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如果你曾经编写过 Python#xff0c;或者只是使用过 Python#xff0c;你或许经常会看到 Python 源代码文件——它们的名字以 .py 结尾。你可能还看到过… 了解 Python 字节码是什么Python 如何使用它来执行你的代码以及知道它是如何帮到你的。 编辑
如果你曾经编写过 Python或者只是使用过 Python你或许经常会看到 Python 源代码文件——它们的名字以 .py 结尾。你可能还看到过其它类型的文件比如以 .pyc 结尾的文件或许你可能听说过它们就是 Python 的 “字节码bytecode” 文件。在 Python 3 上这些可能不容易看到 —— 因为它们与你的 .py 文件不在同一个目录下它们在一个叫 __pycache__ 的子目录中或者你也听说过这是节省时间的一种方法它可以避免每次运行 Python 时去重新解析源代码。
但是除了 “噢原来这就是 Python 字节码” 之外你还知道这些文件能做什么吗以及 Python 是如何使用它们的
如果你不知道那你走运了今天我将带你了解 Python 的字节码是什么Python 如何使用它去运行你的代码以及知道它是如何帮助你的。
Python 如何工作
Python 经常被介绍为它是一个解释型语言 —— 其中一个原因是在程序运行时你的源代码被转换成 CPU 的原生指令 —— 但这样的看法只是部分正确。Python 与大多数解释型语言一样确实是将源代码编译为一组虚拟机指令并且 Python 解释器是针对相应的虚拟机实现的。这种中间格式被称为 “字节码”。
因此这些 .pyc 文件是 Python 悄悄留下的是为了让它们运行的 “更快”或者是针对你的源代码的 “优化” 版本它们是你的程序在 Python 虚拟机上运行的字节码指令。
我们来看一个示例。这里是用 Python 写的经典程序 “Hello, World!”
def hello()print(Hello, World!)
下面是转换后的字节码转换为人类可读的格式
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_CONST 1 (Hello, World!) 4 CALL_FUNCTION 1
如果你输入那个 hello() 函数然后使用 CPython 解释器去运行它那么上述列出的内容就是 Python 所运行的。它看起来可能有点奇怪因此我们来深入了解一下它都做了些什么。
Python 虚拟机内幕
CPython 使用一个基于栈的虚拟机。也就是说它完全面向栈数据结构的你可以 “推入” 一个东西到栈 “顶”或者从栈 “顶” 上 “弹出” 一个东西来。
CPython 使用三种类型的栈 调用栈call stack。这是运行 Python 程序的主要结构。它为每个当前活动的函数调用使用了一个东西 —— “帧frame”栈底是程序的入口点。每个函数调用推送一个新的帧到调用栈每当函数调用返回后这个帧被销毁。 在每个帧中有一个计算栈evaluation stack 也称为数据栈data stack。这个栈就是 Python 函数运行的地方运行的 Python 代码大多数是由推入到这个栈中的东西组成的操作它们然后在返回后销毁它们。 在每个帧中还有一个块栈block stack。它被 Python 用于去跟踪某些类型的控制结构循环、try / except 块、以及 with 块全部推入到块栈中当你退出这些控制结构时块栈被销毁。这将帮助 Python 了解任意给定时刻哪个块是活动的比如一个 continue 或者 break 语句可能影响正确的块。
大多数 Python 字节码指令操作的是当前调用栈帧的计算栈虽然还有一些指令可以做其它的事情比如跳转到指定指令或者操作块栈。
为了更好地理解假设我们有一些调用函数的代码比如这个my_function(my_variable, 2)。Python 将转换为一系列字节码指令 一个 LOAD_NAME 指令去查找函数对象 my_function然后将它推入到计算栈的顶部 另一个 LOAD_NAME 指令去查找变量 my_variable然后将它推入到计算栈的顶部 一个 LOAD_CONST 指令去推入一个实整数值 2 到计算栈的顶部 一个 CALL_FUNCTION 指令
这个 CALL_FUNCTION 指令将有 2 个参数它表示那个 Python 需要从栈顶弹出两个位置参数然后函数将在它上面进行调用并且它也同时被弹出对于函数涉及的关键字参数它使用另一个不同的指令 —— CALL_FUNCTION_KW但使用的操作原则类似以及第三个指令 —— CALL_FUNCTION_EX它适用于函数调用涉及到参数使用 * 或 ** 操作符的情况。一旦 Python 拥有了这些之后它将在调用栈上分配一个新帧填充到函数调用的本地变量上然后运行那个帧内的 my_function 字节码。运行完成后这个帧将被调用栈销毁而在最初的帧内my_function 的返回值将被推入到计算栈的顶部。
访问和理解 Python 字节码
如果你想玩转字节码那么Python 标准库中的 dis 模块将对你有非常大的帮助dis 模块为 Python 字节码提供了一个 “反汇编”它可以让你更容易地得到一个人类可读的版本以及查找各种字节码指令。dis 模块的文档 可以让你遍历它的内容并且提供一个字节码指令能够做什么和有什么样的参数的完整清单。
