最近呢有不少好奇的伙伴私下问咱这是怎么实现大幅度降低matlab代码可读性。于是咱准备将相关的资源分享给大家，这个工具的根来源于大神thrynae (Rik)公开分享一款名叫minify的小工具图片。
咱也不藏着掖着，其实大家用minify作为关键词检索，不仅能检索出大神的这款工具，还可以检索到降低python、JavaScript、R等编程语言代码可读性的其他实用性代码。
那有小伙伴不禁要问了图片要是没有记错的话，你这个可打自己脸的行为呀(PS:30多个实用matlab编程技巧)。前面教人写出排版工整的代码，后面又教人写出让人看不懂的代码，这不是神经错乱吗？
答案显然是否定的。虽写出可读性强的代码是作为程序员最基本的素养，对代码的维护也是大有裨益，但有些情况下写出让人看不懂的代码显然也是很有必要的。比方说您将代码分享给其他人，不想让别人能很快掌握您代码中的关键技术，那这个时候就很有必要了。
那有人就要问了，matlab写得代码不是可以用pcode加密后再分享吗？那咱可以肯定告诉您，如果您认为pcode加密是安全的，那就大错特错，相关的反编译工具网上一搜一大把。那把代码用pcode加密之后，再封装成exe发布分享，那不就安全了。恐怕又要让您失望了，目前matlab的封装工具并不支持直接封装pcode加密的文件(PS：咱目前找到一种解决方案可以封装pcode加密后的文件为exe文件，不久后就会分享给大家，敬请期待)。即便是您把代码封装成了exe文件，还是有办法把您的exe反编译为m文件，这样的工具网上也是存在的。就如同python封装一样，不管您用什么工具进行封装，总是能在网上找到一种工具把封装好的可执行文件反编译成源代码，这绝对不是危言耸听。
那既然不管怎么做，只要有人想要获得源代码它总是能够获得，那咱们还不如从写代码本身入手。如果分享的源代码让人看都看不懂，更别说后面的封装之后的代码了，这也是写出可读性极差代码的必要性之所在。
其实写出可读性差的代码其实是非常容易且与生俱来的，咱们可以想想咱们最开始写代码的时候那种意气风发、行云流水，就要那种感觉，那种自己写的过两天来看就看不懂那种。废话扯得够多了，还是直接上硬菜回到咱们的主题上来。
代码的可读性的好坏与四个因素息息相关：一、代码注释；二、变量命名；三、代码中一切可读的文本字符信息；四、代码块的布局。
咱今天分享的minify就能帮大家完成四个因素中的三个，即一、二、四。下面是用ChatGPT随便生成一段示例代码：
接下来咱用minify对其进行降可读性处理，处理后的代码如下：v000=rand(10);v001 = det(v000);v002 = inv(v000);fprintf('Determinant of A: %f\n', v001);disp('Inverse of A:');disp(v002);figure;imagesc(v000);colorbar;title('Random Matrix A');xlabel('Column Index');ylabel('Row Index');
不难发现，注释、变量和代码块都被混淆了。大家是否觉得这个也太小儿科了？这个代码一眼就能看明白的嘛。大家别忘这仅仅是几行代码，如果100行，一万行，一万个一万行这样的文件呢？您还能看明白嘛？比如就咱们那张封面图：
想要获取minify源代码及相关测试文件的伙伴，点此获取源代码。
参考资料：
[1] github.com/thrynae/minify
[2] matlabcentral/fileexchange/84717-minify
