1. python文件后缀是什么
python文件后缀总结：
（1）.py：这通常是您编写的输入源代码。
（2）.py3：Python3脚本（Python3脚本通常以.py而不是.py3结尾，很少使用）。
（3）.pyc：这是编译好的字节码。如果导入一个模块，python将生成一个*.pyc包含字节码的文件，以便再次导入它更容易(也更快)。
.pyc二进制文件可以反编译成.py文件，反编译软件叫Easy Python Decompiler。
（4）.pyo：这是在优化(-O)时创建的*.pyc文件，从Python3.5开始，Python将只使用.pyc而不是.pyo和.pyc。
（5）.pyd：这基本上是一个Windows DLL文件。
（6）.pyi：MyPy存根，存根文件（PEP 484）。
（7）.pyw：用pythonw.exe执行的Windows的Python脚本。
（8）.pyx：将Cython src转换为C/C++。
（9）.pyz：Python脚本归档（PEP 441）（这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩Python脚本（ZIP）的脚本）。
（10）.pywz：用于MS-Windows的Python脚本归档（PEP 441）（这是一个包含标准Python脚本头之后的二进制形式的压缩 Python脚本（ZIP）的脚本）。
（11）.py [cod]：.gitignore中的通配符表示该文件可能是.pyc，.pyo或.pyd。
（12）.rpy：包含应用程序或框架特定功能的RPython脚本或Python脚本。
（13）.pyde：处理使用的Python脚本。
（14）.pyp：Py4D Python插件。
（15）.pyt：Python声明文件。
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Python的话，把重要的内容用Cython编译成C语言，然后编译成扩展模块，这样就很难反编译了。
3. 使用python语言如何保密源代码以防止逆向工程
大家都很忙，谁有时间看你的的烂代码！
如果真的怕泄露，别用python.
我以前做过这类事情，而且当时更严格，需要打包部署到客户的服务只在有效期内有效，超过有效期必须更新证书才行。
Python代码用任何方法都没法保证保密性，这个时候你可以考虑用一个工具“nuitka”，这个工具会把你的python源代码映射为c++然后编译为二进制，因此对方是无论如何得不到你的源代码的。
代价就是nuitka这个工具并不完美，有一些限制并不能100%完美的转换所有python代码。
1.用Cython编译python成 Windows的pyd文件或Linux的so文件，二进制文件相对安全性较高。
2.用源码混淆器把代码搞的又臭又长。。。混淆完了再用Cython编译为二进制。。。这样静态反编译逆向难度也不小。
3.同其他语言程序一样，可以对调试状态进行检测，当处于调试状态时退出程序或进入混乱代码耗费逆向工程人员心神。
4.分享一个跨平台反调试手段，检测函数运行时间，加断点会导致函数运行时间变长，也可感知正在被调试。
Python是提倡开源的，既然选择Python还是拥抱开源才好~ 都开源还担心逆向工程嘛
没有不能逆的软件。
只要汇编语言过关，逆向工程都是可以实现的，不要有其它想法。
你唯一可以做的，就是不让别人用python读取源代码而已。那样实现起来比较简单。
python 适合开发服务器程序，或者自己科研使用的程序，如果是 作为用户程序，安装到 pc 或手机上，还是 其它 c++ 或java 比较合适
1）可以把需要保护的部分用c语言实现，从而编译成so等文件，这样逆向的成本会比较高，可以防止直接打开python文件看到代码逻辑。
2）so文件通过ida等工具也是可以反汇编的，可以通过对c语言进行代码混淆，花指令等操作，提高通过ida等反汇编工具的分析难度。
3）不存在绝对无法逆向的技术手段，因此只能是看具体需求，选择具体的防逆向的技术手段。
有工具类似py2exe转成可执行程序，隐藏全部源代码，虽然bytecode还是可以反编译，但是难度大多了
1. 最稳的就是你改cpython加载代码的过程，改zip包读取最稳。
2. 借助一些加密工具在编译pyc之前进行一定的混淆，可以防君子，自我安慰一下。
商用一般都是用第一种办法，小打小闹用第二种。
可以考虑使用pymod工具，使用pymod pack 将模块加密打包，发布的时候一个模块就一个文件。
先睹为快，看看一个项目发布的时候，只有几个文件，
main.py 项目程序入口
setting.py 项目配置
apps 项目模块
plusins 项目插件目录
创建项目 pymod create demo1
cd demo1
创建模块 pymod add mod1
