通过使用 Cython 将 Python 源代码编译成 C 语言，然后再生成本地二进制文件（.pyd）。然后正常使用 cx_Freeze 打包，这样做可以极大地提高代码的保护级别，防止被轻易逆向。

安装必要的 Python 包

需要安装 Cython 和 Numpy，在终端或命令行中运行：

pip install Cython numpy

安装 C/C++ 编译器

Cython 将 Python 代码转换成 C 代码，但最终需要一个 C 编译器来将 C 代码编译成机器码。这是最关键的一步。

对于 Windows 用户：

• 访问 Visual Studio 下载页面：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/。
• 在 "Tools for Visual Studio" (所有下载 -> Visual Studio 工具) 中找到并下载 "Build Tools for Visual Studio"。
• 运行安装程序，在 "工作负荷" 标签页中，勾选 "使用 C++ 的桌面开发"。
• 点击安装。安装完成后，您可能需要重启电脑。

对于 macOS 用户：
打开终端并运行 xcode-select --install。这会安装苹果的命令行开发者工具，其中包含了 Clang 编译器。

对于 Linux 用户 (例如 Ubuntu/Debian)：
打开终端并运行 sudo apt update && sudo apt install build-essential。

修改 setup.py 文件

如果项目目录结构如下：

/my_project
    |-- main.py           # 你的主程序文件
    |-- /src              # 你的其他模块目录
    |   |-- func1.py
    |   |-- func2.py
    |-- setup.py            # cx_Freeze 的配置文件

根据以上目录结构，下面是一个配置文件示例：

from cx_Freeze import setup, Executable
import sys, os, io

# =============================================================================
# Cython 自动化编译集成
# =============================================================================
try:
    from Cython.Build import cythonize
    from setuptools import Extension
    import numpy
except ImportError:
    print("\n[错误] 缺少必要的库。请先安装 Cython 和 Numpy:")
    print("pip install Cython numpy")
    sys.exit(1)

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')  # 修复非中文系统打包时报错

# 增加递归调用深度限制
sys.setrecursionlimit(1500)

# 定义相关路径
ROOT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
ENTRY_POINT = "main.py"

# 检查是否为打包命令
build_commands = {"build", "bdist_msi", "bdist_dmg", "bdist_mac"}
is_building = any(cmd in sys.argv for cmd in build_commands)

# --- Cython 编译配置 ---
# 此函数会自动查找 src 目录下的所有 .py 文件并准备将它们编译
def find_extensions_to_compile(dir_path="src"):
    """Find all .py files to be compiled by Cython."""
    extensions = []
    # 添加 numpy 的头文件路径，这对于编译依赖 numpy/scipy 的代码至关重要
    numpy_include = numpy.get_include()
    
    for root, dirs, files in os.walk(dir_path):
        for file in files:
            # 我们只编译 .py 文件，但跳过 __init__.py 文件
            if file.endswith(".py") and file != "__init__.py":
                path = os.path.join(root, file)
                # 将文件路径转换为模块路径，例如 "src/library/function.py" -> "src.library.function"
                module_path = path.replace(os.sep, '.')[:-3]
                
                extensions.append(
                    Extension(
                        name=module_path,
                        sources=[path],
                        include_dirs=[numpy_include]  # 包含 numpy 头文件
                    )
                )
    print(f"--- 找到 {len(extensions)} 个模块准备通过 Cython 编译...")
    return extensions

# 仅在执行打包命令时才准备编译列表
extensions = []
if is_building:
    # 1. 编译 src 目录下的所有模块
    extensions.extend(find_extensions_to_compile("src"))
    
    # 2. 明确地将 main.py 添加到编译列表
    print(f"--- 添加入口文件 '{ENTRY_POINT}' 到编译列表...")
    main_extension = Extension(
        name="main",  # 编译后的模块名
        sources=[ENTRY_POINT],
        include_dirs=[numpy.get_include()]
    )
    extensions.append(main_extension)

# =============================================================================
# cx_Freeze 配置
# =============================================================================

# 安装依赖
build_exe_options = {
    "packages": [
    ],
    "excludes": ["email"] + [ext.name for ext in extensions], # 排除 Cython 编译的模块
    "include_files": [
        ],
    "includes": [],

