python加密nuitka

最新推荐文章于 2025-10-12 09:09:55 发布

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本文介绍了Python打包加密工具Nuitka的安装方法，包括编译成模块和可执行文件的过程，以及如何通过pip安装和使用其常用命令来保护代码安全。

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文章目录

简介
安装
常用命令
- 编译成模块
- 编译成可执行文件

简介

python打包加密工具nuitka，代码加密

安装

pip install -U nuitka

常用命令

编译成模块

python3 -m nuitka --module some_module.py

留一个入口供外部调用，加密完后删除some_module.py，编译后的使用方式和编译前一样

编译成可执行文件

python3 -m nuitka --follow-imports --standalone  trigger.py

会生成一个可执行文件，如 /trigger.dist/trigger.bin。时间比编译成模块要慢些

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Python代码加密与发布方案详解

数据知道的博客

05-20

9537

本文详细介绍了多种Python代码保护方案，从基础加密到高级混淆，以及商业化发布的最佳实践。基础加密方案包括编译为字节码和使用PyArmor基础加密，适合临时保护和小项目。商业级加密方案如Cython编译和Nuitka完整打包，提供更高的保护强度和执行效率。高级混淆方案涉及控制流混淆、字符串加密和完整混淆工具链，进一步增加逆向难度。商业化发布方案则强调许可证系统集成、硬件绑定保护和完整发布流程。此外，文章还探讨了反逆向技术、最佳实践建议和常见问题解决方法。通过组合使用这些技术，可以构建出适合不同安全需求的P

Python的打包神器——Nuitka

码农黑羽的博客

01-25

4838

一. pyinstaller和Nuitka使用感受 1.1 使用需求这次也是由于项目需要，要将python的代码转成exe的程序，在找了许久后，发现了2个都能对python项目打包的工具——pyintaller和nuitka。这2个工具同时都能满足项目的需要：隐藏源码。这里的pyinstaller是通过设置key来对源码进行加密的；而nuitka则是将python源码转成C++（这里得到的是二进制的pyd文件，防止了反编译），然后再编译成可执行文件。方便移植。用户使用方便，不用再安装什么p

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python打包加密工具：Pyinstaller和Nuitka

小八四爱吃甜食的博客

09-02

4068

还有编译成动态链接库的方法，在这里不赘述了，主要是编译成.so文件，安全性也是高的。会生成一个bin文件和其他文件，使用./yourpythonfile.bin就和python yourpythonfile.py的效果是一样的。封装的时候，.py文件首先是被转成了.c文件，然后被编译成了.o文件，最后合并成.bin可执行文件。这样的过程虽然简单，但是也可能被轻易反编译。从bin到C是不可逆的，从C到Python也是不可逆的，代码相对来说很安全。封装整个包，同时一些模块使用动态库的方式，可以使用下面的命令。

python代码封装加密_静态编译python源代码，使用Nuitka加密你的py源码

weixin_39634997的博客

11-23

932

Nuitka，100%兼容标准python2/python3，静态编译你的python程序1. 概述Nuitka（nuitka.net）可以将python代码转换为C++，然后编译为可执行文件，其通过直接调用python的api的方式实现从解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用python的解释器，可以保证100%的语法兼容，作者宣称100%通过了python的测试用例，作者...

Nuitka安全加固：编译后的程序如何抵御常见攻击

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gitblog_01044的博客

10-12

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你是否还在担心Python程序的源代码泄露和运行时攻击？作为一种解释型语言，Python程序的源代码容易被获取和篡改，这给软件安全带来了巨大隐患。Nuitka作为一款强大的Python编译器，能够将Python代码编译成C语言程序，从而显著提升程序的安全性。本文将详细介绍如何利用Nuitka对Python程序进行安全加固，抵御常见的安全攻击。读完本文，你将了解到： - Nuitka编译如何提升...

