行指定。

image.png

可以看到方法和变量名都被改了,而且注释也被默认去掉了,这样就一定程度上提高了我们源代码的安全性。

当然默认会被编码为 gbk ,如需调整可以自行转化一下文件编码。

image.png

pyminifier 详细命令方法如下:

pyminifier -h
Usage: pyminifier [options] "<input file>"
Options:
  --version             show program's version number and exit
  -h, --help            show this help message and exit
  -o <file path>, --outfile=<file path>
                        Save output to the given file.
  -d <file path>, --destdir=<file path>
                        Save output to the given directory. This option is
                        required when handling multiple files. Defaults to
                        './minified' and will be created if not present.
                        将输出保存到给定的目录。当处理多个文件时,此选项是必需的。默认为'./minified',如果不存在,将被创建。
  --nominify            Don't bother minifying (only used with --pyz).
  --use-tabs            Use tabs for indentation instead of spaces.
              使用制表符代替空格来缩进。
  --bzip2               bzip2-compress the result into a self-executing python
                        script.  Only works on stand-alone scripts without
                        implicit imports.
                        以bzip2方式压缩将结果到一个自动执行的python脚本中。只能在独立脚本上工作,不需要隐式导入。
  --gzip                gzip-compress the result into a self-executing python
                        script.  Only works on stand-alone scripts without
                        implicit imports.
                        以gzip方式压缩结果到一个自执行的python脚本中。只能在独立脚本上工作,不需要隐式导入。
  --lzma                lzma-compress the result into a self-executing python
                        script.  Only works on stand-alone scripts without
                        implicit imports.
            以lzma方式压缩将结果到一个自动执行的python脚本中。只能在独立脚本上工作,不需要隐式导入。
  --pyz=<name of archive>.pyz
                        zip-compress the result into a self-executing python
                        script. This will create a new file that includes any
                        necessary implicit (local to the script) modules.
                        Will include/process all files given as arguments to
                        pyminifier.py on the command line.
  -O, --obfuscate       Obfuscate all function/method names, variables, and
                        classes.  Default is to NOT obfuscate.
  --obfuscate-classes   Obfuscate class names.
  --obfuscate-functions
                        Obfuscate function and method names.
  --obfuscate-variables
                        Obfuscate variable names.
  --obfuscate-import-methods
                        Obfuscate globally-imported mouled methods (e.g.
                        'Ag=re.compile').
  --obfuscate-builtins  Obfuscate built-ins (i.e. True, False, object,
                        Exception, etc).
  --replacement-length=1
                        The length of the random names that will be used when
                        obfuscating identifiers.
  --nonlatin            Use non-latin (unicode) characters in obfuscation
                        (Python 3 only).  WARNING: This results in some
                        SERIOUSLY hard-to-read code.
  --prepend=<file path>
                        Prepend the text in this file to the top of our
                        output.  e.g. A copyright notice.

喜欢的点个赞❤吧!

           

目录
相关文章
|
9月前
|
存储 人工智能 测试技术
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
本文介绍如何使用LangChain结合DeepSeek实现多轮对话,测开人员可借此自动生成测试用例,提升自动化测试效率。
2123 125
如何使用LangChain的Python库结合DeepSeek进行多轮次对话?
|
9月前
|
监控 数据可视化 数据挖掘
Python Rich库使用指南:打造更美观的命令行应用
Rich库是Python的终端美化利器,支持彩色文本、智能表格、动态进度条和语法高亮,大幅提升命令行应用的可视化效果与用户体验。
854 0
|
11月前
|
存储 Web App开发 前端开发
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
Python + Requests库爬取动态Ajax分页数据
|
8月前
|
数据可视化 关系型数据库 MySQL
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
本文详解基于Python的电影TOP250数据可视化大屏开发全流程,涵盖爬虫、数据存储、分析及可视化。使用requests+BeautifulSoup爬取数据,pandas存入MySQL,pyecharts实现柱状图、饼图、词云图、散点图等多种图表,并通过Page组件拖拽布局组合成大屏,支持多种主题切换,附完整源码与视频讲解。
811 4
【可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
|
8月前
|
传感器 运维 前端开发
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
本文解析异常(anomaly)与新颖性(novelty)检测的本质差异,结合distfit库演示基于概率密度拟合的单变量无监督异常检测方法,涵盖全局、上下文与集体离群值识别,助力构建高可解释性模型。
599 10
Python离群值检测实战:使用distfit库实现基于分布拟合的异常检测
|
10月前
|
运维 Linux 开发者
Linux系统中使用Python的ping3库进行网络连通性测试
以上步骤展示了如何利用 Python 的 `ping3` 库来检测网络连通性,并且提供了基本错误处理方法以确保程序能够优雅地处理各种意外情形。通过简洁明快、易读易懂、实操性强等特点使得该方法非常适合开发者或系统管理员快速集成至自动化工具链之内进行日常运维任务之需求满足。
659 18
|
10月前
|
机器学习/深度学习 API 异构计算
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
JAX是Google开发的高性能数值计算库,旨在解决NumPy在现代计算需求下的局限性。它不仅兼容NumPy的API,还引入了自动微分、GPU/TPU加速和即时编译(JIT)等关键功能,显著提升了计算效率。JAX适用于机器学习、科学模拟等需要大规模计算和梯度优化的场景,为Python在高性能计算领域开辟了新路径。
959 0
JAX快速上手:从NumPy到GPU加速的Python高性能计算库入门教程
|
10月前
|
数据采集 存储 Web App开发
Python爬虫库性能与选型实战指南:从需求到落地的全链路解析
本文深入解析Python爬虫库的性能与选型策略,涵盖需求分析、技术评估与实战案例,助你构建高效稳定的数据采集系统。
745 0
|
10月前
|
存储 监控 安全
Python剪贴板监控实战:clipboard-monitor库的深度解析与扩展应用
本文介绍了基于Python的剪贴板监控技术,结合clipboard-monitor库实现高效、安全的数据追踪。内容涵盖技术选型、核心功能开发、性能优化及实战应用,适用于安全审计、自动化办公等场景,助力提升数据管理效率与安全性。
331 0

推荐镜像

更多