启动pycharm 开始编写功能模块
一个模块默认由三个文件组成
__init__.py 、 handlers.py 、param_schemas.py
业务逻辑主要在handlers.py中编写
__init__.py
from pymod.blueprint import Blueprint api = Blueprint("/mod1") from .handlers import *
param_schemas.py
schema_sfz = { "type": "object", "required": ["sfz", "nl"], "properties": { "sfz": { "type": "string", "minLength": 18, "maxLength": 18, "description": "身份证明号码" }, "nl": { "type": "integer", "minimum": 0, "maximum": 150, "description": "年龄" } } }
handlers.py
from . import api from pymod.ext import RequestHandler, params_validate,TrueResponse,FalseResponse from .param_schemas import schema_sfz from pymod.plugins import sfz_check @api.add_route('/hello') class Hello(RequestHandler): def get(self): self.write('Hello World') @params_validate(schema_sfz) def post(self): sfz = self.get_json_arg("sfz") nl =self.get_json_arg("nl") # self.write(TrueResponse(sfz=sfz, nl=nl)) if sfz_check.check_sfzmhm(sfz): self.write(TrueResponse(hint="身份证明号码验证通过")) else: self.write(FalseResponse(hint="身份证明号码验证失败"))
三、项目部署
程序调试 修改setting.py
# 开发模式下 运行的模块名称必须填写
moles = ["mod1"] moles_config ={ "mod1": { "deny_ip": "", "allow_ip": "*" } }
启动程序 python main.py
调试没有问题，进入发布模式
在项目目录下
pymod pack mod1
在target目录下生成mod1.mod文件，将其复制到apps目录中
修改setting.py
# 开发模式下 运行的模块名称必须填写
moles = []
再次运行 python main.py 测试
一切OK，系统就可以发布了。
说不能保密的，是没有研究过python的机制的。我做个一个项目，所有源代码自定义加密，运行时解密。
4. python混淆代码后还能找回来么
Python程序的混淆和加密
混淆
为了增加代码阅读的难度, 源代码的混淆非常必要, 一个在线的Python代码混淆网站. 如果你觉得有用, 可以购买离线版本.
同时需要注意的是, 这个混淆其实还是被很多人怀疑的, 因为即使混淆了, 也没有改变代码的结构. 所以, 必要的话, 在编程的时候, 可以故意做点提高逆向难度的事情:
结构稍微改变, 合并几个类到同一个文件.
面向对象的结构中, 偶尔穿插一些无伤大雅的范式编程风格.
加密
最基本的方法是发布pyc文件, 也就是将所有的.py源文件转换成pyc对外发布. 详情可以参考一个blog.
pyc有一个局限性是依赖于python解析器的版本, 使用某一个版本的python解释器生成的pyc必须要在相同版本下的python解释器下才可以正常工作.
使用上述方法可以方便的生成pyc, 初步的隐藏代码了. 不过pyc依然可以被容易的破解, 所以另一种方案是借助cython. cython可以将python文件转换成c, 并编译成pyd文件. 一般将核心模块编译成pyd, 这样被破解的风险就大大降低了. 关于如何使用cython可以参考官网或者这篇文章 或者 这篇
有一个经验之谈, 你可以将所有每个模块中的某个一个位置的变量抽出, 放到一个python文件中, 使用cython来处理这个文件. 这样就会增加破解者从其他pyc文件中移除pyd文件依赖的难度了.
总结
Stackoverflow上有一个长贴关于隐藏python代码实现的. 有兴趣的可以读这里. 技术上方法和手段都是有的, 但是还有不可忽视的一点是法律上的保护和约定.
