python代碼混淆工具

Ⅰ 分享!5種常用的python工具

IDLE

在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。

Scikit-learn

Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。

Theano

Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。

Selenium

Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。

Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。

關於分享!5種常用的Python工具，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

Ⅱ Python編程5種常用工具是什麼

【導語】Python是一種開源的編程語言，可用於Web編程、數據科學、人工智慧以及許多科學應用，學習Python可以讓程序員專注於解決問題，而不是語法，由於Python擁有各式各樣的工具，因此更具優勢，在進行Python編程學習的時候，了解使用工具和編程基礎是主要的，那麼Python編程5種常用工具是什麼?一起來了解一下吧。

1、IDLE

在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python
Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test
complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。

關於Python編程常用工具，就給大家介紹到這里了，以上的五種工具希望大家能夠好好利用，工具的使用必然能夠更好的簡化程序編寫，所以還是希望大家能夠不斷進行技能提升，加油!

Ⅲ python混淆代碼後還能找回來么

Python程序的混淆和加密
混淆
為了增加代碼閱讀的難度, 源代碼的混淆非常必要, 一個在線的Python代碼混淆網站. 如果你覺得有用, 可以購買離線版本.
同時需要注意的是, 這個混淆其實還是被很多人懷疑的, 因為即使混淆了, 也沒有改變代碼的結構. 所以, 必要的話, 在編程的時候, 可以故意做點提高逆向難度的事情:
結構稍微改變, 合並幾個類到同一個文件.
面向對象的結構中, 偶爾穿插一些無傷大雅的範式編程風格.
加密
最基本的方法是發布pyc文件, 也就是將所有的.py源文件轉換成pyc對外發布. 詳情可以參考一個blog.
pyc有一個局限性是依賴於python解析器的版本, 使用某一個版本的python解釋器生成的pyc必須要在相同版本下的python解釋器下才可以正常工作.
使用上述方法可以方便的生成pyc, 初步的隱藏代碼了. 不過pyc依然可以被容易的破解, 所以另一種方案是藉助cython. cython可以將python文件轉換成c, 並編譯成pyd文件. 一般將核心模塊編譯成pyd, 這樣被破解的風險就大大降低了. 關於如何使用cython可以參考官網或者這篇文章 或者 這篇
有一個經驗之談, 你可以將所有每個模塊中的某個一個位置的變數抽出, 放到一個python文件中, 使用cython來處理這個文件. 這樣就會增加破解者從其他pyc文件中移除pyd文件依賴的難度了.
總結
Stackoverflow上有一個長貼關於隱藏python代碼實現的. 有興趣的可以讀這里. 技術上方法和手段都是有的, 但是還有不可忽視的一點是法律上的保護和約定.
什麼是pyc文件
pyc是一種二進制文件，是由py文件經過編譯後，生成的文件，是一種byte code，py文件變成pyc文件後，載入的速度有所提高，而且pyc是一種跨平台的位元組碼，是由python的虛擬機來執行的，這個是類似於JAVA或者.NET的虛擬機的概念。pyc的內容，是跟python的版本相關的，不同版本編譯後的pyc文件是不同的，2.5編譯的pyc文件，2.4版本的 python是無法執行的。
什麼是pyo文件
pyo是優化編譯後的程序 python -O 源文件即可將源程序編譯為pyo文件
什麼是pyd文件
pyd是python的動態鏈接庫。
為什麼需要pyc文件
這個需求太明顯了，因為py文件是可以直接看到源碼的，如果你是開發商業軟體的話，不可能把源碼也泄漏出去吧？所以就需要編譯為pyc後，再發布出去。當然，pyc文件也是可以反編譯的，不同版本編譯後的pyc文件是不同的，根據python源碼中提供的opcode，可以根據pyc文件反編譯出 py文件源碼，網上可以找到一個反編譯python2.3版本的pyc文件的工具，不過該工具從python2.4開始就要收費了，如果需要反編譯出新版本的pyc文件的話，就需要自己動手了（俺暫時還沒這能力^--^）,不過你可以自己修改python的源代碼中的opcode文件，重新編譯 python，從而防止不法分子的破解。

Ⅳ python工具有哪些

第一款：最強終端 Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
第二款：互動式解釋器 PtPython
一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。
第三款：包管理必備 Anaconda
強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。
第四款：編輯器 Sublime3
如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。
第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。
第七款：IPython
如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
第十款：Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。

Ⅳ 有哪些值得推薦的 Python 開發工具

推薦5個非常適合Python小白的開發工具：

1、Python Tutor

Python Tutor是由Philip
Guo開發的一個免費教育工具，可幫助開發者攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，開發者可以直接在Web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。如果你不知道代碼在內存中是如何運行的，不妨把它拷貝到Tutor里可視化執行一遍，加深理解。

