Python怎么打包方式求和

在python求和的方法：

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1、首先，定义一个数组，保存求和的所有整数。

2、输入求和的整数个数，保存在变量n中。

3、用for循环，控制输入所有的求和整数。

4、输入所有的求和整数，保存在数组中。

5、输出所有求和的整数

6、调用sum函数，计算所有整数的和。

7、最后，输出计算得到的所有整数和。

8、运行程序，按照输入的整数个数，输入各求和的整数后，电脑就会计算出它们的整数和

Python程序加密打包

步骤：

1、使用此文程序编译python源程序为pyd

链接：

2、编写入口py文件，调用pyd模块

注意点：

1、由于pyinstaller不会导入pyd程序依赖包，所以需要将pyd程序依赖包在入口py文件中导入一次，避免打包exe时pyd无法使用

2、打包exe后，路径有所变化，pyd中路径需使用绝对路径

3、pyd文件不要写入口调用，if main等，在入口py文件中导包及调用相关函数

优点：脱离python环境，包依赖

缺点：文件较大

步骤：

1、将入口py文件打包为exe可执行程序，会自动导入pyd文件并进行封装

注意点：

1、打包exe后，cmd下运行程序，看是否有错误输出，按提示解决相应问题即可

Python程序代码混淆、编译、打包、运行（桌面程序防破解向）

像Python这种解释性的语言，要想私有化部署的同时又保护好源码，就像是对于鱼和熊掌的追求。

虽然做不到尽善尽美，但是对代码进行混淆，增加一点破解的难度，或许能规避一些泄露的风险。

本次演示环境：linux

确保要发布的包根目录("demo")中有__main__.py文件，这个是程序执行入口。

编译

批量改名.pyc文件

移动.pyc文件

清理.py文件

清理__pycache__文件夹

打包成zip

运行时只要将zip文件作为参数即可

最终整合脚本

调用方式

对于在变量和函数名上的混淆有点小儿科，而对于跨文件的类名的混淆又太容易实现。

所以对于混淆程度的取舍，要视工程的规模而定。

2.1 混淆工具pyminifier

在原来的工具 pyminifier上修复了几个bug。

安装：

python3 安装

或者clone下来，自行安装

使用例子

2.2 源码变更

不同的配置对于源码的要求不同，以下是笔者踩过的坑。

其他混淆想法

结合混淆、编译和打包，尝试出以下发布脚本。

主要的思路 ：创建一个工作目录tmp，然后在此目录下混淆、编译python代码，完成后把内容打包成pyc文件，再将pyc文件和其他配置文件移动到dist，发布dist即可。

混淆的目的是最大程度保护源码，在发布到客户端后不被轻易破解。

Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下：

第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。

简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下：

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；

下述代码是一个简单的测试案例：

上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题：

reduce 函数原型如下：

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。

测试代码如下：

最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。

简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下：

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。

如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。

测试代码如下：

展示如何利用 * 操作符：

输出结果如下：

简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下：

参数说明：

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

测试代码如下：

返回结果为： 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

当前名称：python函数打包 python 如何打包
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