大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python加密编程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python加密编程的解答，让我们一起看看吧。
pyinstaller打包后的python的exe软件怎么加壳加密？
可以使用VirboxProtector工具进行加壳。主要有以下功能优点。加壳后的软件可以达到很高强度的安全强度。
1、防反编译
2、防注入
3、防
4、一键加密，无需编程
5、碎片化代码
6、虚拟化代码
7、自动代码移植
8、代码混淆 加密流程：登录云平台帐号---申请转正---下载定制SDK---加壳 注册帐号后，建议您提交转正，转正后深思会提供定制化的SDK，确保每个开发商授权都是唯一的，这可以保护软件的安全性。
为什么python的GIL问题一直让人诟病，python社区却不解决？
GIL这把大锁，到现在还存在是有它道理的。首先，我们知道python是解释型语言，代码执行都是在解释器里执行的。解释型语言都有不能实现真正的多线程并发的通病。这个是先天性的。多个线程是共享主进程***的，如果不给线程加锁，让线程并发，多个线程修改共享数据，就会引发数据混乱，这是不可靠的。因为解释器不知道你在代码哪里去修改共享数据了，所以一刀切，直接给线程加锁了。在同一时间解释器只允许一个线程运行。
当然了，你可能会说，我直接让解释器给要修改的共享数据加锁，这样多线程真正并行不就行了？其实国外早就有大佬这么做了，测试出来的结果，执行效率还不如直接给线程加锁。到目前为止，python开发团队都还没有提出更好的解决这个问题。这个是解释型语言的通病。此外，要解决这个问题，技术难度很大。
虽然GIL这把大锁的存在影响多线程不能真正的并发，但是我们可以用多进程来解决呀。
我上次在Stack Overflow上看到一个人讲过这个事，简单的回答就是，改起来太难了……因为要考虑到太多的问题。
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至于要考虑到的那些问题，我不是很懂那些方面的技术，估计你也不懂，所以就不列出来了。
Python不能利用多核的问题以后能被解决吗？
先说答案，我认为能。python不能利用多核是指因为GIL的存在，多线程时无法利用多核，多线程变成了鸡肋，只在io并发时有点作用。去掉GIL最大的难题是生态兼容问题，现在python有很多c实现的库，cpython的c api以前没考虑很多问题，导致c写的库和cpython实现过度偶合，这样即使有更快的python实现，如pypy，为了兼容那些库也不得不摸拟cpython的接口，加入锁和引用计数等，这样调用c实现的库反而比cpython更慢，而python的官方实现想改内部实现也不行。好在现在己经有人着手解决这个问题，github上有个hpy，它重新设计python的c api接口，使c写的库和python实现彻底解偶，同时支持多种编译方式，能兼容现有的c api，如果这个项目能完成并被python社区接受，那python你Gil和慢的问题将有可能彻底解决。目前hpy项目还在开发中
我是米小乐小米，你的问题我来回答。
首先，更正一下你的问题中的说法，python并不是不能利用多核，而是，多核的利用效率很低。
其次，要回答这个问题，首先你要了解一个概念——全局解释器锁（GIL）。
转一篇关于Python GIL的文章。
归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就***用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内置库和第三方库已经对GIL形成了牢不可破的依赖，想改革GIL反而变得困难了（晕！）。所以目前的现状就是，Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。虽然Python社区也在不断为此努力改进，但恐怕短时间内不会有改变，所以想规避GIL的，可以使用多进程的multiprocessing或concurrent.futures模块，或者换个Python的解析器。
所以说，不管python的官方解释器在将来对这个问题有没有什么改进，现在你就可以有一些解决的办法。
可以使用一些没有GIL的Python的解析器有：JPython，IronPython等。
希望我的回答能够帮到你。
到此，以上就是小编对于python加密编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python加密编程的3点解答对大家有用。