例如获取上面的 hello() 函数的列表可以在一个 Python 解析器中输入如下内容然后运行它
import disdis.dis(hello)
函数 dis.dis() 将反汇编一个函数、方法、类、模块、编译过的 Python 代码对象、或者字符串包含的源代码以及显示出一个人类可读的版本。dis 模块中另一个方便的功能是 distb()。你可以给它传递一个 Python 追溯对象或者在发生预期外情况时调用它然后它将在发生预期外情况时反汇编调用栈上最顶端的函数并显示它的字节码以及插入一个指向到引发意外情况的指令的指针。
它也可以用于查看 Python 为每个函数构建的编译后的代码对象因为运行一个函数将会用到这些代码对象的属性。这里有一个查看 hello() 函数的示例 hello.__code__
code object hello at 0x104e46930, file stdin, line 1hello.__code__.co_consts(None, Hello, World!)hello.__code__.co_varnames()hello.__code__.co_names(print,)
代码对象在函数中可以以属性 __code__ 来访问并且携带了一些重要的属性 co_consts 是存在于函数体内的任意实数的元组 co_varnames 是函数体内使用的包含任意本地变量名字的元组 co_names 是在函数体内引用的任意非本地名字的元组
许多字节码指令 —— 尤其是那些推入到栈中的加载值或者在变量和属性中的存储值 —— 在这些元组中的索引作为它们参数。
因此现在我们能够理解 hello() 函数中所列出的字节码 LOAD_GLOBAL 0告诉 Python 通过 co_names 它是 print 函数的索引 0 上的名字去查找它指向的全局对象然后将它推入到计算栈 LOAD_CONST 1带入 co_consts 在索引 1 上的字面值并将它推入索引 0 上的字面值是 None它表示在 co_consts 中因为 Python 函数调用有一个隐式的返回值 None如果没有显式的返回表达式就返回这个隐式的值 。 CALL_FUNCTION 1告诉 Python 去调用一个函数它需要从栈中弹出一个位置参数然后新的栈顶将被函数调用。
“原始的” 字节码 —— 是非人类可读格式的字节 —— 也可以在代码对象上作为 co_code 属性可用。如果你有兴趣尝试手工反汇编一个函数时你可以从它们的十进制字节值中使用列出 dis.opname 的方式去查看字节码指令的名字。
字节码的用处
现在你已经了解的足够多了你可能会想 “OK我认为它很酷但是知道这些有什么实际价值呢”由于对它很好奇我们去了解它但是除了好奇之外Python 字节码在几个方面还是非常有用的。
首先理解 Python 的运行模型可以帮你更好地理解你的代码。人们都开玩笑说C 是一种 “可移植汇编器”你可以很好地猜测出一段 C 代码转换成什么样的机器指令。理解 Python 字节码之后你在使用 Python 时也具备同样的能力 —— 如果你能预料到你的 Python 源代码将被转换成什么样的字节码那么你可以知道如何更好地写和优化 Python 源代码。
第二理解字节码可以帮你更好地回答有关 Python 的问题。比如我经常看到一些 Python 新手困惑为什么某些结构比其它结构运行的更快比如为什么 {} 比 dict() 快。知道如何去访问和阅读 Python 字节码将让你很容易回答这样的问题尝试对比一下 dis.dis({}) 与 dis.dis(dict()) 就会明白。
最后理解字节码和 Python 如何运行它为 Python 程序员不经常使用的一种特定的编程方式提供了有用的视角面向栈的编程。如果你以前从来没有使用过像 FORTH 或 Fator 这样的面向栈的编程语言它们可能有些古老但是如果你不熟悉这种方法学习有关 Python 字节码的知识以及理解面向栈的编程模型是如何工作的将有助你开拓你的编程视野。
延伸阅读
如果你想进一步了解有关 Python 字节码、Python 虚拟机、以及它们是如何工作的更多知识我推荐如下的这些资源 Python 虚拟机内幕它是 Obi Ike-Nwosu 写的一本免费在线电子书它深入 Python 解析器解释了 Python 如何工作的细节。 一个用 Python 编写的 Python 解析器它是由 Allison Kaptur 写的一个教程它是用 Python 构建的 Python 字节码解析器并且它实现了运行 Python 字节码的全部构件。 最后CPython 解析器是一个开源软件你可以在 GitHub 上阅读它。它在文件 Python/ceval.c 中实现了字节码解析器。这是 Python 3.6.4 发行版中那个文件的链接字节码指令是由第 1266 行开始的 switch 语句来处理的。
学习更多内容参与到 James Bennett 的演讲有关字节的知识理解 Python 字节码将在 PyCon Cleveland 2018 召开。 译文出处
via: An introduction to Python bytecode | Opensource.com
作者James Bennett 选题lujun9972 译者qhwdw 校对wxy
