使用Cython编译Python源码加密加速，有这一篇就够了！

0 前言

python是一门脚本语言，运行时由python虚拟机解释执行。当我们使用python设计好算法给第三方使用时只能提供源码，任何运行我们算法的人都可以看到源码以及对应的算法思路。因此，需要一定手动保护源码。

最简单的保护方式是使用代码混淆，加大阅读难度。但这只是加大阅读难度，对方只要花点时间，还是可以理解算法思路。今天介绍使用Cython将python源码编译成库文件（Windows平台为pyd文件，Linux平台为so文件），用户拿到库文件后，无法反编译为python源码，从而保证了代码安全性。另外，还能达到代码运行加速效果。关于Cython更详细内容这里不过多介绍，本文主要介绍如何使用Cython将python编译为库文件使用。

最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。

1 场景实战

以mobilenet v3识别ImageNet为例，项目目录如下所示：
初始算法项目结构
核心代码在src根目录下，各个代码文件作用：

src/model/mobilenetv3.py：定义模型网络结构
src/service/model_service.py: 定义模型创建、推理
test_img/test.jpg: 定义测试图片，图片内容为一架飞机
weights/mobilenetv3_small_67.4.pth.tar: 训练好的模型参数
test.py: 测试代码

看看test.py具体代码，其他文件无需过于关注，感兴趣的读者可以翻阅到本文末端获取完整代码。test.py具体代码如下：

from src.service.model_service import load_model, infermodel = load_model("weights/mobilenetv3_small_67.4.pth.tar")class_idx, score = infer(model, "test_img/test.jpg")
print(class_idx, score)

运行上面代码，输出结果如下：

404 0.8282396

在Imagenet中，索引为404的类别为客机，可以看到整体运行没有问题。

2 算法源码加密

好了，有了上面的算法场景后，接下来我们对以上场景中的算法源码加密。

2.1 环境准备

安装Cython

执行如下命令安装Cython

pip install Cython

安装c/c++编译环境

对于Linux读者，只要有gcc编译环境即可，这里不过多介绍。

对于windows读者，安装好最新的VisualStudio即可。没有安装VisualStudio的读者，可以前往https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/下载。

本文是在Winodws平台，使用VisualStudio 2022编译环境运行。

2.2 编写编译代码

注意，实际的编译代码由Cython实现，我们只是简单使用。主要是设置本地需要编译成pyd(或so)的python文件，无其他复杂内容, 读者可以直接拿去使用，注意修改代码根路径即可。创建文件compile.py内容如下：

import os
from setuptools import setup
from distutils.extension import Extension
from distutils.command.clean import clean
from Cython.Distutils import build_extdef load_all(root):out = []if os.path.isdir(root):out.append((root, True))names = os.listdir(root)for name in names:p = os.path.join(root, name)if os.path.isdir(p):out += load_all(p)else:out.append((p, False))else:out.append((root, False))return outdef load_files(root, exts=("py",)):out = []for (p, is_dir) in load_all(root):if not is_dir:ext = p.split(".")if len(ext) > 1 and ext[-1] in exts:out.append(p)return outdef get_packages(root):out = []for (p, is_dir) in load_all(root):if is_dir:out.append(p)return out# ex_files参数可以支持不在src文件夹下的文件进行加密
def get_extensions(root):py_files = load_files(root, exts=("py",))ext_names = map(lambda x: x.replace(os.path.sep, '.')[:-3], py_files) def make_extension(ext_name):ext_path = ext_name.replace('.', os.path.sep) + '.py'ext = Extension(ext_name, [ext_path], include_dirs=['.'])ext.cython_directives = {'language_level': "3"}return extextensions = map(lambda x: make_extension(x), ext_names)return list(extensions)# 对加密后的py，pyc和c文件进行清除
class CleanCode(object):def clean_build(self, distribution):clean_command = clean(distribution)clean_command.all = Trueclean_command.finalize_options()clean_command.run()def delete(self, root, exts):src_files = load_files(root, exts=exts)for source_file in src_files:if os.path.basename(source_file):os.remove(source_file)def clean_pro(self, root):self.delete(root, exts=("pyd", "pyc", "c", "so"))def delete_source_code(self, root):self.delete(root, exts=("py", "c")) MODULE_NAME = "mobilenet_test"   # 给项目名字
root = "src" 
# 继承Cython的build_ext类  
class CustomBuildExt(build_ext, CleanCode):def run(self):self.clean_pro(root)build_ext.run(self)self.clean_build(self.distribution)self.delete_source_code(root)  # 清理源代码，只保留编译后文件setup(name=MODULE_NAME,packages=get_packages(root),ext_modules=get_extensions(root),cmdclass={'build_ext': CustomBuildExt}   # 自定义的CustomBuildExt
)