.. program:: pyarmor gen
关于安全性
Pyarmor 的核心功能是保护 Python 脚本无法被反编译，通过多种不可逆加密模式的实现，已经能够实现 Python 脚本无法使用任何方式完全反编译出来。
如果你看到有人宣称能够的破解 Pyarmor，请首先参考 :doc:`../how-to/security` ，使用你所可用的最高安全选项去加密一个简单的参考脚本，然后尝试使用网上所说的方法和工具进行破解。如果能够被破解，再把Python 版本，Pyarmor 的版本，运行的平台，加密使用的选项，参考脚本以及破解的方法发送到 |Contact|
Pyarmor 并没有提供内存数据保护和很强的反调试保护，即便没有这些保护，Pyarmor 也能保证加密脚本无法被恢复成为原来的脚本。但是对于使用各种逆向工程方法直接修改内存运行数据，以及运行时刻的内存数据，并没有提供完整的保护机制。如何对这方面的要求很高，那就需要结合 Pyarmor 提供的功能以及使用其他反调试工具和技术一起来进行保护，详细说明请参考 :doc:`../how-to/protection`
关于性能
Pyarmor 提供了大量的选项来平衡性能和安全性，用户可以根据需要选择不同的选项。这里列出了所有相关的选项以及其对安全性和性能方面的影响。
需要注意的是不同的脚本，以及不同的使用场景，相同的选项对性能的影响可能有很大的不同。这里的所有性能测试数据都是基于同一个简单的测试脚本，如果对性能有很高的要求，请使用相应的场景和脚本进行测试，这里的结果不一定有参考价值。
在运行任何 Python 脚本之前，除非特别说明，都要清除脚本对应的 __pycache__ 。这个目录存放脚本对应 .pyc ，如果这个目录存在，就意味着执行时间里面没有包含编译脚本的时间，但是编译脚本（.py->.pyc）是特别花费时间的，和函数的执行时间相比，不是一个数量级别。
测试脚本 benchmark.py 的内容如下
import sys
class BenTest(object):
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = "b"
self.c = []
self.d = {}
def foo():
ret = []
for i in range(100000):
ret.extend(sys.version_info[:2])
ret.append(BenTest())
return len(ret)主脚本 testben.py 的内容如下
import benchmark
import sys
import time
def metric(func):
if not hasattr(time, 'process_time'):
time.process_time = time.clock
def wrap(*args, **kwargs):
t1 = time.process_time()
result = func(*args, **kwargs)
t2 = time.process_time()
print('%-16s: %10.3f ms' % (func.__name__, ((t2 - t1) * 1000)))
return result
return wrap
def test_import():
t1 = time.process_time()
import benchmark2 as m2
t2 = time.process_time()
print('%-16s: %10.3f ms' % ('test_import', ((t2 - t1) * 1000)))
return m2
@metric
def test_foo():
benchmark.foo()
if __name__ == '__main__':
print('Python %s.%s' % sys.version_info[:2])
test_import()
test_foo()默认加密脚本的性能
首先比较不同 Python 版本下的加密和不加密脚本的性能
使用下面的脚本，分别运行没有加密和加密的脚本两次，其中第二次运行的主要目的是测试存在 __pycache__ 情况下的模块导入时间:
$ rm -rf dist __pycache__
$ cp benchmark.py benchmark2.py
$ python testben.py
Python 3.7
test_import : 1.303 ms
test_foo : 250.360 ms
$ python testben.py
Python 3.7
test_import : 0.290 ms
test_foo : 252.273 ms
$ pyarmor gen testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ python dist/testben.py
Python 3.7
test_import : 0.907 ms
test_foo : 311.076 ms
$ python dist/testben.py
Python 3.7
test_import : 0.454 ms
test_foo : 359.138 ms| 时长(毫秒) | 导入模块时间 | 导入模块时间2 | 执行函数时间 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Python 版本 | 未加密 | 加密 | 未加密 | 加密 | 未加密 | 加密 |
| 3.7 | 1.303 | 0.907 | 0.290 | 0.454 | 252.2 | 311.0 |
| 3.8 | 1.305 | 0.790 | 0.286 | 0.338 | 272.232 | 295.973 |
| 3.9 | 1.198 | 1.681 | 0.265 | 0.449 | 267.561 | 331.668 |
| 3.10 | 1.070 | 1.026 | 0.408 | 0.300 | 281.603 | 322.608 |
| 3.11 | 1.510 | 0.832 | 0.464 | 0.616 | 164.104 | 289.866 |
可以看的出来，和之前的版本相比，关于执行函数的时间 Python 3.11 比加密后的脚本快了很多，可能和它的指令缓存和性能优化有关系。
RFT 模式性能
RFT 模式是直接把源代码的函数，类，方法和变量进行重命名，所以不应该会影响性能。这里我们比较的是加密后的脚本和 RFT 模式加密的脚本性能数据。下表中的数据是使用下面的测试脚本获得的:
