Python 프로그램의 실행 프로세스에는 소스 코드를 바이트코드로 변환(즉, 컴파일)하고 바이트코드를 실행하는 것이 포함됩니다.
질문:
우리는 텍스트를 처리하거나 시스템 관리 작업을 수행하기 위해 매일 Python 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램이 작성된 후 python 명령만 입력하면 프로그램을 시작하고 실행을 시작할 수 있습니다.
$ python some-program.py
그러면 텍스트 형식의 .py 파일이 CPU에서 단계별로 실행할 수 있는 기계 명령어로 어떻게 변환됩니까? 단계? ? 또한 프로그램 실행 중에 .pyc 파일이 생성될 수 있습니다. 이 파일의 기능은 무엇입니까?
1. 실행 과정
파이썬은 동작 면에서는 쉘 스크립트와 같은 해석형 언어에 더 가깝지만, 사실 파이썬 프로그램의 실행 원리는 가상 머신으로 요약할 수 있는 자바나 C#과 동일합니다. 및 단어 섹션 코드 . Python은 두 단계로 프로그램을 실행합니다. 먼저 프로그램 코드를 바이트코드로 컴파일한 다음 가상 머신을 시작하여 바이트코드를 실행합니다.
Python 명령을 Python 인터프리터라고도 부르지만 기본적으로 다른 명령과 동일합니다. 스크립팅 언어 해석기는 차이점을 나타냅니다. 실제로 Python 인터프리터는 컴파일러와 가상 머신의 두 부분으로 구성됩니다. Python 인터프리터가 시작되면 주로 다음 두 단계를 수행합니다.
컴파일러는 .py 파일의 Python 소스 코드를 바이트코드로 컴파일합니다. 따라서 가상 머신은 컴파일러에서 생성된 바이트코드를 한 줄씩 실행합니다. .py 파일의 Python 문은 기계 명령어로 직접 변환되지 않고 Python 바이트코드로 변환됩니다.
2. 바이트코드
파이썬 프로그램의 컴파일된 결과는 바이트코드이며, 여기에는 파이썬 작동과 관련된 많은 내용이 포함되어 있습니다. 따라서 Python 가상 머신의 작동 메커니즘을 더 깊이 이해하기 위해서든 Python 프로그램의 작동 효율성을 최적화하기 위해서든 바이트코드가 핵심 콘텐츠입니다. 그렇다면 Python 바이트코드는 어떤 모습일까요? Python 프로그램의 바이트코드를 어떻게 얻을 수 있나요? Python은 소스 코드를 즉시 컴파일할 수 있는 내장 함수 컴파일을 제공합니다. 소스 코드의 컴파일 결과를 얻으려면 컴파일할 소스 코드를 매개 변수로 사용하여 컴파일 함수를 호출하기만 하면 됩니다.
3. 소스 코드 컴파일
아래에서는 컴파일 기능을 통해 프로그램을 컴파일합니다.
소스 코드는 데모.py 파일에 저장됩니다.
PI = 3.14 def circle_area(r): return PI * r ** 2 class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name def say(self): print('i am', self.name)
컴파일하기 전에 소스 코드를 파일에서 읽어야 합니다.
>>> text = open('D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py').read() >>> print(text) PI = 3.14 def circle_area(r): return PI * r ** 2 class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name def say(self): print('i am', self.name)
그런 다음 컴파일 함수는 소스 코드를 컴파일합니다:
>>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')
컴파일 함수에는 3개의 매개변수가 필요합니다:
source: 컴파일할 소스 코드
filename: 소스 코드가 있는 파일 이름
mode: 컴파일 모드, exec는 소스 코드를 모듈로 처리하는 것을 의미합니다. 컴파일
세 가지 컴파일 모드:
exec: 모듈 소스 코드를 컴파일하는 데 사용
single: 단일 Python 문(대화식)을 컴파일하는 데 사용
eval: 컴파일에 사용 평가 표현식
4. PyCodeObject
컴파일 함수를 통해 최종 소스 코드 컴파일 결과를 얻었습니다.
>>> result <code object <module> at 0x000001DEC2FCF680, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 1> >>> result.__class__ <class 'code'>
마지막으로 코드 유형 객체를 얻었고 해당 기본 구조는 PyCodeObject
PyCodeObject 소스 코드는 다음과 같습니다.
/* Bytecode object */ struct PyCodeObject { PyObject_HEAD int co_argcount; /* #arguments, except *args */ int co_posonlyargcount; /* #positional only arguments */ int co_kwonlyargcount; /* #keyword only arguments */ int co_nlocals; /* #local variables */ int co_stacksize; /* #entries needed for evaluation stack */ int co_flags; /* CO_..., see below */ int co_firstlineno; /* first source line number */ PyObject *co_code; /* instruction opcodes */ PyObject *co_consts; /* list (constants used) */ PyObject *co_names; /* list of strings (names used) */ PyObject *co_varnames; /* tuple of strings (local variable names) */ PyObject *co_freevars; /* tuple of strings (free variable names) */ PyObject *co_cellvars; /* tuple of strings (cell variable names) */ /* The rest aren't used in either hash or comparisons, except for co_name, used in both. This is done to preserve the name and line number for tracebacks and debuggers; otherwise, constant de-duplication would collapse identical functions/lambdas defined on different lines. */ Py_ssize_t *co_cell2arg; /* Maps cell vars which are arguments. */ PyObject *co_filename; /* unicode (where it was loaded from) */ PyObject *co_name; /* unicode (name, for reference) */ PyObject *co_linetable; /* string (encoding addr<->lineno mapping) See Objects/lnotab_notes.txt for details. */ void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */ PyObject *co_weakreflist; /* to support weakrefs to code objects */ /* Scratch space for extra data relating to the code object. Type is a void* to keep the format private in codeobject.c to force people to go through the proper APIs. */ void *co_extra; /* Per opcodes just-in-time cache * * To reduce cache size, we use indirect mapping from opcode index to * cache object: * cache = co_opcache[co_opcache_map[next_instr - first_instr] - 1] */ // co_opcache_map is indexed by (next_instr - first_instr). // * 0 means there is no cache for this opcode. // * n > 0 means there is cache in co_opcache[n-1]. unsigned char *co_opcache_map; _PyOpcache *co_opcache; int co_opcache_flag; // used to determine when create a cache. unsigned char co_opcache_size; // length of co_opcache. };
코드 객체 PyCodeObject는 코드에 포함된 바이트코드와 상수, 이름 등을 포함한 컴파일 결과를 저장하는 데 사용됩니다. 주요 필드는 다음과 같습니다.
목적 | |
---|---|
매개변수 수 | |
키워드 매개변수 수 | |
지역변수 개수 | |
코드 실행에 필요한 스택 공간 | |
Identification | |
코드 블록의 첫 번째 줄 번호 | |
명령어 op 코드, 즉 바이트코드 | |
상수 목록 | |
name list | |
지역 변수 이름 목록 |
위 내용은 Python 프로그램의 실행 프로세스에는 소스 코드를 바이트코드로 변환(즉, 컴파일)하고 바이트코드를 실행하는 것이 포함됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

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

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.
