发布.pyc文件有它的问题-它们与创建它们时使用的python版本以外的任何其他python版本都不兼容，这意味着您必须知道产品将运行的系统上运行的python版本。这是一个非常有限的因素。

取决于客户是谁，一个简单的保护机制，结合合理的许可协议将比任何复杂的许可/加密/混淆系统更有效。

最好的解决方案是将代码作为服务出售，比如托管服务，或者提供支持——尽管这并不总是可行的。

以.pyc文件的形式发布代码可以防止你的保护被一些#所破坏，但这几乎不是有效的反盗版保护(就像有这样的技术一样)，而且归根结底，它不应该达到任何与公司签订像样的许可协议所能达到的效果。

专注于让你的代码尽可能好用——拥有满意的客户会让你的公司赚更多的钱，而不是防止一些理论上的盗版。

另一种让代码更难被窃取的方法是使用jython，然后使用java混淆器。

这应该工作得很好，因为jythonc将python代码转换为java，然后将java编译为字节码。因此，如果混淆了类，就很难理解反编译后会发生什么，更不用说恢复实际的代码了。

jython的唯一问题是你不能使用用c编写的python模块。

虽然没有完美的解决方案，但可以做到以下几点:

将一些关键的启动代码移到本地库中。 在本机库中执行许可证检查。

如果要删除对本机代码的调用，程序无论如何都不会启动。如果它没有被删除，那么许可证将被强制执行。

虽然这不是一个跨平台的或纯python的解决方案，但它可以工作。

使用Python所能做的最好的事情就是模糊一些东西。

剥离所有文档字符串 只分发.pyc编译文件。 冻结它 隐藏类/模块中的常量，这样help(config)就不会显示所有内容

您可以通过加密部分数据并动态解密并将其传递给eval()来增加一些额外的模糊性。但无论你做什么，总会有人打破它。

这些都不能阻止一个坚定的攻击者通过help、dir等方法来分解字节码或挖掘你的api。

我记录了如何通过将其转换为.so文件和将其转换为python轮文件来混淆python: https://github.com/UM-NLP/python-obfuscation