鲁达 众所周知，执行python程序可以直接使用命令，如下所示：
python abc.py
看到python直接执行了abc.py，可能很多同学认为python是解释执行abc.py的，其实不然。如果要真是解释执行，那效率慢的就没法用了。实际上，Python与Java一样，也是玩字节码出身。Java的字节码叫Java ByteCode，Python的字节码叫Python ByteCode。Python在第一次运行abc.py文件时，会将源代码文件编译成字节码，然后再执行。当然，还可以选择直接生成字节码文件（扩展名是pyc），然后直接执行Python字节码文件。
通常Python是以源代码形式发布的，不过对于一些敏感信息，不希望以源代码形式发布，就可以用字节码形式发布。当然，字节码也可以被反编译。为了让Python源代码更安全，可以制作自己的私有Python环境，这些内容我们后面再说。
相信很多没接触过过Python字节码的同学一定有很多疑问，那么就继续看后面的内容吧！
1. 如何查看Python字节码
我们首先来查看一下Python的字节码，以证明在运行Python脚本时确实是先将Python代码编译成字节码，然后执行的是字节码，而不是直接执行Python源代码。
先看下面的代码：
在这段代码中有一个fun函数，里面使用了全局变量value和局部变量name，并输出了这两个变量的值。最后导入了dis模块。在该模块中有一个disassemble函数，用于输出任何包含__code__属性的Python代码段的字节码形式。
现在执行这段代码，会输出如下内容：
很明显，disassemble输出了类似汇编代码的东西。其实这就是Python字节码的可读形式。每一条指令对应一个字节码。那么为什么要查看字节码呢？其实对于应用开发者来说，最直接的作用就是更好地理解Python源代码。
例如，本例使用了全局变量，也就是global关键字，那么global关键字到底代表什么呢？从Python字节码中就可以很容易看出端倪。
在Python源代码中发生了2次赋值，代码如下：
其中value是全局变量，name是fun函数的局部变量。将这两条赋值操作转换为Python字节码，会得到如下的代码：
从Python字节码可以看出，每一条赋值语句转换成了2条Python字节码。其中都使用了LOAD_CONST指令，这是装载常量的指令。因为value和name都被赋予了一个常量，只是一个是整数，另一个是字符串。不过由于Python在使用变量时不需要指定变量类型（变量有类型，但不需要在定义变量时指定，使用变量时再确定变量的类型），所以不管是装载什么类型的常量给变量赋值，都使用LOAD_CONST指令。
但第2条指令就不同了，对于全局变量value，使用STORE_GLOBAL指令将常量赋给变量，而局部变量name，使用了STORE_FAST指令将常量赋给了变量。这两条指令的区别就是存储的位置不同。由于Python将全局变量和变量放到了不同的位置，所以这两条指令会分别将常量值保存到这些位置。
从这一点判断，global value这条语句其实并没有执行，他只是一个开关，如果加上global value，当为value赋值时就使用STORE_GLOBAL指令，如果没有global value，当为value赋值时就使用STORE_FAST指令。
如果除了global value外，其他的代码都去掉，就看不到global value的身影了。
看下面的Python代码：
执行这段代码，只会得到下面2条Python字节码：
这2条Python字节码实际是让fun函数有一个默认的返回值，也就是如果函数不显式返回一个值，那么默认就会返回None。这里面并没有看到global value的身影。
2. 用Python代码编译Python代码
在使用python命令运行脚本时，尽管将Python源代码编译成了字节码，但并没有将编译结果保存成文件，而一切都是在内存中完成的。如果频繁运行Python的某段程序，运行的实际上是内存中的Python字节码。不过在发布时，我们期望像Java一样，可以发布.class文件，其实Python也有类似的文件，这就是.pyc文件。
用Python代码和命令行都可以将Python源代码编译成.pyc文件，只是在默认情况下，Python做得比较隐蔽，会将.pyc文件生成到一个默认的目录，而且很多IDE（如PyCharm）是不会显示这个目录的。这个目录就是__pycache__。
现在做一个实验，首先创建一个demo.py文件，然后输入下面的代码：
现在执行下面的代码将demo.py文件编译生成.pyc文件。
so easy，只需要两行代码（还有一行是import语句），就可以编译demo.py，运行程序后，如果在IDE中，什么都不会发生，别急，切换到demo.py文件所在的目录，会看到多了一个__pycache__目录，打开一看，目录里有一个名为demo.c的文件。在读者的机器上文件名可能不同，差异就在最后的数字上，这里的38表示我用的Python版本是3.8，这里不会显示小版本号。如果读者使用的是3.7，那么生成的.pyc文件就是demo.c。
