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python .pyc 파일을 .py로
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pyc 파일에 대해서

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1 pyc 파일

2 pyc 파일 생성

3 pyc 파일 로딩

4 Python 2 vs Python 3

5 수동으로 컴파일하기 py_compile compileall

pyc 파일에 대해서
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.pyc란 무엇인가?

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Forensics .pyc 파일 .py로 복구하기:산을 붉게 물들이는 꽃
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파이썬 스크립트 파일을 .pyc 로 배포 & Import 하기 : 네이버 블로그
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.pyc 파일

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세옹지인의 소프트웨어 이야기

1. *.pyc 파일

Python으로 코딩을 하다 보면 내가 만들지 않은 *.pyc 파일들이 만들어져 있는 것을 볼 수 있습니다. 가끔은 *.pyc가 문제를 일으키기도 하고요 (bad magic number in ‘application’: b’\x03\xf3\r

‘: ImportError)

*.pyc는 Python이 *.py를 읽어서 실행시킬 때 자동 생성되는 파일인데, 이는 Python 프로그램이 어떻게 구동되는지와 관련이 있습니다.

(이야기를 진행하기에 앞서 한가지 명확히 해야 할 것이 있습니다. 우리가 보통 Python이라고 이야기하지만, Python이라는 것은 프로그래밍 언어이기 때문에 앞으로 이야기할 내용은 엄밀히는 CPython에 대한 이야기입니다. CPython은 Python이라는 언어를 실제로 구현한 결과 중 하나이고, 이 외에도 IronPython, PyPy, Jython 등 여러 가지 구현이 있습니다. CPython이 표준 구현이고 다른 구현들의 레퍼런스이기 때문에 이번 이야기는 CPython을 기준으로 진행하고, 편의상 Python이라고 부르겠습니다.)

*.py는 아시는 것처럼 Python 소스코드입니다. 흔히 Python이 인터프리터라고 하지만 실제로 Python(CPython)이 작동하는 방식은 전통적인 인터프리터와는 다릅니다. 기억을 되짚어 보면, 컴파일러는 소스코드를 기계어로 먼저 번역한 후 실행을 하고, 인터프리터는 이 번역 과정 없이 바로 실행한다는 점이 다릅니다. 하지만 Python은 *.py 파일을 실행시킬 때 내부적으로 아래 두 단계를 거칩니다.

*.py를 Python Virtual Machine(PVM)이 이해할 수 있는 Byte codes 형태로 컴파일 컴파일된 Byte codes를 PVM이 단계별로 실행

이 과정은 사용자에게는 보이지 않기 때문에 소스코드에서 직접 실행되는 것처럼 보이지만(인터프리터), 내부적으로는 Byte code로 번역이 됩니다(컴파일러). 이런 방식 자체는 새로운 것은 아니고, Java나 V8 같은 곳에서 쓰이는 방식입니다.

이렇게 두 단계로 나누었을 때 장점은 무엇일까요? 컴파일러든 인터프리터든 수행을 위해서는 소스코드를 실제 기계(VM일 수도, 실제 CPU일 수도 있습니다)가 이해할 수 있는 형태로 번역하는 과정이 필요합니다. CPU가 소스 코드를 이해할 수는 없으니까요. 인터프리터라고 하더라도 내부적으로는 위 두 단계를 매번 해야 하는 셈이죠. 그리고 이 중 특히 소스코드를 기계가 이해할 수 있는 형태로 번역하는 과정에 시간이 오래 걸립니다. 그래서 나온 아이디어가 1번 단계가 끝나고 나면, 결과를 임시파일(*.pyc)로 저장해 두고 다음부터는 1번을 생략하고 2번으로 바로 가자입니다.

2. pyc 파일 생성

하지만 세상이 그리 호락호락한가요. 이런 저런 문제들이 생깁니다.