什么是pyc文件
pyc是一种二进制文件，是由py文件经过编译后，生成的文件，是一种byte code，py文件变成pyc文件后，加载的速度有所提高，而且pyc是一种跨平台的字节码，是由python的虚拟机来执行的，这个是类似于JAVA或者.NET的虚拟机的概念。pyc的内容，是跟python的版本相关的，不同版本编译后的pyc文件是不同的，2.5编译的pyc文件，2.4版本的 python是无法执行的。
什么是pyo文件
pyo是优化编译后的程序 python -O 源文件即可将源程序编译为pyo文件
什么是pyd文件
pyd是python的动态链接库。
为什么需要pyc文件
这个需求太明显了，因为py文件是可以直接看到源码的，如果你是开发商业软件的话，不可能把源码也泄漏出去吧？所以就需要编译为pyc后，再发布出去。当然，pyc文件也是可以反编译的，不同版本编译后的pyc文件是不同的，根据python源码中提供的opcode，可以根据pyc文件反编译出 py文件源码，网上可以找到一个反编译python2.3版本的pyc文件的工具，不过该工具从python2.4开始就要收费了，如果需要反编译出新版本的pyc文件的话，就需要自己动手了（俺暂时还没这能力^--^）,不过你可以自己修改python的源代码中的opcode文件，重新编译 python，从而防止不法分子的破解。
5. python文件加密
编译单个文件
python -m py_compile code.py
编译整个目录
python -m compileall ./
缺点：可以被反编译
编写setup.py文件
执行命令
pip install cython
python setup.py build_ext --inplace
6. python语言的特点是什么
Python 特点：简单易学
Python 是一种代表简单注意思想的语言，阅读一个良好的 Python 程序，即使是在 Python 语法要求非常严格的大环境下，给人的感觉也像是在读英语段落一样。
换句话说，Python 编程语言最大的优点之一，是其具有伪代码的特质，它可以让我们在开发 Python 程序时，专注于解决问题，而不是搞明白语言本身。
Python 特点：开源
Python 是 FLOSS（自由/开源源码软件）之一，简单地理解就是，用户使用 Python 进行开发和发布自己编写的程序，不需要支付任何费用，也不用担心版权问题，即使作为商业用途，Python 也是免费的。
开源正在成为软件行业的一种发展趋势，现在有很多商业软件公司都开始将自己的产品变成开源的（例如 Java）。也许，Python 的开源正是它如此优秀的原因之一，因为会有这么一群人，他们希望看到一个更加优秀的 Python，从而为了这个目标，不断地对 Python 进行创造，不断地改进。
Python 特点：高级语言
Python 是高级语言，因此当使用 Python 语言编写程序时，我们无需再考虑一些底层细节方面的问题。例如，如何管理程序使用的内存等等。
Python 特点：解释型语言
一个用编译型语言（如 C 或 C++）写的程序，可以从源文件转换到一个计算机使用的语言。这个过程主要通过编译器完成。当运行程序的时候，我们可以把程序从硬盘复制到内存中并且运行。
而 Python 语言写的程序，则不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，由 Python 解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
事实上，由于不再担心如何编译程序，使得使用 Python 变得更加简单，我们只需要将 Python 程序复制到另外一台计算机上，它就可以工作了。因此，Python 程序更加易于移植。
Python 特点：可移植性
由于 Python 是开源的，它已经被移植到许多平台上。如果能够避免使用依赖系统的特性，那就意味着，所有 Python 程序都无需修改就可以在好多平台上运行，包括 Linux 、Windows、FreeBSD、Solaris 等等，甚至还有 PocketPC、Symbian 以及 Google 基于 Linux 开发的 Android 平台。
解释型语言几乎天生就是跨平台的。Python 作为一门解释型的语言，它天生具有跨平台的特征，只要为平台提供了相应的 Python 解释器，Python 就可以在该平台上运行。
Python 特点：面向对象
Python 既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中（如 C 语言），程序仅仅是由可重用代码的函数构建起来的；而在“面向对象”的语言（如 C++）中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
与其他编程语言（如 C++ 和 Java）相比，Python 是以一种非常强大，而又简单的方式实现的面向对象编程。
Python 特点：强大的功能
Python 强大的功能也许才是很多用户支持 Python 的最重要的原因，从字符串处理到复杂的 3D 图形编程，Python 借助扩展模块都可以轻松完成。
实际上，Python 的核心模块已经提供了足够强大的功能，使用 Python 精心设计的内置对象可以完成许多功能强大的操作。
此外，Python 的社区也很发达，即使一些小众的应用场景，Python 往往也有对应的开源模块来提供解决方案。
Python 特点：可扩展性
Python 的可扩展性体现为它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本操作等绝大部分应用场景。
Python 可扩展性一个最好的体现是，当我们需要一段关键代码运行的更快时，可以将其用 C 或 C++ 语言编写，然后在 Python 程序中使用它们即可。
除了以上几个特点（也可称之为优点）之外，作为一个解释型语言，Python 自然也有一些弱点，比如：
速度慢：Python 程序比 Java、C、C++ 等程序的运行效率都要慢。
源代码加密困难：不像编译型语言的源程序会被编译成目标程序，Python 直接运行源程序，因此对源代码加密比较困难。
其实，这两个缺点并不是什么大问题，首先，由于目前计算机的硬件速度越来越快，软件工程往往更关注开发过程的效率和可靠性，而不是软件的运行效率；至于第二个问题就更不是问题了，现在软件行业的大势本就是开源，就像 Java 程序同样很容易反编译，但丝毫不会影响它的流行。