现在进入控制台，进入demo.c文件所在的目录，执行python demo.c命令，同样可以输出结果，与python demo.py执行的结果完全相同。所以在发布Python应用时，可以直接发布pyc文件。
compile函数在编译Python文件时，可以指定第2个参数值，表示要生成的.pyc文件名，这样就可以指定将pyc文件放到特定的目录，代码如下：
执行这段代码，可以在当前目录生成一个名为demo.pyc的文件，执行python demo.pyc命令，同样会得到我们期望的结果。
如果需要编译的Python脚本太多，可以多次调用compile函数，也可以使用compileall模块中的compile_dir函数递归编译指定目录中的所有Python脚本文件。
现在做一个实验，在当前目录创建3层子目录：aa/bb/cc，并在每一层目录创建一个或多个Python脚本文件，可以不写任何代码（空文件即可），如图1所示。
图1
现在执行下面的代码编译aa目录中所有的Python脚本文件。
执行这段代码，首先会递归扫描所有的目录，然后会编译所有发现的Python脚本文件，如图2所示。
图2
查看这几个目录，每一个目录都有一个名为__pycache__目录，里面是对应的pyc文件。
如果不想递归编译所有目录中的Python脚本文件，可以使用compile_dir函数的第2个参数指定递归层次，0表示当前目录（不递归），1表示递归一层目录，以此类推。例如，下面的代码只编译当前目录中所有的Python脚本文件。
3. 在命令行中编译Python脚本
python命令同样可以将.py文件编译成.pyc文件，例如，如果要编译demo.py文件，可以使用下面的命令：
python -m demo.py
这里的-m命令行参数表示编译demo.py，执行这行命令后，会在当前目录的__pycache__目录生成demo.c文件，然后可以使用python直接执行这个文件。
如果想递归编译目录中所有的Python文件，可以使用下面的命令：
python -m compileall aa
这行命令可以递归编译aa目录中的所有Python文件。如果还想对编译结果进行优化，可以加-O或-OO，那么这两个优化参数有什么区别呢？
如果不加优化参数，只加-m，那么就不会进行优化，也就是优化层次（Level）为0，当不优化时，Python的内部变量__debug__为True，读者可以在Python Shell中输出这个变量值。如果设置了-O参数，那么优化层次是1，在这一优化层次，会将__debug__变量的值设为False。如果使用-OO参数，优化层次是2，不仅将__debug__变量的值设为False，而且将Python中的docstrings也去除了。docstrings就是Python中的文档注释，可以用来为API自动产生文档。也就是3对单引号或双引号括起来的部分。
其中上一部分讲的compile函数和compile_dir函数也有设置优化level的参数，就拿compile函数来说，该函数的第4个参数用于设置优化层次，默认值是-1，相当于-O参数。还可以设置为0（不优化）、1（与默认值相同）和2（相当于-OO参数）。下面的代码用level = 2的层次优化编译demo.py。
('demo.py', 'demo.pyc', False, 2)
其实这里的优化，并不是指优化Python Byte Code，而是去掉不同的调试信息和文档。这里的调试信息主要是指为了在Console或日志中输出的一些用于展示程序执行状态的信息。如果这些随着程序发布，会让程序运行效率大打折扣。因为执行在Console或日志中输出信息的代码是很慢的（相对于直接在内存中执行的代码）。
如果使用命令行方式优化编译.py文件，如果使用的是-O参数，生成的目标文件是：demo.c，如果使用的是-OO参数，生成的目标文件是：demo.c。
4. 如何对Python代码加密
尽管可以将.py文件编译生成.pyc文件，但.pyc文件和Java的.class文件一样，很容易被反编译。更稳妥的方式是制作一个私有的Python编译和运行环境，说白了，就是修改Python编译器的源代码。听着很高大上，其实并不复杂，只需要修改其中的常量即可。
首先下载Python源代码，然后找到如下两个文件：
<Python源代码根目录>/Lib <Python源代码根目录>/Include
大家可以打开这两个文件看看，o文件中的代码片段是这样的：
o文件中的代码片段是这样的：
我们可以看到，在o文件中定义了一堆宏（相当于常量），而o文件中同样定义了与o同名的值，对应的整数值也相等。做过编译器的同学应该能猜出来这是什么东西，其实就是Python Byte Code对应的指令编码。编译出来的.pyc文件都是由这些指令组成的。例如，for指令定义如下：
