python数据加密代码（python数据加密解密）
python数据加密代码（python数据加密解密）
加密是将一个明文数据，按照指定的算法，运算得到一个其他的可以隐藏真实信息的密文数据，这个过程称为加密；处理的算法称为加密算法；用到的关键数据称为密钥。
解密是按照制定的算法和关键数据，将一个密文数据进行逆向运算得到的正确的明文数据的过程
如：用户账号密码存储，此时任何人都不能查看该用户的明文密码
1.原始数据
2.编码（转换为字节数据）
3.使用算法加密
4.利用盐值更新密文
5.得到加密后的数据
编码：字符串.encode(编码名称)——字节数据
解码：字节数据.decode(编码名称)——字符串数据
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在许多接口，尤其涉及到金额的地方，都需要用加密算法对数据进行加密。像密码、金额之类的，如果不做加密，被篡改数据，公司的损失会很大。
这里主要说MD5加密（即摘要算法），也就是采用哈希算法，将不定长度的内容转化为32位16进制固定长度的内容。前后台都使用这套算法，再将两者的加密数据比对，如果一致说明数据加密正确，否则数据可能出现篡改。
在pyhon里，可以导入hashlib进行加密,如下
方法一：
执行结果如下图：
方法二：
执行结果如下图：
对 Python 加密时可能会有两种形式，一种是对Python转成的exe进行保护，另一种是直接对.py或者.pyc文件进行保护，下面将列举两种形式的保护流程。
1、 对 python转exe加壳
下载最新版Virbox Protector加壳工具，使用加壳工具直接对demo.exe进行加壳操作
2、对.py/.pyc加密
第一步，使用加壳工具对 python 安装目录下的 python.exe 进行加壳，将 python.exe 拖入到加壳工具 VirboxProtector 中，配置后直接点击加壳。
第二步，对.py/.pyc 进行加密，使用 DSProtector 对.py/.pyc 进行保护。
安全技术：
l 虚拟机外壳：精锐5的外壳保护工具，创新性的引入了预分析和自动优化引擎，有效的解决了虚拟化保护代码时的安全性和性能平衡问题。
l 碎片代码执行：利用自身成熟的外壳中的代码提取技术，抽取大量、大段代码，加密混淆后在安全环境中执行，最大程度上减少加密锁底层技术和功能的依赖，同时大量大段地移植又保证了更高的安全性。
l Virbox加密编译引擎：集编译、混淆等安全功能于一身，由于在编译阶段介入，可优化空间是普遍虚拟化技术无法比拟的，对代码、变量的混淆程度也有了根本的提升。
l 反黑引擎：内置R0级核心态反黑引擎，基于黑客行为特征 的（反黑数据库）反制手段。精准打击调试、注入、内存修改等黑客行为，由被动挨打到主动防护。
加密效果：
加密之前
以pyinstall 的打包方式为例，使用pyinstxtractor.py文件对log_322.exe进行反编译，执行后会生成log_322.exe_extracted文件夹，文件夹内会生成pyc文件。
成功之后会在同目录下生成一个文件夹
使用010 Editor添加几个字节，重命名为pyc文件
注【此处和python的版本有关，Python27的可以直接解压为pyc文件，Python34还需要添加几个字节】
然后使用EasyPython Decompiler 工具反编译pyc
成功之后通目录下会生成dis文件，生成出的dis文件可以用文本编辑器打开，看到源码
反编译后的log_322.exe的源码
加密之后:
【注：不同的打包方式原理不同，源码存放的位置也不同，所以需要保护的具体模块也是不同的】
加密之后再尝试解压log322.exe失败,已经无法进行反编译，使用常规反编译工具也是无法进行分析的。
代码加密
大概整理了以下几种方法：
编译成pyc文件
使用py2exe将python代码转成window下执行的exe文件
关键代码部分使用c或者c++写，然后在python中调用
用C写一个license，进行license验证
作为一门解释型的语言，加密的难度超级大。下面来简单分析上面的解决方案：
编译成pyc文件几乎跟pyc没有区别，保护力度太低
要是在linux机器上就没法使用，而且这种exe文件也可以被破解的
核心代码部分是计算密集型，用的是pandas，numpy等库，用c重写，简直不可能，工作量太大。
没搞过，不知道………
看来上面的解决方案都是不行的，在stackoverflow上对这个问题也进行了详细的讨论，用我蹩脚的英文来翻译（意译）一下得票率最高的:
“有什么方法来解决这个问题吗？（加密的问题）”没有。任何保护都可以被逆向工程破解。就连DVD机的固件都可以被破解，尽管法律判定其为非法，但是AACS加密密钥还是泄露出来。
因为没有技术的方法可以阻止你的客户看你的代码，你必须用传统的商业方法。
1. 许可证，合约，条款，条件。只要用户签订了这些东西，及时用户可以看见代码，也会有法律约束（不过此建议在中国目前貌似不顶用）
2. 提供巨大的价值。如果你的东西非常好，而且价格很合理，那么用户很难拒绝——没必要浪费时间和金钱去搞逆向工程啥的，因为逆向工程是很费银子的。让你的产品有足够的性价比。
3. 经常性的升级和增加新的功能，使得逆向工程不那么好使。当下一个版本破坏了逆向工程，那么以前的破解就没有意义了。
4. 定制化生产，为不同的客户提供不同的产品。（貌似代价有点高啊）
5. 使用有时间限制的许可证，这会给你带来不好的名声，但是会保证你的软件会停止工作
6. 设计为web service.
代码混淆
既然加密不是一个好方法，那要还是不死心，那就做一个简单的混淆算了，虽然只能”防君子，不防小人“。但是不能就这样把代码暴露出来。
这里推荐一个找了好久的东西： pyobfuscate这个东西在window7中的cmd中貌似总是混淆失败，无奈用了MINGW32，居然搞定了。官方的资料有这样的介绍：
pyobfuscate有几种转化代码的方式，有些可逆，有些不可逆。
移除注释和文档 ( 不可逆）
改变缩进（可逆）
在tokens之间加入空格（一定程度上可逆）
重命名函数，类，和变量（不可逆）
在空白行中加入无效的代码
我没有选择混淆函数名和类名，因为其他地方还要调用呢。下面是我混淆的结果，还挺好看的：
def my_fuction_to_test ( self , start_date , end_date ) :
iiiii11iII1 = self . get_something ( start_date , end_date )
O0o = [ ]
for oO0 in iiiii11iII1 :
if oO0 [ "isOpen" ] == 1 :
IIIi1i1I = { }
OOoOoo00oo = dt . strptime ( oO0 [ 'calendarDate' ] , '%Y-%m-%d' )
IIIi1i1I [ 'day' ] = OOoOoo00oo . strftime ( '%Y%m%d' )
IIIi1i1I [ 'week' ] = oO0 [ 'isWeekEnd' ]
IIIi1i1I [ 'month' ] = oO0 [ 'isMonthEnd' ]
IIIi1i1I [ 'weekday' ] = OOoOoo00oo . weekday ( )
O0o . append ( IIIi1i1I )
iiI11 = pd . DataFrame ( O0o )
return iiI11