    # 性能优化选项
    "optimize": 2,           # 使用Python优化
    "include_msvcr": False,  # 不包含MSVC运行库
}

# 基础设置
base = "Win32GUI" if sys.platform == "win32" else None

directory_table = [
    # ...
]

shortcut_table = [
    (
        # ...
    ),
    (
        # ...
    ),
]

msi_data = {"Directory": directory_table, "Shortcut": shortcut_table}

bdist_msi_options = {
    # ...
}

executables = [
    Executable(
        "main.py", # 入口文件 依然调用 py 程序，cx_Freeze 会自动识别并使用加密后的文件
        # ...
    )
]

# =============================================================================
# 清理函数
# =============================================================================
def cleanup_generated_files():
    """查找并删除由 Cython 生成的所有 .c 文件。"""
    print("\n--- 正在运行清理程序：删除生成的 C 文件... ---")
    for root, dirs, files in os.walk(ROOT_DIR):
        # 避免进入不相关的目录
        if 'myenv' in root or '.git' in root or 'build' in root or 'dist' in root:
            continue
        for file in files:
            if file.endswith('.c'):
                file_path = os.path.join(root, file)
                try:
                    os.remove(file_path)
                    print(f"--- 已删除: {file_path}")
                except OSError as e:
                    print(f"--- 删除失败 {file_path}: {e}")

# =============================================================================
# 执行打包
# =============================================================================

try:
    setup(
        # ...
        # 关键步骤：将找到的 .py 文件交给 Cythonize 进行编译
        ext_modules=cythonize(
            extensions,
            compiler_directives={'language_level': "3"}, # 使用 Python 3 语法
            quiet=True # 减少不必要的编译输出
        ) if is_building else [],
        # ...
    )
finally:
    # 只有在执行打包命令时才运行清理
    if is_building:
        cleanup_generated_files()

运行打包命令打包即可，如：

python setup.py bdist_msi

检查加密情况

安装完成后，进入安装路径的 Lib/site-packages 文件夹，会看到加密后的 .pyd 程序文件。.pyd 文件是 Windows 上的二进制动态链接库，本质上和 .dll 文件一样。如果加密失败：会在这里看到 .pyc 文件或者甚至原始的 .py 文件。

Python 3.3 及以上版本自带 venv 模块，可以直接使用。

使用 venv 创建虚拟环境

创建虚拟环境

在你的项目目录下，运行以下命令来创建一个虚拟环境，这将在项目目录下创建一个名为 myenv 的文件夹，其中包含虚拟环境的所有文件：

python -m venv myenv

激活虚拟环境

Windows：

myenv\Scripts\activate

macOS 和 Linux：

source myenv/bin/activate

安装依赖

在虚拟环境中，你可以使用 pip 来安装项目所需的库：

pip install requests

安装的库将只会影响当前虚拟环境，而不会影响系统的 Python 环境或其他项目。

冻结依赖

为了确保你的项目依赖可以在其他环境中重现，你可以使用以下命令将当前环境的依赖写入 requirements.txt 文件：

pip freeze > requirements.txt

requirements.txt 文件将包含所有当前环境中的安装包及其版本信息。

使用 requirements.txt 安装依赖

在新的环境中，你可以使用 requirements.txt 文件来安装所需的所有依赖：

pip install -r requirements.txt

退出虚拟环境

当你完成工作时，可以通过以下命令退出虚拟环境：

deactivate

使用虚拟环境进行Python开发可以有效地隔离项目依赖，避免版本冲突。通过创建和激活虚拟环境、安装依赖、冻结依赖并在新环境中重新安装依赖，可以确保你的项目在不同环境中具有一致的运行表现。

subprocess.check_output(args, *, stdin=None, stderr=None, shell=False, universal_newlines=False)

执行cmd命令并返回结果到字符串。

用法：

import subprocess

output = check_output(["cat", "/etc/hostname"]).strip()
print(output)

以上脚本会执行 cat /etc/hostname 命令然后将结果赋值给 output 变量。
strip() 可以将 string 的前后空格去掉。

>>> 'foo'.encode('utf_8')
b'foo'

To transform a byte string to a unicode string:

>>> b'foo'.decode('utf_8')
'foo'

