1 安装pyinstaller pip install pyinstaller #或者 pip3 install pyinstaller 2 生成打包文件 在命令行中输入 pyinstaller -F python文件绝对路径 会生成 其中build文件夹是临时文件夹, 可以删除 生成的exe文件在dist文件夹中, 直接运行该exe就可运行, 且不需要环境 该exe可能会被杀毒软件误报…

前两个周末写了<手写PHP转Python编译器>的词法,语法分析部分,上个周末卡文了. 访问器部分写了两次都不满意,没办法,只好停下来,参考一下Python的实现.我实现的部分正好和Python是一个思路,就是生成CST(Concrete syntax tree)之后,再生成AST.由于我想创(tou)新(lan),所以未没有详细实现AST,而想绕过AST去生成代码.这下有点欲速不达了. 先看看Python执行代码的过程: 1.     Tokenizer进行词法分析,把源程序分解为Token…

学python的人都知道,python中一切皆是对象,如class生成的对象是对象,class本身也是对象,int是对象,str是对象,dict是对象....所以,我很好奇,python是怎样实现这些对象的?带着这份好奇,我决定去看看python的源码,毕竟源码才是满足自己好奇心最直接的方法. 在object.h文件中,定义了两种数据结构PyObject和PyVarObject,代码如下: #define PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_refcnt; \ struc…

系统:win10 手头有个python模块,是用C写的,想编译安装就需要让python调用C编译器.直接编译发现使用的是vc9编译,不支持C99标准(两个槽点:为啥VS2008都还不支持C99?手头这个C代码为啥不好好写?) anyway,此时两个想法,一个是改C源码,另一个是自行用VS2013编译一个python.事后证明第一个想法简单容易..第二个想法实际试过之后,感觉难度很大,水很深,最后也没有淌出这浑水,简单记录下过程. ==== 分割线 ==== 因为现在(2016年11月4日)pyt…

最近在学习python,用python实现几个简单的排序算法,一方面巩固一下数据结构的知识,另一方面加深一下python的简单语法. 冒泡排序算法的思路是对任意两个相邻的数据进行比较,每次将最小和最大的数据都放在数组头和尾的位置,每次比较完成后除去头.尾的数据,进行比较.python源码如下: def bubble_sort( ): str_array = raw_input("Input your numbers:") array = list(str_array) l = len(…

1.python的架构: 2.python源码的组织结构: 3.windows环境下编译python:…

<Python源码剖析>一书现在很难买到,目前大部分都是电子书. 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C++交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的.本书以CPython为研究对象,在C代码一级,深入细致地剖析了Python的实现.书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析,更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析.通过此书,读者能够透彻地理解Python中的一般表达式.控制结构.异常机制.类机制.…

类似py2exe软件真的能保护python源码吗 背景 最近写了个工具用于对项目中C/C++文件的字符串常量进行自动化加密处理,用python写的,工具效果不错,所以打算在公司内部推广.为了防止代码泄露就考虑不采用直接给源码方式,而python二进制脚本pyc和pyo,虽然提供的不是源码,但可以通过uncompyle2直接得到源码.通过网上资料发现有Windows下的py2exe.Mac下的py2app和跨平台的PyInstaller工具都可以将python脚本打包成可执行文件,第一反应应该满足…

1.Python程序的执行过程 Python解释器(interpreter)在执行任何一个Python程序文件时,首先进行的动作都是先对文件中的Python源代码进行编译,编译的主要结果是产生的一组Python的字节码(byte code),然后将编译的结果交给Python虚拟机(Virtual Machine),由虚拟机按照顺序一条一条地执行字节码,从而完成对Python程序的执行动作. 对比java的执行: java:     .java-->(javac)-->.class-->(…

考虑到性能的要求,我在工作中用的最多的是c/c++,然而,工作中又经常会有一些验证性的工作,这些工作对性能的要求并不高,反而对完成的效率要求更高,对于这样的工作,用一种开发效率高的语言是合理的想法,鉴于python的流行以及为大家所称道的开发效率和灵活性,我便开始渐渐多的接触起python来.可是,问题又来了,用python验证完了之后,需要优化性能,甚至移植到c/c++里面来,这时候,愈发觉得有必要深入学习python,了解其内部原理.经过一番搜索,找到了这本<Python源码剖析>,开始了…