dis — Disassembler for Python bytecode,即把python代码反汇编为字节码指令.
使用超级简单:
python -m dis xxx.py
Python 代码是先被编译为字节码后,再由Python虚拟机来执行字节码, Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言, 一个Python语句会对应若干字节码指令,虚拟机一条一条执行字节码指令, 从而完成程序执行。
Python dis 模块支持对Python代码进行反汇编, 生成字节码指令。
当我在网上看到while 1比while True快的时候,我感到很困惑,为何会有这种区别呢?
于是使用dis来深入.
假设est_while.py代码如下.
#coding=utf-8 while 1: pass while True: pass
下面是使用dis来进行剖析.
E:\>python -m dis test_while.py 2 0 SETUP_LOOP 3 (to 6) 3 >> 3 JUMP_ABSOLUTE 3 5 >> 6 SETUP_LOOP 10 (to 19) >> 9 LOAD_NAME 0 (True) 12 POP_JUMP_IF_FALSE 18
可以看到,在while 1这里(第3行),直接是JUMP_ABSOLUTE指令;
而while True这里(第5行),由LOAD_NAME和POP_JUMP_IF_FALSE指令组成.
原来True在python2中不是一个关键字,只是一个内置的变量,bool类型,值为1,即True+True输出2.
而且还可以被赋值.比如赋值True = 2, 甚至可以赋值True = False.
所以while True的时候, 每次循环都要检查True的值, 对应指令LOAD_NAME.
这就是为什么while True比while 1慢了.
不过在python3中,True变成了关键字了.while 1和while True的指令相同,所以没有性能区别了.
再来看个小例子,先来一小段代码:
In[6]: def test(): ... x = 1 ... if x < 3: ... return "yes" ... else: ... return "no"
代码执行后会输出:
In[7]: import dis In[8]: dis.dis(test) 2 0 LOAD_CONST 1 (1) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 LOAD_FAST 0 (x) 9 LOAD_CONST 2 (3) 12 COMPARE_OP 0 (<) 15 POP_JUMP_IF_FALSE 22 4 18 LOAD_CONST 3 ('yes') 21 RETURN_VALUE 6 >> 22 LOAD_CONST 4 ('no') 25 RETURN_VALUE 26 LOAD_CONST 0 (None) 29 RETURN_VALUE以第一条指令为例, 第一列的数字(2)表示对应源代码的行数。第二列的数字是字节码的索引,指令LOAD_CONST在0位置。第三列是指令本身对应的人类可读的名字。第四列表示指令的参数。第5列则是计算后的实际参数。其中的“>>" 表示跳转的目标, 第4列的“22” 表明了跳转到索引为22的指令。Python代码在编译过程中会生成CodeObject, CodeObject是在虚拟机中的抽象表示, 在Python C源码中表示为PyCodeObject, 而生成的.pyc 文件则是字节码在磁盘中的表现形式。
以Python代码为讲,test.__code__.co_code 表示test函数的字节码指令序列。
将此序列打印出来,
code = [ord(i) for i in list(test.__code__.co_code)] print code
输出:
[100, 1, 0, 125, 0, 0, 124, 0, 0, 100, 2, 0, 107, 0, 0, 114, 22, 0, 100, 3, 0, 83, 100, 4, 0, 83, 100, 0, 0, 83]
对照dis输出的字节码指令, 以[100,1,0]序列为例。100表示在Python字节码定义中的索引,在python代码中,
可以通过dis.opname[100]查看,即为LOAD_CONST。而后的两个字节表示指令的参数。而dis输出的字节码指令中,
第二列的字节码索引则是指当前指令在co_code序列中所在的位置。
dis输出的字节码指令中,部分指令是没有参数, 在co_code 中也同样可以看到,83(RETURN_VALUE)直接接上下一条指令100(LOAD_CONST)。

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...

Python 3.6에 피클 파일로드 3.6 환경 보고서 오류 : modulenotfounderror : nomodulename ...

경치 좋은 스팟 댓글 분석에서 Jieba Word 세분화 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? 경치가 좋은 스팟 댓글 및 분석을 수행 할 때 종종 Jieba Word 세분화 도구를 사용하여 텍스트를 처리합니다 ...


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경