첫번째 문제는 Byte Code가 Python 버전마다 다릅니다. 예를 들어 Python 3.1에서 만들어진 *.pyc 파일은 Python 3.2와는 호환되지 않을 수 있습니다. 만약에 Python 3.1을 써서 Python 프로그램을 실행했는데 (그럼 Python 3.1용 *.pyc), 나중에 Python을 업데이트해서 Python 3.2로 같은 프로그램을 실행하면 문제가 생길 겁니다. 왜냐면 이미 *.pyc 파일이 있기 때문에 새로 생성하지 않고 있는 *.pyc를 쓸 텐데 이 파일의 내용(Byte code)이 Python 3.2와 호환되지 않기 때문입니다.

이 문제를 해결하기 위해서 Python은 *.pyc를 생성할 때 사용한 Python의 버전을 파일 이름에 포함시킵니다. magic tag라고 부르는 표시인데요. 예를 들어 mymodule.py를 CPython 3.7을 사용해서 컴파일했다면 mymodule.cpython-37.pyc와 같은 형태가 됩니다. 즉, 같은 *. py이더라도 하더라도 실행할 때 사용한 Python 버전에 따라 mymodule.cpython-36.pyc, mymodule.cpython-37.pyc와 같이 여러 *.pyc 파일이 있을 수 있습니다.

또다른 문제는 소스 파일 (*.py)과 *.pyc 파일의 내용이 일치하지 않을 수 있다는 점입니다. 최초 프로그램을 실행한 뒤에 (*.pyc가 생성된 뒤에) *.py를 고치고 다시 실행을 했다고 가정해보겠습니다. 이미 해당하는 *.pyc 파일이 있기 때문에 최신 내용을 담은 *.py는 해석되지 않고, 예전 내용인 *.pyc가 실행될 겁니다.

이 문제를 해결하기 위해서 Python은 *.py와 *.pyc의 최근 수정 시간을 확인하고, 만약에 *.py 파일이 더 최신 파일이라면 *.pyc를 새로 생성합니다.

마지막 문제는 원래 작업 공간의 일부가 아닌 *.pyc 파일이 생기다 보니 작업 공간이 좀 정신없어질 수 있습니다. Python의 해결 방법은 생성된 *.pyc 파일들을 __pycache__라는 디렉터리를 만들어서 그것에 다 모아두는 것입니다. __pycache__는 패키지별로 생성됩니다.

3. pyc 파일 로딩

Python이 *.py를 실행시킬 때 간략한 알고리즘을 통해서 *.pyc를 새로 만들거나 찾아서 로딩합니다.

sys.path를 따라가면서 *.py를 찾습니다. (알쏭달쏭 Python import – sys.path 참조) *.py를 찾았다면, __pycache__에 *.py에 맞는 (magic tag, 수정 시간) *.pyc 파일이 있는지 확인합니다. 있다면 *.pyc를 로딩하고 끝. *.py에 맞는 *.pyc가 없는 경우 (magic tag, 수정 시간) *.py를 읽어서 해석 후 *.pyc로 저장합니다. __pycache__ 디렉터리가 없다면 __pycache__ 디렉터리도 함께 만듭니다. 이미 Byte code가 로딩되어 있으므로 끝. *.py는 없지만 *.py에 맞는 *.pyc가 있는 경우, *.pyc가 __pycache__에 있다면, ImportError를 발생시킵니다. (즉, 소스 없는 __pycache__/*.pyc는 없는 취급…) *.pyc가 *.py와 같은 디렉터리에 있다면 *.pyc를 로딩하고 끝.

3.1과 3.2과 조금 애매합니다. 왜 *.pyc가 위치한 디렉터리에 따라 다르게 처리를 할까요?

4. Python 2 vs Python 3

위에서 3.1은 원본 소스가 없다면 컴파일된 *.pyc는 무시하겠다는 의미이고, 3.2는 원본 소스가 없다더라도 컴파일된 *.pyc를 사용하겠다는 의미입니다. 서로 모순된 정책처럼 보이는데요. 이유는 Python 2에 있습니다.

