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!')

1. 在项目环境中安装Cython pip install cython

2. 新建setup.py

   # setup.py
   from distutils.core import setup
   from distutils.extension import Extension
   from Cython.Build import cythonize
   
   extensions = [Extension("test", ["test.py"]), ]
   
   setup(
       ext_modules=cythonize(extensions),
   )
   

3. 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：

1. python 源代码保护 之 xx.py -> xx.so - TonyZhang24 - 博客园
2. python代码一键加密为so或pyd: jmpy库
3. 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)

1. 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 

2. 构建Docker镜像： docker build -t test .

3. 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