Python代码编译并生成Docker镜像

Python代码编译并生成Docker镜像

前言

实际python项目交付时往往有针对关键代码进行保护的需求,本文介绍了一种简单可行的方案:1. 在Linux系统上先将 .py 文件编译为 .so 文件,2. 将整个项目打包成Docker镜像(解决 .so 文件的环境依赖问题)。

1. 编译.py文件为.so文件
project/
├── setup.py
└── test.py 
# test.py
import pandas as pd def testfuc():print('Hello world!')
  1. 在项目环境中安装Cython pip install cython

  2. 新建setup.py

    # setup.py
    from distutils.core import setup
    from distutils.extension import Extension
    from Cython.Build import cythonizeextensions = [Extension("test", ["test.py"]), ]setup(ext_modules=cythonize(extensions),
    )
    
  3. 在该目录下运行 python setup.py build_ext,生成 .so 文件。然后用 .so 文件替换原来的 .py 文件即可。(中间文件如.c文件可删除)

    build_ext:build C/C++ extensions (compile/link to build directory),给python编译一个c、c++的拓展
    –inplace:ignore build-lib and put compiled extensions into the source directory alongside your pure Python modules,忽略build-lib,将编译后的扩展放到源目录中,与纯Python模块放在一起

在这里插入图片描述

参考链接:

  1. python 源代码保护 之 xx.py -> xx.so - TonyZhang24 - 博客园
  2. python代码一键加密为so或pyd: jmpy库
  3. 批量打包某目录下所有的python文件: GitHub - ArvinMei/py2so: 编译py为so文件,更好的隐藏源码
2. 生成Docker镜像

目录结构:

project/
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── .so文件 (test.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so)
  1. 编写dockerfile文件

这里使用了编译后的load_data.py为例

# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.9 
# 设置工作目录
WORKDIR /app 
# 复制当前目录下的所有文件到工作目录
COPY . /app 
# 安装项目依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 
# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED 1 
  1. 构建Docker镜像: docker build -t test .

  2. 运行Docker容器:docker run -it --rm test,测试: from test import testfuc

    -it 参数表示在交互模式下运行容器,--rm 参数表示容器退出后立即删除

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