一直关注我们的朋友应该都看过里面的视频。 本节演示如何大大提高 matlab 代码的可读性。
。 最近有很多好奇的小伙伴私下问我们这是怎么实现的，所以我们打算把相关资源分享给大家。 这个工具的根源来自thrynae高手（Rik）公开分享的一个名为minify的小工具
。
我们不要隐藏它。 事实上，如果使用minify作为关键字搜索，不仅可以检索到这个高手工具，还可以检索到其他增加Python、JavaScript、R等编程语言代码可读性的实用代码。
。
那么有的朋友就忍不住要问了
如果我没记错的话，你可以打自己的脸（PS：）
.前面教人写工整的代码，后面又教人写看不懂的代码。 这不是疯狂吗？
答案可能是否定的
。 虽然写出可读的代码是程序员最基本的素质，也有利于代码的维护反编译获得源码，但是在某些情况下还是需要写出让人看不懂的代码。 比如你把代码分享给别人，你又不希望别人快速掌握你代码中的关键技术，那么这个时候就有必要了。
那么有人会问，matlab写的代码不能用pcode加密然后共享吗？ 那么我们可以肯定的告诉你，如果你认为pcode加密是安全的，那你就大错特错了。 网上可以搜到很多相关的反编译工具。 代码用pcode加密后，再打包成exe发布共享，就安全了。 恐怕又会让你失望了。 目前Matlab的封装工具不支持直接封装pcode加密的文件（PS：我们已经找到了将pcode加密的文件封装成exe文件的解决方案，很快就会分享给大家，敬请关注）。 即使你将代码封装成exe文件，仍然有办法将你的exe反编译成m文件。 网上也有这样的工具。就像python打包一样，不管你用什么工具打包，总能在网上找到一个工具，将打包后的可执行文件反编译成源代码。 这绝对不是危言耸听
既然不管你做什么，只要有人想得到源代码，就总能得到，所以我们不妨从编写代码本身开始。 如果共享的源代码任何人都看不懂，更不用说旁边的封装代码了反编译获得源码，这就是为什么需要编写可读性极差的代码。
事实上，编写可读性较差的代码是非常容易且固有的。 我们可以想想刚开始写代码时的意气风发、流畅。 我无法理解这一点。 废话不多说了，我们直接回到正题吧。
代码的可读性与四个激励密切相关： 1. 代码注释； 2、变量命名； 3、代码中所有可读的文本字符信息； 4. 代码块的布局。
明天我们分享的minify可以帮助你完成四个激励中的三个，即一、二、四。 以下是使用ChatGPT生成的随机示例代码：
接下来，我们使用 minify 来降低它的可读性。 处理后的代码如下：
v000 = rand(10);v001 = det(v000);v002 = inv(v000);fprintf('Determinant of A: %fn', v001);disp('Inverse of A:');disp(v002);figure;imagesc(v000);colorbar;title('Random Matrix A');xlabel('Column Index');ylabel('Row Index');
不难看出注释、变量和代码块都被混淆了。 你觉得这太幼稚了吗？ 这段代码只能看一眼就能看懂。 不要忘记这只是几行代码。 如果有100行、10000行、10000个文件有10000行怎么办？ 你能看见它吗？ 以我们的封面图片为例：
这个怎么样？ 是否清晰透明？
想要获取minify源码及相关测试文件的小伙伴可以在巴山高级公众号后台回复“可读性”或“minify”即可获取源码。 您也可以通过参考链接阅读原文或点击左下角获取。
您在视频开头看到的是我们已上传到我们网站的基于 minify 的增强版本。 愿意支持我们创作的伙伴可以在公众号后台回复“原创”并添加群分发。
参考：
[1] github.com/thrynae/minify
[2] matlabcentral/fileexchange/84717-minify
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