转自:http://blog.csdn.net/chenyulancn/article/details/77168621 最近,我在做一个需要使用Cython来保护整个代码库的Python项目. 起初尽管保护Python源码免受逆向工程的影响似乎是一项徒劳无功的任务,但是所有代码的cythonizing都会带来合理的安全性(二进制文件非常难以拆解,但是还可以通过程序的猴子补丁程序来完成). 这种安全性是有代价的 - Cython的主要用途是编写可以轻松与Python代码连接的编译扩展. 因此,对

cython --embed -o hello.c hello.pygcc hello.c -o hello -I /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/include/python3.6m -L /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib -lpython3.6m 打开VS2015 x64 Native Tools Command Prompt cl /I"C:\Pro

将某些.py 编译成动态库 设置好要编译的module们: compile_to_c_modules = [ 'package.module' ] 将它们转换成cythonize可识别的参数: def module_to_path(module): """转成路径形式""" return module.replace('.', os.path.sep) + '.py' def get_module_dir(module): ""

Maya mayapy.exe 安装 Cython,编译 pyd 前言 在 Python 2.7 cython cythonize py 编译成 pyd 谈谈那些坑 中最后提到,使用  VCForPython27 编译的 pyd,不能在 maya 中使用,这跟编译 mayapy.exe 的 msc 有很大关系,运行 mayapy.exe 就能获取 python 的版本 和 msc 的版本,至于 msc 和 VS 的版本对应,请参阅:MSC VS 版本对应 软件安装 maya2014 vs 201

.写测试代码: zhouhh@zhouhh-home:~$ vi test.pyx [python] view plaincopy def sayhello(char* str): if str == None: print 'hello world' else: print str .编译成C语言 zhouhh@zhouhh-home:~$ cython test.pyx zhouhh@zhouhh-home:~$ ls test.c test.c test.c是由cython通过 test.

因为项目需要,需要优化已有的Python代码.目前Python代码的执行过程是将Python代码转变成一行行指令,然后解释器解释指令的执行,调用到C代码层.如果去掉指令解释这个阶段,直接进入C代码层,效率就比较高了.如果用之前所述的使用Python C API将Python代码改造为C代码并作为Python的内建模块,工作量极其大,也不能保证其正确性,所以这种方法不太现实.而Cython库正好符合这种场景需求,将已有的Python代码转化为C语言的代码,并作为Python的built-in模块扩

Cython是一个快速生成Python扩展模块的工具,从语法层面上来讲是Python语法和C语言语法的混血,当Python性能遇到瓶颈时,Cython直接将C的原生速度植入Python程序,这样使Python程序无需使用C重写,能快速整合原有的Python程序,这样使得开发效率和执行效率都有很大的提高,而这些中间的部分,都是Cython帮我们做了,接下来简单说一下Cython的安装和使用方法 一.首先Cython官网地址是:http://cython.org/ 这里有cython的安装和开发文档

未经允许不可转载 Kenlm相关知识 Kenlm下载地址 kenlm中文版本训练语言模型 如何使用kenlm训练出来的模型C++版本 关于Kenlm模块的使用及C++源码说明 加载Kenlm模块命令 qy@IAT-QYVPN:~/Documents/kenlm/lm$ ../bin/query -n test.arpa *** Kenlm模块C++源码说明 query的主入口文件:query_main.cc query的执行函数文件:ngram_query.hh 注意: 默认执行的是query_

这是我的第一篇翻译,希望大家多多给出意见和建议. 如有转载,请注明出处. 原文来自:https://stackoverflow.com/questions/28362009/definition-of-def-cdef-and-cpdef-in-cython 问题 我想知道在我声明一个函数时def, cdef, cpdef的区别. def 与其他两种的区别还算大致清晰.可是有时我见到声明时添加了返回值,有时见到的声明却没有添加返回值. 我还想知道在cython中如何声明一个字符串变量,因为我不知

Cython的类型 1 类型定义 1.1 定义一个C变量: 1.1.1 在Cython里定义一个C变量和C语言类似,不同的地方就是在声明的最前面要加上cdef,另外,末尾不用加分号";“如: cdef int an[10] cdef int n = 123 cdef int *pn = &n printf("%d \n",pn[0]) 1.1.2 这里要注意的是,以Cython里不能用类似*ptr这样代码来对指针变量进行取值,而必须用ptr[0]这样的形式,如上面的例

一.与Python不同的是,Cython代码需要进行编译.发生两个阶段 将一个.pyx文件用Cython编译成一个.c文件中,包括Python扩展模块代码 将.c文件使用C编译器编译成.so文件(在windows上是.pyd文件),这个文件可以在Python中直接import使用 二.构建Cython代码的方法 写一个distutils/setuptools setup.py(推荐) 像使用.py文件一样.使用Pyximport,导入Cython .pyx文件(使用distutils在后台编译和

python执行py文件的流程 当我们执行一个py文件的时候,直接python xx.py即可,那么这个流程是怎么样的呢.先说明一下,python执行代码实际上是先打开文件然后执行里面的代码,所以文件的扩展名不一定是py的形式,txt形式也是依旧可以成功执行,只要文件里面的代码是符合python规范的.下面我们来看看python是怎么执行py文件的. 先将文件里面的内容读取出来,scanner对其进行扫描,切分成一个个的token parser对token进行解析,建立抽象语法树(AST,abs

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写

PyBayes 主页 文档 PyBayes is an object-oriented Python library for recursive Bayesian estimation (Bayesian filtering) that is convenient to use. Already implemented are Kalman filter, particle filter and marginalized particle filter, all built atop of a

Python的文件类型介绍: .py       python的源代码文件 .pyc     Python源代码import后,编译生成的字节码 .pyo     Python源代码编译优化生成的字节码.pyo比pyc并没有优化多少,只是去掉了断言 .pyd     Python的动态链接库(Windows平台) .py, .pyc, .pyo 运行速度几乎无差别,只是pyc, pyo文件加载的速度更快,不能用文本编辑器查看内容,反编译不太容易 本文的目标是将test.py文件生成test.c文

属于混合编程的问题.较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题.以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格) 本文分4个部分 1. C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式2. Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式3. C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython4. Python 调用 C/C++ (高级篇)— 使用 SWIG 练习本文中的例子,需要搭建Pyt

一般来说,所有能被整合或导入到其他Python脚本中的代码,都可以称为扩展.你可以用纯Python来写扩展,也可以用C/C++之类的编译型语言来写扩展,甚至可以用java,C都可以来写 python扩展.Python的一大特点是,扩展和解释器之间的交互方式域普通的Python模块完全一样,Python的模块导入机制非常抽象,抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节. Python进行扩展的主要原因有三点:(1)添加额外的Python语言的核心部分没有提供的功能 (2)为了提升性能瓶颈的

作者:Jerry Jho链接:https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式 Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式 C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython Python 调用 C/C++ (高级篇)—

前情提要 之前由于项目的需要,需要我们将一部分“关键代码”隐藏起来. 虽然Python 先天支持 将源代码 编译后 生成 xxx.pyc 文件,但是破解起来相当容易 -_-!! 于是搜罗到了另外一种方法,将关键的代码文件/库 转换成 .so ,从而将其保护起来. 使用 Cython 保护代码 ( 测试环境为:Ubuntu16.04 - LTS) ① 准备工作 1. 安装 cython pip install cython 2. 安装 python-dev sudo apt-get install

使用Cython编译包的时候报错: Unable to find vcvarsall.bat 说明:https://jingyan.baidu.com/article/adc815138162e8f723bf7387.html 下载:https://blog.csdn.net/oZhaiHenZhai/article/details/86657402 (在线安装包)