是一门脚本语言，运行时由虚拟机解释执行。当我们使用设计好算法给第三方使用时只能提供源码，任何运行我们算法的人都可以看到源码以及对应的算法思路。因此，需要一定手动保护源码。
最简单的保护方式是使用代码混淆，加大阅读难度。但这只是加大阅读难度，对方只要花点时间，还是可以理解算法思路。今天介绍使用将源码编译成库文件（平台为文件，平台为文件），用户拿到库文件后，无法反编译为源码，从而保证了代码安全性。另外，还能达到代码运行加速效果。关于更详细内容这里不过多介绍，本文主要介绍如何使用将编译为库文件使用。
最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，。
以识别为例，项目目录如下所示：
核心代码在根目录下，各个代码文件作用：
看看具体代码，其他文件无需过于关注，感兴趣的读者可以翻阅到本文末端获取完整代码。具体代码如下：
运行上面代码，输出结果如下：
在中，索引为的类别为，可以看到整体运行没有问题。
好了，有了上面的算法场景后，接下来我们对以上场景中的算法源码加密。
安装Cython
执行如下命令安装
安装c/c++编译环境
对于读者，只要有编译环境即可，这里不过多介绍。
对于读者，安装好最新的即可。没有安装的读者，可以前往下载。
本文是在平台，使用编译环境运行。
注意，实际的编译代码由实现，我们只是简单使用。主要是设置本地需要编译成(或)的python文件，无其他复杂内容, 读者可以直接拿去使用，注意修改代码根路径即可。创建文件内容如下：
注意第行代码定义了需要编译的代码根目录。执行上面代码后，会自动清理掉原始的源码，读者需要做好备份。如果读者想保留原始代码，将第行注释即可。具体执行以上代码命令为：
执行后，项目结构如下：
编译后的算法代码是二进制汇编代码，已经无法反编译：
原始的算法代码无需任何修改，继续执行文件:
输出如下：
可以看到输出内容一模一样
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