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
python
# test.py
import pandas as pd
def testfuc():
print('Hello world!')
-
在项目环境中安装Cython
pip install cython
-
python
# 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), )
-
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
dockerfile
# 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