2、IPython

IPython是一個for Humans的Python互動式shell，用了它之後你就不想再用自帶的Python
shell了，IPython支持變數自動補全，自動縮進，支持bash
shell命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

Jupyter
Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示。它是數據分析、機器學習的必備工具。

4、Anaconda

Python雖好，可總是會遇到各種包管理和Python版本問題，特別是Windows平台很多包無法正常安裝，為了解決這些問題，Anaconda出現了，Anaconda包含了一個包管理工具和一個Python管理環境，同時附帶了一大批常用數據科學包，也是數據分析的標配。

5、Skulpt

Skulpt是一個用JavaScript實現的在線Python執行環境，它可以讓你輕松在瀏覽器中運行Python代碼。使用Skulpt結合CodeMirror編輯器即可實現一個基本的在線Python編輯和運行環境。

Ⅵ 我用python開發了一個小程序，部署在別人的伺服器上，怎麼讓他看不到源代碼

你好！
還真沒試過,,不過方法肯定是有很多中的，我想python的開發工具應該有帶封裝的程序吧！！！
或者刪Py文件，留解釋過後的文件。或者搞一個代碼混淆器，混淆一下就OK了嘛！！！(自己寫一個也行)
希望對你有所幫助，望採納。

Ⅶ python如何下載環境

先來區分幾個在Python基礎學習中比較容易混淆的工具，然後幫助大家一步步修改鏡像源，完成環境的搭建，下面一起來看看吧！

1、概念區分

對於剛剛開始學習Python的零基礎小白來說，可能很容易就會對Pycharm、Python解釋器、conda安裝、pip安裝這個幾個概念混淆。下面跟著我來逐一認識一下它們：

（1）Pycharm是Pytho開發的集成開發環境(Integrated Development Environment，簡稱IDE)，它本身無法執行Python代碼。

（2）Python解釋器才是真正執行代碼的工具，pycharm里可設置Python解釋器，一般我們可去Python官網下載Python3.7或Python3.8版本；如果安裝過anaconda ，它裡面必然也包括一個某版本的Python解釋器；Pycharm配置Python解釋器選擇哪一個都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，並提供給我們使用 conda 命令非常非常方便的安裝各種Python包。

（4）conda安裝：我們安裝過anaconda軟體後，就能夠使用conda命令下載anaconda源里(比如中科大鏡像源)的包。

（5）pip安裝：也是一種類似於conda安裝的python安裝方法，如果用過Centos系統，它就像yum安裝一樣。

2、修改鏡像源

在使用安裝 conda 安裝某些包會出現慢或安裝失敗問題，最有效方法是修改鏡像源為國內鏡像源。之前都選用清華鏡像源，但是2019年後已停止服務。推薦選用中科大鏡像源。

先查看已經安裝過的鏡像源，cmd窗口執行命令：

conda config --show

查看配置項 channels ，如果顯示帶有 tsinghua ，則說明已安裝過清華鏡像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 刪除清華鏡像，如下命令刪除第一個。然後，依次刪除所有鏡像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大鏡像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

並設置搜索時顯示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

確認是否安裝鏡像源成功，執行 conda config --show ，找到 channels 值為如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基礎學習之環境搭建的全部學習內容，大家都看懂了嗎？希望本文的分享能幫到大家！

Ⅷ 有沒有好的 python 混淆器 推薦一個

代碼混淆，其實很簡單。原理就是查找、替換而已。市面上有很多混淆工具，最好是在混淆工具的基礎上，自己再寫一下，二次混淆。演算法也不難。如果需要全局混淆，以及自動混淆，那麼就復雜一些了，需要再加上詞法分析和語法分析。

如何使用：

1，首先得安裝Python。

2，把這個下面這個 confuse.py 文件，復制目標文件夾。

3，更改 raw_name_list 列表裡的字元串。改成你想混淆的變數名或者類名方法名。

4，運行pythonconfuse.py 即可混淆該文件夾下的.cs文件。

這段代碼其實還是很簡單的，只是為大家說明一下混淆思想。如果想更方便的使用，需要再加入一些詞法分析、語法分析的演算法。

代碼如下：

#! /usr/bin/env python

#coding=utf-8

import hashlib

import random

import os

###############################

# Describe : 混淆Unity腳本文件

# D&P Author By: 常成功

# Create Date: 2014-11-25

# Modify Date: 2014-11-25

###############################

#想混淆的變數/方法名

raw_name_list = ["function_1", "function_2", "var_1", "var_2",]

#混淆後的變數/方法名

new_name_list = []

