Maison > Article > développement back-end > Maîtriser Python CPython : sujets et techniques avancés
Optimisation avancée : optimisation du bytecode
L'interpréteurCpython compile le code source Python en bytecode, qui est ensuite exécuté par la machine virtuelle. Bytecode Optimization implique de modifier le bytecode pour améliorer les performances. Les techniques d'optimisation courantes incluent :
import dis def fib(n): if n < 2: return n else: return fib(n-1) + fib(n-2) dis.dis(fib)
Sortie :
1 0 LOAD_FAST0 (n) 2 POP_JUMP_IF_LESS8 4 LOAD_FAST0 (n) 6 LOAD_CONST 1 (1) 8 SUBTRACT 10 CALL_FUNCTioN 1 12 LOAD_FAST0 (n) 14 LOAD_CONST 2 (2) 16 SUBTRACT 18 CALL_FUNCTION 1 20 ADD 22 RETURN_VALUE
Nous pouvons analyser le bytecode en utilisant le module dis
. Comme indiqué ci-dessus, la fonction de Fibonacci originale récursivement s'appelle elle-même, ce qui est très inefficace. On peut optimiser cela pour utiliser une boucle :
def fib_optimized(n): if n < 2: return n else: a, b = 0, 1 for _ in range(n-1): a, b = b, a + b return b dis.dis(fib_optimized)
Sortie :
1 0 LOAD_FAST0 (n) 2 POP_JUMP_IF_LESS6 4 LOAD_CONST 0 (0) 6 LOAD_CONST 1 (1) 8 STORE_FAST 0 (a) 10 STORE_FAST 1 (b) 12 LOAD_FAST0 (n) 14 LOAD_CONST 1 (1) 16 SUBTRACT 18 GET_ITER >> 20 FOR_ITER10 (to 32) 22 STORE_FAST 1 (b) 24 LOAD_FAST1 (b) 26 LOAD_FAST0 (a) 28 BINARY_OP0 (+) 30 STORE_FAST 0 (a) 32 JUMP_ABSOLUTE 20 >> 34 RETURN_VALUE
La fonction optimisée utilise des boucles au lieu de la récursion, améliorant ainsi l'efficacité.
Type étendu : type de données personnalisé
Python permet la création de types de données personnalisés, appelés types d'extension. Cela peut être fait en mettant en œuvre des méthodes spéciales telles que :
class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __repr__(self): return f"Point(x={self.x}, y={self.y})" def __add__(self, other): return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
Cela crée une méthode appelée Point
的自定义数据类型,具有 x
和 y
坐标以及自定义表示(__repr__
方法)和加法运算符(__add__
).
Modules et packages : organisation du code
Python utilise des modules et des packages pour organiser le code. Un module est un ensemble de fonctions et de variables associées, tandis qu'un package est un ensemble de modules. Nous pouvons importer des modules et des packages en utilisant l'instruction import
:
# 导入模块 import math # 导入包中的模块 from numpy import random
Compétences avancées en débogage
Les conseils de débogage avancés incluent :
Conclusion
La maîtrise des sujets et techniques avancés de Python CPython peut améliorer considérablement vos compétences en programmation. En comprenant les optimisations de bytecode, les types étendus, les modules et les packages, ainsi que les techniques de débogage avancées, vous pouvez écrire du code Python plus efficace, plus robuste et plus maintenable.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!