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freeking101的博客

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初次打包需要下载一些依赖包，需要能够连接到github。

Cython vs Nuitka：Python 代码加密方案对比与实现

jane_xing的博客

06-19

1544

使用 Cython 实现代码加密是完全可行的，但与 Nuitka 相比有显著差异。下面我将详细分析两种方案，并提供 Cython 的实现方案。

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07-26

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08-20

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官方开源地址：https://github.com/Nuitka/Nuitkanuitka是一个用来将python代码打包为exe可执行文件，方便其在没有相关环境的windows系统上运行的工具。其原理为：将python代码（自己写的部分）转换成C代码，以提高运行的速度。--standalone 使得打包结果与本地的Python环境无关，即使得打包结果具备可移植性。 --onefile 使得打包结果为一个可执行文件，而不是一个文件夹。小结：--onefile选项下打出来的包本身就具备可移植性，因此不需要额

Python打包工具Nuitka

小龙在线

01-18

1496

Nuitka打包比pyinstaller体积小，打包快，支持Python 2.6, 2.7, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 和 3.10。

nuitka用法

若云流风的专栏

06-16

1万+

Usage: nuitka [--module] [--execute] [options] main_module.py 用法：nuitka [模块] [执行] [选项] main_module.py -- Options: 选项： --version show program's version number and exit -版本

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使用 Nuitka 打包 Python 脚本为独立的可执行文件

craybb的博客

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本文记录在虚拟环境下使用Nuitka将Python 脚本或程序打包独立的可执行文件（exe）的过程，并给出一些打包建议。主要内容包括：（1）py文件打包的背景和现状；（2）如何使用 Nuitka 打包 Python 脚本（加密和不加密）；（3）如何分离核心代码与依赖，优化打包流程；（4）打包顽固派，如numpy，pandas，Scipy等，该如何处理？

python打包之一文打尽：pyinstaller 和 nuitka 打包参数与使用方法详解

qq_58168857的博客

11-23

1万+

本文介绍了pyinstaller 和 nuitka 两种打包工具的使用，由于网上pyinstaller打包方面的文章较多，本文就较详细介绍了nuitka打包工具的使用。相比较而言，pyinstaller使用相对简单，而nuitka 使用比较复杂，但打出的包体积小，运行速度快，两种打包工具各有所长，读者可根据需要进行选用。

nuitka加密python嵌入式打包

01-27

### 使用 Nuitka 加密 Python 代码并进行嵌入式打包 #### 安装依赖工具为了使用 Nuitka 对 Python 代码进行加密和打包，首先需要安装必要的开发环境。这通常包括 Python 开发库和其他构建工具。 ```bash sudo apt-get install build-essential python3-dev pip install nuitka ``` #### 编译 Python 文件为 .pyd 或者 C 扩展模块 Nuitka 可以将 Python 源码转换成优化后的C/C++代码，并进一步编译成本地机器指令。对于希望保护源代码的应用来说，可以考虑将其主要逻辑部分转化为 `.pyd` 文件来分发[^3]。 ```bash nuitka --standalone your_module.py ``` 上述命令会创建一个名为 `your_module.build` 的临时目录用于存储中间产物以及最终生成的目标文件 `your_module.so`(Linux/Unix) 或者 `your_module.pyd`(Windows)，这些二进制形式的扩展模块可以在不暴露原始Python脚本的情况下被导入到其他Python程序中执行。 #### 构建完整的可执行应用程序如果目标是制作完全独立运行而不依赖于外部解释器或其他资源的程序，则可以通过如下方式调用 Nuitka： ```bash nuitka --standalone --onefile main.py ``` 此过程不仅会处理入口点 `main.py` 中定义的功能，还会递归解析其所有的依赖关系并将它们一起被打包进去形成单个可执行文件[^1]。 #### 集成 PyArmor 提供额外的安全层尽管 Nuitka 已经提供了相当程度上的混淆效果，但对于那些对安全性有更高要求的情况而言，还可以借助第三方工具如PyArmor来进行更深层次的防护措施。它能够通过对字节码级别的修改达到防止反向工程的目的[^2]。 ```bash pyarmor pack -x "exclude tests" --clean myscript.py ``` 该命令将会读取指定路径下的 Python 脚本，在应用了一系列变换之后产出经过加固处理过的版本；同时支持排除某些特定子集以免影响正常功能测试等活动。