也就是说，如果Python代码中有for循环，就一定会有这个指令。我们可以做个试验，下面有一段包含1个for循环的Python代码：
输出这段这段代码的Python字节码，如下：
我们可以看到，第4行就是FOR_ITER指令，每一条指令由2个字节组成，第1个字节表示指令本身，第2个字节表示操作数。而在第11行的JUMP_ABSOLUTE指令是跳转指令，FOR_ITER与JUMP_ABSOLUTE配合才能形成循环。JUMP_ABSOLUTE直接跳到了6，也就是FOR_ITER指令所在的位置。
由于FOR_ITER指令对应的数值是93，这是十进制，转换为十六进制是5d，如果考虑后面的操作数12（十六进程是0C，至于为什么操作数是12，这是FOR_ITER指令的特性，读者可以查阅Python字节码的相关文档，这个问题与本文无关，这里先不做阐述），那么完整的指令应该是5d0c。所以编译demo.py，生成对应的.pyc文件，然后打开.pyc文件（用可以查看二进制数据的软件打开），会看到如图1所示的十六进制形式的代码，在第6行可以找到5d0c，这就是for循环的起始指令。
图3
读者可以再加一个for循环，代码如下：
查看pyc文件的代码，会看到如图4的形式。很明显，第6行和第7行都有5d0c指令，这就表明这段代码中包含2条for语句。
图4
Python字节码的反编译器都是根据这些规则实现的，但问题是，如果5d不表示for循环，而表示if语句，那么原有的反编译器岂不是不好使了。
如果在代码中有if语句，那么根据不同的场景，会使用POP_JUMP_IF_FALSE指令或POP_JUMP_IF_TRUE指令，这两条指令在o的定义如下：
如果有下面的Python代码：
那么会使用POP_JUMP_IF_FALSE指令，这时pyc代码中就会包含72（114的十六进制表示），但如果将FOR_ITER的93和POP_JUMP_IF_FALSE的114调换一下，变成如下形式，那么按Python的标准指令会将for当成if，if当成for，这样反编译出来的代码就乱套了。而反编译器是无法知道你是如何互换指令值得。这就像直接用标准的base64编码是无法加密的，但如果将标准的base64编码随机打乱，用这个打乱的base64编码规则进行编码，是无法用标准的base64编码表解码的。除非拿到了变化后的base64编码表，如果要测试每一种排列，会有64的阶乘这么多种可能，在有限的时间内是根本不可能破解的。而这种修改Python源代码的方式，就相当于打乱标准base64编码表的顺序，增加了破解的难度和时间。
另外，光修改前面介绍的两个文件还不行，还需要修改另外一个文件，路径如下：
<Python源代码根目录>/Python
读者可以打开这个文件，看看为什么要修改这个文件，文件的代码片段如下：
很明显，这段代码用来定义Python字节码的指令，而在o文件中定义的每一个宏对应的值，就是opcode_targets数组的索引。我们知道，C语言数组索引从0开始，所以opcode_targets数组的第1个元素是一个占位符（&&_unknown_opcode)，而POP_TOP指令在o文件中值正是1，所以正好与opcode_targets数组的第2个元素对应。
我们可以继续查看opcode_targets数组的代码，看到下面的代码形式：找到TARGET_INPLACE_TRUE_DIVIDE，对应的是INPLACE_TRUE_DIVIDE指令，如图5所示。
图5
然后在o文件中找到INPLACE_TRUE_DIVIDE指令，正好值是29，正好对应opcode_targets中索引为29的元素值。而TARGET_INPLACE_TRUE_DIVIDE下面是一堆&&_unknown_opcode占位符，这也说明INPLACE_TRUE_DIVIDE后面有很多空闲的值，再看看o文件中的定义，如图6所示。
图6
很显然，INPLACE_TRUE_DIVIDE指令后面的RERAISE指令就直接从48开始了，所以要用多个&&_unknown_opcode作为占位符，否则就无法找到对应的指令了。
所以修改Python源代码要遵循下面的规则：
（1）修改o文件和o文件中代码，要统一互换，不能只互换一个；
（2）然后将o中opcode_targets数组的相对位置也换过来，否则就无法找到对应的指令了；
都改完了，然后就可以编译Python代码了，执行下面的命令即可：
configure
make
make install
最后在发布程序时，需要带上自己编译的Python环境，标准的Python环境已经无法运行我们自己生成的pyc文件了。
当然，包含Python代码的方式有好很多种，例如，对Python代码混淆、将Python代码转换成C代码等等，这些内容我后面会专门写文章讲解。