你好，混淆后一般无法还原，但是你可以还原成MSIL语言。大多数混淆都是流程也混淆，如果流程也混淆了的话那就更不可能还原了。一般混淆后只能跟踪执行，找出程序的执行算法。
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1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)
参数分别为y实际类别、预测类别、返回值要求（True返回正确的样本占比，false返回的是正确分类的样本数量）
eg：
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3]
y_true = [0, 1, 2, 3]
accuracy_score(y_true, y_pred)
0.5
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
2.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)
参数：真是类别，预测类别，目标类别名称
eg：
3.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)
输出为混淆矩阵
eg：
太多了，写3个常用的吧，具体参考help(metrics)
defcm_plot(y,yp):#参数为实际分类和预测分类
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix
#导入混淆矩阵函数
cm = confusion_matrix(y,yp)
#输出为混淆矩阵
importmatplotlib.pyplotasplt
#导入作图函数
plt.matshow(cm,cmap=plt.cm.Greens)
# 画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens
plt.colorbar()
# 颜色标签
forxinrange(len(cm)):
foryinrange(len(cm)):
plt.annotate(cm[x,y],xy=(x,y),horizontalalignment='center',verticalalignment='center')
#annotate主要在图形中添加注释
# 第一个参数添加注释
# 第一个参数是注释的内容
# xy设置箭头尖的坐标
#horizontalalignment水平对齐
#verticalalignment垂直对齐
#其余常用参数如下：
# xytext设置注释内容显示的起始位置
# arrowprops 用来设置箭头
# facecolor 设置箭头的颜色
# headlength 箭头的头的长度
# headwidth 箭头的宽度
# width 箭身的宽度
plt.ylabel('True label')# 坐标轴标签
plt.xlabel('Predicted label')# 坐标轴标签
returnplt
#函数调用
cm_plot(train[:,3],tree.predict(train[:,:3])).show()
这是一个值。
在Python中有一个值称为None，它表示没有值None是NoneType数据类型的唯一值就像布尔值True和False一样，None必须大写首字母N如果你希望变量中存储的东西不会与一个真正的值混淆，这个没有值的值就可能有用有一个使用None的地方就是print()的返回值print()函数在屏幕上显示文本，但它不需要返回任何值，这和len()或input()不同但既然所有函数调用都需要求值为一个返回值，那么print()就返回None。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python程序的混淆和加密
混淆
为了增加代码阅读的难度, 源代码的混淆非常必要, 一个在线的Python代码混淆网站. 如果你觉得有用, 可以购买离线版本.
同时需要注意的是, 这个混淆其实还是被很多人怀疑的, 因为即使混淆了, 也没有改变代码的结构. 所以, 必要的话, 在编程的时候, 可以故意做点提高逆向难度的事情:
结构稍微改变, 合并几个类到同一个文件.
面向对象的结构中, 偶尔穿插一些无伤大雅的范式编程风格.
加密
最基本的方法是发布pyc文件, 也就是将所有的.py源文件转换成pyc对外发布. 详情可以参考一个blog.
pyc有一个局限性是依赖于python解析器的版本, 使用某一个版本的python解释器生成的pyc必须要在相同版本下的python解释器下才可以正常工作.
使用上述方法可以方便的生成pyc, 初步的隐藏代码了. 不过pyc依然可以被容易的破解, 所以另一种方案是借助cython. cython可以将python文件转换成c, 并编译成pyd文件. 一般将核心模块编译成pyd, 这样被破解的风险就大大降低了. 关于如何使用cython可以参考官网或者这篇文章 或者 这篇
有一个经验之谈, 你可以将所有每个模块中的某个一个位置的变量抽出, 放到一个python文件中, 使用cython来处理这个文件. 这样就会增加破解者从其他pyc文件中移除pyd文件依赖的难度了.
总结
Stackoverflow上有一个长贴关于隐藏python代码实现的. 有兴趣的可以读这里. 技术上方法和手段都是有的, 但是还有不可忽视的一点是法律上的保护和约定.
什么是pyc文件
pyc是一种二进制文件，是由py文件经过编译后，生成的文件，是一种byte code，py文件变成pyc文件后，加载的速度有所提高，而且pyc是一种跨平台的字节码，是由python的虚拟机来执行的，这个是类似于JAVA或者.NET的虚拟机的概念。pyc的内容，是跟python的版本相关的，不同版本编译后的pyc文件是不同的，2.5编译的pyc文件，2.4版本的 python是无法执行的。
什么是pyo文件
pyo是优化编译后的程序 python -O 源文件即可将源程序编译为pyo文件
什么是pyd文件
pyd是python的动态链接库。
为什么需要pyc文件
这个需求太明显了，因为py文件是可以直接看到源码的，如果你是开发商业软件的话，不可能把源码也泄漏出去吧？所以就需要编译为pyc后，再发布出去。当然，pyc文件也是可以反编译的，不同版本编译后的pyc文件是不同的，根据python源码中提供的opcode，可以根据pyc文件反编译出 py文件源码，网上可以找到一个反编译python2.3版本的pyc文件的工具，不过该工具从python2.4开始就要收费了，如果需要反编译出新版本的pyc文件的话，就需要自己动手了（俺暂时还没这能力^--^）,不过你可以自己修改python的源代码中的opcode文件，重新编译 python，从而防止不法分子的破解。
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""绘制混淆矩阵图"""
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
def confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth, y_predict, cmap=plt.cm.Blues):
"""Matplotlib绘制混淆矩阵图
parameters
----------
y_truth: 真实的y的值, 1d array
y_predict: 预测的y的值, 1d array
cmap: 画混淆矩阵图的配色风格, 使用cm.Blues，更多风格请参考官网
"""
cm = confusion_matrix(y_truth, y_predict)
plt.matshow(cm, cmap=cmap) # 混淆矩阵图
plt.colorbar() # 颜色标签
for x in range(len(cm)): # 数据标签
for y in range(len(cm)):
plt.annotate(cm[x, y], xy=(x, y), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')
plt.ylabel('True label') # 坐标轴标签
plt.xlabel('Predicted label') # 坐标轴标签
plt.show() # 显示作图结果
if __name__ == '__main__':
y_truth = [1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
y_predict = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth, y_predict)
像Python这种解释性的语言，要想私有化部署的同时又保护好源码，就像是对于鱼和熊掌的追求。
虽然做不到尽善尽美，但是对代码进行混淆，增加一点破解的难度，或许能规避一些泄露的风险。
本次演示环境：linux
确保要发布的包根目录("demo")中有__main__.py文件，这个是程序执行入口。
编译
批量改名.pyc文件
移动.pyc文件
清理.py文件
清理__pycache__文件夹
打包成zip
运行时只要将zip文件作为参数即可
最终整合脚本
调用方式
对于在变量和函数名上的混淆有点小儿科，而对于跨文件的类名的混淆又太容易实现。
所以对于混淆程度的取舍，要视工程的规模而定。
2.1 混淆工具pyminifier
在原来的工具 pyminifier上修复了几个bug。
安装：
python3 安装
或者clone下来，自行安装
使用例子
2.2 源码变更
不同的配置对于源码的要求不同，以下是笔者踩过的坑。
其他混淆想法
结合混淆、编译和打包，尝试出以下发布脚本。
主要的思路 ：创建一个工作目录tmp，然后在此目录下混淆、编译python代码，完成后把内容打包成pyc文件，再将pyc文件和其他配置文件移动到dist，发布dist即可。
混淆的目的是最大程度保护源码，在发布到客户端后不被轻易破解。
