应用场景
pycdc 是一款支持 Python 1.0 至 3.13 全版本的字节码反编译工具，由 C++ 开发。它包含两个核心组件：pycdas 负责反汇编生成字节码指令流，pycdc 则直接输出完整的 Python 源代码。与同类工具相比，其最大优势在于全版本兼容性和高精度还原能力。
快速上手：从零开始构建
搭建 pycdc 工作环境需使用 CMake 构建系统：
git clone <project_repo>
cd pycdc
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .
make -j$(nproc)
整个构建过程基于 CMakeLists.txt 中的配置，确保编译出稳定的可执行文件。如果需要调试版本，可以添加 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug 参数。
实战演练：让字节码'开口说话'
场景一：恢复丢失的源代码
假设有一个重要的 Python 脚本，但源代码意外丢失，只剩下 .pyc 文件：
./pycdc important_script.pyc
这个过程背后，pycdc 通过 ASTNode.h 和 ASTree.cpp 构建抽象语法树，将字节码重新组织成可读的 Python 代码。
场景二：分析第三方库实现
当我们使用某个第三方库时，想要了解其内部实现机制：
./pycdas third_party_module.pyc
通过查看字节码指令，我们可以深入了解 Python 解释器如何处理函数调用、类定义等复杂结构。
场景三：跨版本兼容性处理
面对不同 Python 版本生成的字节码，pycdc 能够智能识别并处理：
# 指定 Python 2.7 版本
./pycdc -v 2.7 legacy_code.pyc
# 处理 Python 3.10+ 的新特性
./pycdc -v 3.11 modern_feature.pyc
这种跨版本支持得益于 bytes 目录下的模块化设计，每个 Python 版本都有对应的解析实现文件。
进阶技巧：提升逆向效率
批量处理多个文件
当需要处理大量 .pyc 文件时，可以编写简单的 shell 脚本：
#!/bin/bash
for file in *.pyc; do
echo "处理文件：$file"
./pycdc "$file" > "${file%.pyc}.py"
done
自动化测试验证
项目提供了完整的测试框架，可以通过 tests/run_tests.py 来验证反编译的准确性：
# 运行特定测试用例
python tests/run_tests.py --filter test_functions
python tests/run_tests.py -j 4
