的都是通过 w_byte 写到 pyc 文件中。了解完函数的整体结构之后，我们再看一下具体细节，看看它在写入对象的时候到底写入了哪些内容？
static void
w_complex_object(PyObject *v, char flag, WFILE *p)
{
//......
else if (PyList_CheckExact(v)) {
W_TYPE(TYPE_LIST, p);
n = PyList_GET_SIZE(v);
W_SIZE(n, p);
for (i = 0; i < n; i++) {
w_object(PyList_GET_ITEM(v, i), p);
}
}
else if (PyDict_CheckExact(v)) {
Py_ssize_t pos;
PyObject *key, *value;
W_TYPE(TYPE_DICT, p);
/* This one is NULL object terminated! */
pos = 0;
while (PyDict_Next(v, &pos, &key, &value)) {
w_object(key, p);
w_object(value, p);
}
w_object((PyObject *)NULL, p);
}
//......
}以列表和字典为例，它们在写入的时候实际上写的是内部的元素，其它对象也是类似的。
def foo(): lst = [1, 2, 3] # 把列表内的元素写进去了 print( foo.__code__.co_consts ) # (None, 1, 2, 3)
但问题来了，如果只是写入元素的话，那么Python在加载的时候怎么知道它是一个列表呢？所以在写入的时候不能光写数据，类型信息也要写进去。我们再看一下上面列表和字典的写入逻辑，里面都调用了W_TYPE，它负责将类型信息写进去。
因此无论对于哪种对象，在写入具体数据之前，都会先调用W_TYPE将类型信息写进去。如果没有类型信息，那么当Python加载pyc文件的时候，只会得到一坨字节流，而无法解析字节流中隐藏的结构和蕴含的信息。
所以在往 pyc 文件里写入数据之前，必须先写入一个标识，诸如TYPE_LIST, TYPE_TUPLE, TYPE_DICT等等，这些标识正是对应的类型信息。
如果解释器在 pyc 文件中发现了这样的标识，则预示着上一个对象结束，新的对象开始，并且也知道新对象是什么样的对象，从而也知道该执行什么样的构建动作。当然，这些标识也是可以看到的，在底层已经定义好了。
到了这里可以看到，Python 对 PyCodeObject 对象的导出实际上是不复杂的。因为不管什么对象，最后都为归结为两种简单的形式，一种是数值写入，一种是字符串写入。
上面都是对数值的写入，比较简单，仅仅需要按照字节依次写入 pyc 即可。然而在写入字符串的时候，Python 设计了一种比较复杂的机制，有兴趣可以自己阅读源码，这里不再介绍。
字节码混淆
最后再来说一下字节码混淆，我们知道 pyc 是可以反编译的，而且目前也有现成的工具。但这些工具它会将每一个指令都解析出来，所以字节码混淆的方式就是往里面插入一些恶意指令（比如加载超出范围的数据），让反编译工具在解析的时候报错，从而失去作用。
但插入的恶意指令还不能影响解释器执行，因此还要插入一些跳转指令，从而让解释器跳过恶意指令。
混淆之后多了两条指令，其中偏移量为 8 的指令，参数为 255，但执行的时候会发生越界，因此反编译的时候毫无疑问会报错。而解释器在执行的时候却没有问题，因为在执行到偏移量为 6 的指令时出现了一个绝对跳转，直接跳到偏移量为 10 的指令了。
因此对于解释器执行来说，混淆前后是没有区别的。但对于反编译工具而言就会无法正常工作，因为它会把每一个指令都解析一遍。
根据这个思路，我们可以插入很多很多的恶意指令，然后再用跳转指令来跳过这些不合法指令。当然混淆的手段并不止这些，我们还可以添加一下虚假的分支，然后在执行时跳转到真实的分支当中。
而这一切的目的，都是为了防止别人根据 pyc 文件反推出源代码。不过这种做法属于治标不治本，如果真的想要保护源代码的话，可以使用 Cython 将其编译成 pyd ，这是最推荐的做法。
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