Python 2 시절에도 *.pyc가 있었지만, 그 당시에는 __pychche__가 없었습니다. *.cpython-37.* 같은 magic tag도 없었고요. Python 2에서 *.pyc는 *.py와 같은 디렉터리에 생성됐고 magic tag가 없이 그냥 *.py 대신에 *.pyc로 생성됐습니다. (mymodule.py → mymodules.pyc). 이 때문에 “2. pyc 파일 생성”에서 언급한 버전, 작업 영역 문제들이 생겼고, Python 3에서 이 문제들을 해결하기 위해서 __pycache__와 magic tag를 도입했습니다.

Python 2 때는 *.py가 없더라도 *.pyc가 (같은 디렉터리에) 있다면 *.pyc를 대신 로딩했습니다. 이 때문에 *.py를 생략하고 *.pyc만 배포하는 사례들이 생겼습니다 (source-less distribution). 이런 경우가 꽤 많기 때문에 Python 3에서도 이를 지원하기 위해서 3.2 경우를 제공하고 있습니다.

5. 수동으로 컴파일하기: py_compile, compileall

기본적으로 *.pyc는 Python 모듈을 import 할 때 생성되지만, 배포 후 최초 실행 시 속도를 높이기 위해서 미리 생성할 수도 있습니다.

첫번째 방법은 py_compile을 사용하는 것입니다. 아래와 같이 하면 *.py를 컴파일할 수 있습니다.

In [1]: import py_compile In [2]: py_compile.compile(‘split_file.py’) Out[2]: ‘__pycache__/split_file.cpython-37.pyc’

두번째 방법은 compileall을 사용하는 것입니다. compileall은 모듈 형태로 사용할 수도 있지만, -m 옵션으로 커맨드라인에서 사용할 수도 있습니다. (-m 실행 옵션과 __name__)

python3 -m compileall .

이렇게 실행하면 현재 디렉터리 내의 모든 *.py를 *.pyc로 변환해서 적절한 __pycache__에 저장합니다.

.pyc란 무엇인가?

파이썬은 인터프리터 언어라고 알려져있다.

파이썬을 실행하면 나오는 .pyc는 무엇일까?

python 언어를 컴파일해 놓은 파일인데 이 안에는 원시 파이썬 코드가 컴파일된 byte 코드가 존재한다.

인터프리터 언어인데 byte 코드로 컴파일을 했다니 좀 이상하다.

파이썬 가상 머신(virtual machine)은 컴파일러와 인터프리터가 있다.

인터프리터는 .py 파일에 작성된 원시 파이썬 코드를 곧바로 해석할 수 없다.

그렇기 때문에 우선 원시 코드는 byte 코드로 변환되어야 한다. 이 과정에서 .pyc 파일이 생성되고 그 안에 byte 코드가 작성된다.

.pyc 파일이 이미 생성되어 있으면 다시 컴파일할 필요 없이 바로 시스템에 byte 코드를 적재한다.

.pyc 파일은 캐시처럼 취급된다. 미리 byte 코드를 만들어 놓고 인터프리터로 코드를 실행하기 때문에 속도가 향상된다.

결국 순수한 인터프리터 언어도 아니고 순수한 컴파일 언어도 아닌 것이다.

파이썬 원시 코드 in .py -> byte 코드 in .pyc -> 실행 컴파일러 인터프리터

출처

https://stackoverflow.com/questions/2998215/if-python-is-interpreted-what-are-pyc-files

http://www.techdarting.com/2014/04/python-compiled-or-interpreted-language.html

http://net-informations.com/python/iq/interpreted.htm

Python 소스 숨기는 방법: pyc 활용 (Bytecode로 컴파일)

728×170

Python은 기본적으로 인터프리터 언어이기 때문에 별도의 컴파일과 링크 없이 실행(=해석) 가능합니다. 상용 프로그램으로 배포하는 경우나 보안 상 파이썬 소스 코드의 일부분을 숨겨야 하는 경우 Byte code로 변환하여 pyc (pyo) 파일을 사용할 수 있습니다.

pyc 파일은 C 언어처럼 기계어로 컴파일한 것이 아니라 Byte code로 ‘변환’한 것이기 때문에 조금만 노력하면 원래의 소스 코드로 de-compile이 가능하기 때문에 절대적으로 소스 코드의 보안이 유지된다고 믿어서는 안 됩니다. 다만 소스코드를 보기 힘들게 하는 정도로 이해해야 합니다.