1. To convert a string to bytes.

   data = ""               #string
   data = "".encode()      #bytes
   data = b""              #bytes

2. To convert bytes to a String.

   data = b""              #bytes
   data = b"".decode()     #string
   data = str(b"")         #string

import winreg

REG_PATH = r"Control Panel\Mouse"

def set_reg(name, value):
    try:
        winreg.CreateKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, REG_PATH)
        registry_key = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, REG_PATH, 0, 
                                       winreg.KEY_WRITE)
        winreg.SetValueEx(registry_key, name, 0, winreg.REG_SZ, value)
        winreg.CloseKey(registry_key)
        return True
    except WindowsError:
        return False

def get_reg(name):
    try:
        registry_key = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, REG_PATH, 0,
                                       winreg.KEY_READ)
        value, regtype = winreg.QueryValueEx(registry_key, name)
        winreg.CloseKey(registry_key)
        return value
    except WindowsError:
        return None

#Example MouseSensitivity
#Read value 
print (get_reg('MouseSensitivity'))

#Set Value 1/20 (will just write the value to reg, the changed mouse val requires a win re-log to apply*)
set_reg('MouseSensitivity', str(10))

#*For instant apply of SystemParameters like the mouse speed on-write, you can use win32gui/SPI
#http://docs.activestate.com/activepython/3.4/pywin32/win32gui__SystemParametersInfo_meth.html

反复检查代码没有发现语法错误，查找之后了解到 InlineKeyboardButton 响应后返回的 Callback Data 有大小限制，最大64位：

的确我想返回的内容长度的确超过了大小限制，优化源码后问题解决了。

参考链接：
https://core.telegram.org/bots/api#inlinekeyboardbutton
https://stackoverflow.com/questions/46389040/inlinekeyboardbutton-are-limited-in-inlinekeyboardmarkup-telegram-bot-c-sharp

os.system()

可以用来运行终端命令：

import os
os.system('date')
-----------------------
The current date is: 10/17/2019 Thu 

glob

用来将匹配的文件放入数组：

import glob
import os
CWD = os.getcwd()#当前目录路径
for name in glob.glob(CWD+'/*'):
    print(name)

以上输出当前目录下所有文件的文件名。

for name in glob.glob(CWD+'/file?.txt'):
    print(name)

以上输出 filea.txt, fileb.txt filec.txt 等文件名。

可以使用类似正则表达式的方式匹配文件名：

glob.glob(CWD+'/*[12].*')

从python3.5开始，支持使用一下方法进行递归搜索目录内文件及文件夹：

for name in glob.glob(CWD+'/**/*', recursive=True):
    print(name)

以上会输出目录内文件及子文件夹内文件。

split()

字符串分割：

按空格分割，注意两个部分之间的空格可以是1个或多个，不影响分割效果：

txt = "welcome to the jungle"
x = txt.split()

将 txt 字符串按空格来分成4个部分，x 是数组。

分割成设定的个数：

txt = "welcome to the jungle"
x = txt.split(' ', 1)

输出结果：x = ['welcome', 'to the jungle']

按特定字符分割：

txt = "apple#banana#cherry#orange"
x = txt.split("#", 1)

输出结果：x = ['apple', 'banana#cherry#orange']

next()

用于 iterator 的顺序提取。

mylist = iter(["apple", "banana", "cherry"])
x = next(mylist)
print(x)
y = next(mylist)
print(x)
z = next(mylist)
print(x)

输出结果：x = 'apple' y = 'banana' z = 'cherry'

format()

用于字符串内的赋值：

print ("{}, A computer science portal for geeks".format("GeeksforGeeks"))

输出：GeeksforGeeks, A computer science portal for geeks

多个输入参数：

print ("Hi ! My name is {} and I am {} years old"
                            .format("User", 19)) 

带索引的多参数输入：

print("Every {3} should know the use of {2} {1} programming and {0}"
        .format("programmer", "Open", "Source", "Operating Systems")) 

输出结果：Every Operating Systems should know the use of Source Open programming and programmer

strip()

删除字符串前和后的空格：

txt = "     banana     "
x = txt.strip()

输出：x = 'banana'

删除字符串前和后的自定义字符：

txt = ",,,,,rrttgg.....banana....rrr"
x = txt.strip(",.grt")

输出： x = 'banana'