python函数打包 python 如何打包
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
文章题目：python函数打包 python 如何打包
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