Python 공식 문서에는 pyc로 컴파일하는 py_compile()는 아래와 같이 설명되어 있습니다. https://docs.python.org/ko/3.8/library/py_compile.html

파이썬 공식 문서: https://docs.python.org/ko/3.8/library/py_compile.html

※ 주의 사항

Byte code로 컴파일된 pyc 파일은 플랫폼 독립적이지만, 동일한 Python 버전에서만 동작합니다. PC에서 설치한 Python 버전과 Compiled Python 파일(*. pyc 파일)을 생성한 Python 버전이 일치하지 않는 경우 동작하지 않으며, 하위 버전의 호환성도 없습니다. Python 버전별로 magic 넘버가 다르면 pyc 파일에서 magic number를 확인하는 방법은 여기를 확인해주세요.

Command line에서 pyc 파일로 컴파일하는 방법

# test.py 파일을 컴파일, pyc 파일은 __pycache__ 폴더에 저장

$ python3 test_compiled.pyc

# 확장자가 *.py 파일을 모두 컴파일

$ python3 -m py_compile *.py

# 폴더 하위에 모든 py 파일 찾아서 __pycache__ 폴더에 bytecode 파일(pyc)을 생성한다.

$ python3 -m compileall ./ (–> 폴더 지정해야 함)

Python code 상에서 pyc 파일로 컴파일하는 방법

프로젝트에서 setup.py 와 같은 python 파일을 컴파일하는 스크립트를 작성할 때 유용합니다.

#py_comile 모듈을 import 한다.

import py_compile

# sample.py 파일을 컴파일한다.

py_compile.compile(sample.py)

pyc 파일 호출하는 방법

python을 호출할 때 pyc 파일은 전달하면 pyc 파일을 실행합니다. pyc 파일만 있어도 모듈 간의 import 가 가능합니다.

# pyc 파일 실행

$ python3 sample.pyc

Python code 최적화 (pyo) 파일 생성 (의미 없음)

Pyo 파일 사용은 추천하지 않습니다. 파이썬 인터프리터를 -O 옵션과 함께 사용하면 최적화된(optimized) 코드가 pyo 파일로 생성됩니다. (assert 구문만이 제거되는 수준) pyc 파일이나 pyo 파일이 존재한다고 해서 프로그램 실행이 빨라지는 것은 아니고, 모듈들은 프로그램이 load 될 때 읽어오기 때문에, 프로그램 load 시간만 빨라질 뿐입니다.

300×250

예제

아래 sample code는 Project 폴더에서 test.py, hello.py, testbin (binary 실행파일)이 있는 경우 확장자가 py 파일을 target 폴더로 pyc 파일로 컴파일하는 코드입니다. py 이외에 파일은 shutil.copy()로 파일 변경 없이 그대로 copy 합니다.

import os import shutil import py_compile def main(): # py 파일이 있는 폴더 src_dir = os.getcwd() # pyc 파일을 copy할 폴더 이름 target_dir = os.path.join(src_dir, ‘compiled’) src_list = [‘test.py’, ‘hello.py’, ‘testbin’] # target_dir폴더가 없으면 생성 if not os.path.exists(target_dir): print (‘Target Dir is NOT exist’, target_dir) os.mkdir (target_dir) # 소스파일의 리스트에서 파일 하나씩 처리한다 for dst_file in src_list: # py 파일을 하나씩 pyc 로 bytecode로 컴파일한다. if (dst_file.endswith(‘.py’)): # py–> pyc 로 확장자 변경 compiled_py = dst_file.replace(‘.py’, ‘.pyc’) print (dst_file, ‘–>’, fc) # py 파일을 pyc 로 컴파일하고 output을 target dir에 저장 py_compile.compile(f, os.path.join(target_dir, dst_file)) else: # *.py 파일이 아닌 경우 copy shutil.copy(os.path.join(src_dir,dst_file), target_dir)

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