$ rm -rf dist
$ pyarmor gen testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ python dist/testben.py
$ rm -rf dist
$ pyarmor gen --enable-rft testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ python dist/testben.py| 时长(毫秒) | 导入模块时间 | 执行函数时间 | 备注 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Python 版本 | 加密 | RFT 模式 | 加密 | RFT 模式 | |
| 3.7 | 1.083 | 1.317 | 334.313 | 324.023 | |
| 3.8 | 0.774 | 1.109 | 239.217 | 241.697 | |
| 3.9 | 0.775 | 0.809 | 304.838 | 301.789 | |
| 3.10 | 2.182 | 1.049 | 310.046 | 339.414 | |
| 3.11 | 0.882 | 0.984 | 258.309 | 264.070 | |
接下来，我们组合 RFT 模式和 :option:`--obf-code` 为 0 对脚本进行加密，然后和没有加密脚本的比较一下性能。下表中的数据是使用下面的测试脚本获得的:
$ rm -rf dist __pycache__
$ python testben.py
$ pyarmor gen --enable-rft --obf-code=0 testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ python testben.py| 时长(毫秒) | 导入模块时间 | 执行函数时间 | 备注 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Python 版本 | 未加密 | 组合模式 | 未加密 | 组合模式 | |
| 3.7 | 0.757 | 1.844 | 307.325 | 272.672 | |
| 3.8 | 0.791 | 0.747 | 276.865 | 243.436 | |
| 3.9 | 1.276 | 0.986 | 246.407 | 236.138 | |
| 3.10 | 2.563 | 1.142 | 256.583 | 260.196 | |
| 3.11 | 0.952 | 0.938 | 185.435 | 154.390 | |
BCC 模式性能
BCC 模式是把部分函数转换成为 C 函数，应该模块装载时间略长一些，函数执行的时间能稍微快一些。下表中的数据是使用下面的测试脚本获得的:
$ rm -rf dist __pycache__
$ python testben.py
$ python testben.py
$ pyarmor gen --enable-bcc testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ python dist/testben.py
$ python dist/testben.py| 时长(毫秒) | 导入模块时间 | 导入模块时间2 | 执行函数时间 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Python 版本 | 未加密 | 加密 | 未加密 | 加密 | 未加密 | 加密 |
| 3.7 | 1.086 | 1.177 | 0.342 | 0.391 | 344.640 | 271.426 |
| 3.8 | 1.099 | 1.397 | 0.351 | 0.400 | 291.244 | 251.520 |
| 3.9 | 1.229 | 1.076 | 0.538 | 0.362 | 306.594 | 254.458 |
| 3.10 | 1.267 | 0.999 | 0.255 | 0.796 | 302.398 | 247.154 |
| 3.11 | 1.146 | 1.056 | 0.273 | 0.536 | 206.311 | 189.582 |
不同选项的性能
使用不同选项的测试，为了便于比较，每一个选项尽可能的都是单独使用，除非特别情况必须组合使用。
例如，选项 :option:`--no-wrap` 的测试如下:
$ rm -rf dist __pycache__
$ pyarmor testben.py
$ pyarmor gen --no-wrap testben.py benchmark.py benchmark2.py
$ pyarmor dist/testben.py
Python 3.7
test_import : 0.971 ms
test_foo : 306.261 ms| 选项 | 性能影响 | 安全性 |
|---|---|---|
| :option:`--no-wrap` | 增加性能 | 降低安全性 |
:option:`--obf-module` 0 |
对性能影响不大 | 轻微降低安全性 |
:option:`--obf-code` 0 |
显著增加性能 | 显著降低安全性 |
:option:`--obf-code` 2 |
降低性能 | 显著增加安全性 |
| :option:`--enable-rft` | 基本不影响性能 | 增强安全性 |
| :option:`--enable-themida` | 显著降低性能 | 显著提高安全性，能有效防止反调试工具 |
| :option:`--mix-str` | 降低性能 | 提高安全性，主要是保护字符串常量 |
| :option:`--assert-call` | 降低性能 | 提高安全性，主要是防止注入和Monkey Trick |
| :option:`--assert-import` | 轻微降低性能 | 提高安全性，主要是防止注入和Monkey Trice |
| :option:`--private` | 降低性能 | 提高安全性，主要是防止模块属性被外部脚本读取 |
| :option:`--restrict` | 降低性能 | 提高安全性，主要是防止模块属性被外部脚本读取 |