Python代码编译并生成Docker镜像
前言
实际python项目交付时往往有针对关键代码进行保护的需求，本文介绍了一种简单可行的方案：1. 在Linux系统上先将 .py 文件编译为 .so 文件，2. 将整个项目打包成Docker镜像（解决 .so 文件的环境依赖问题）。
1. 编译.py文件为.so文件
project/
├── setup.py
└── test.py
# test.py
import pandas as pd def testfuc():print('Hello world!')
-
在项目环境中安装Cython
pip install cython -
新建setup.py
# setup.py from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Build import cythonizeextensions = [Extension("test", ["test.py"]), ]setup(ext_modules=cythonize(extensions), ) -
在该目录下运行
python setup.py build_ext，生成 .so 文件。然后用 .so 文件替换原来的 .py 文件即可。(中间文件如.c文件可删除)build_ext:build C/C++ extensions (compile/link to build directory)，给python编译一个c、c++的拓展
–inplace:ignore build-lib and put compiled extensions into the source directory alongside your pure Python modules，忽略build-lib，将编译后的扩展放到源目录中，与纯Python模块放在一起
参考链接：
- python 源代码保护 之 xx.py -> xx.so - TonyZhang24 - 博客园
- python代码一键加密为so或pyd: jmpy库
- 批量打包某目录下所有的python文件： GitHub - ArvinMei/py2so: 编译py为so文件，更好的隐藏源码
2. 生成Docker镜像
目录结构：
project/
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── .so文件 (test.cpython-39-x86_64-linux-gnu.so)
- 编写dockerfile文件
这里使用了编译后的load_data.py为例
# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.9
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制当前目录下的所有文件到工作目录
COPY . /app
# 安装项目依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
-
构建Docker镜像：
docker build -t test . -
运行Docker容器：
docker run -it --rm test，测试：from test import testfuc-it参数表示在交互模式下运行容器，--rm参数表示容器退出后立即删除
)
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