#隨機可選的字母表

alphabet = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g",

"h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q",

"r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z",

]

#生成新的變數名

def create_new_name() :

m = hashlib.md5()

#生成隨機變數名

for raw_name in raw_name_list:

m.update(raw_name)

#生成一個16位的字串

temp_name = m.hexdigest()[0:16]

#合法名稱校驗

#強制以字母作為變數/方法名的開頭

if temp_name[0].isdigit():

initial = random.choice(alphabet)

temp_name = initial + temp_name

temp_name = temp_name[0:16]

#不能重名

while(1):

if temp_name in new_name_list :

initial = random.choice(alphabet)

temp_name = initial + temp_name

temp_name = temp_name[0:16]

else:

new_name_list.append(temp_name)

break

#混淆文件

def confuse_file(path_filename):

file_content = ""

#讀文件內容

f = file(path_filename)

# if no mode is specified, 'r'ead mode is assumed by default

while True:

line = f.readline()

if len(line) == 0: # Zero length indicates EOF

break

#混淆

name_index = 0

for raw_name in raw_name_list:

the_new_name = new_name_list[name_index]

line = line.replace(raw_name, the_new_name)

name_index += 1

file_content += line

f.close()

#重寫文件

f = file(path_filename, 'w')

f.write(file_content)

f.close()

#遍歷當前目錄下的所有.cs文件

def confuse_all():

#獲取當前目錄

dir = os.getcwd()

for root, dirs, filename in os.walk(dir):

for file in filename:

path_filename = os.path.join(root, file)

if path_filename.endswith('.cs'):

confuse_file(path_filename)

print "Confuse File: ", path_filename

if __name__=="__main__":

create_new_name()

confuse_all()

#列印一下混淆的情況.

#如果用文本保存起來, 那麼以後可以反混淆, 還原文件

print "Start Confuse ...."

for j in range(0, len(raw_name_list)) :

print raw_name_list[j] , " --> " , new_name_list[j]

print "Confuse Complete !"

Ⅸ 為什麼python不可加密

可以加密。 python 代碼加密甚至可以做到比用匯編手寫混淆，用 c 手寫混淆更加難以解密。具體做法略復雜僅簡單說個過程。

第一級別是源碼級別的混淆，用 ast 和 astor ，再自己手寫一個混淆器，三五百行的腳本直接混淆到幾萬行，整個文件面目全非，基本可以做到就算直接放腳本給你拿去逆，除非你再寫出來一個逆向前面的混淆演算法的腳本來逆（在熟悉 python 的情況下需要花幾天，且不說需要了解程序構造原理），手動去調試腳本幾乎達到不可行的地步（話費時間再乘以 2 ）

第二級別是個性化定製 pyinstaller ， pyinstaller 會打包所有需要的庫，將腳本也包含進打包的 exe ，但是， pyinstaller 有一個 stub ，相當於一個啟動器，需要由這個啟動器來解密腳本和導入模塊，外面有直接導出腳本的工具，但是那是針對 pyinstaller 自帶的啟動器做的，完全可以自己修改這個啟動器再編譯，這樣逆向者就必須手動調試找到 main 模塊。配合第一級別加密，呵呵，中國就算是最頂尖的逆向專家也要花個一兩周，來破解我們的程序邏輯了，就我所知，實際上國內對於 py 程序的逆向研究不多。

第三級別是再上一層，將 py 翻譯為 c 再直接編譯 c 為 dll ，配合第一階段先混淆再轉 c 再編譯，在第一步混淆之後，會產生非常多垃圾（中間層）函數，這些中間層函數在 c 這里會和 py 解釋器互相調用，腳本和二進制之間交叉運行，本身混淆之後的源碼就極難復原，再混合這一層，想逆向，難。

第四級別是利用 py 的動態特性，絕大多數逆向者都是 c ，匯編出身，對於程序的第一直覺就是，程序就是一條一條的指令，後一條指令必然在這一條指令後面，然而， py 的動態特性可以讓代碼邏輯根本就不在程序裡面，這一點不想多講，涉及到我一個項目里的深度加密。

第五級別，數學做牆。了解過比特幣原理的知道要想用挖比特幣就得提供大量算力去幫網路計算 hash ，這個成為 pow ，那麼既然已經採用 py 了估計已經不考慮太多 cpu 利用率了，那就可以採用 pow （還有其他的手段）確保程序運行時擁有大量算力，如果程序被單步調試，呵呵，一秒鍾你也跑不出來幾個 hash 直接拉黑這個 ip （這個說法可能比較難理解，因為我第四層的加密沒有說明，不過意思就是拒絕執行就對了）