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)。

PythonArraysSupportVariousoperations: 1) SlicingExtractsSubsets, 2) Menambah/ExtendingAddSelements, 3) InsertingPlaceSelementSatSatSatSpecifics, 4) RemovingDeleteselements, 5) Sorting/ReversingChangesOrder,

NumpyarraysareessentialforapplicationRequiringeficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.theyarecrucialindaSascience, machinelearning, fizik, kejuruteraan, danfinanceduetotheirabilitytOHandlelarge-Scaledataefisien.Forexample, infinancialanal

UseanArray.arrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogeneousdata, criticalcode prestasi, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: arrayssavemememorywithtypedelements.2)

Tidak, notalllistoperationsaresuportedByArrays, andviceversa.1) arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing, whyimpactsperformance.2) listsdonotguaranteeconstantTimeComplexityFordirectacesscesscesscesscesscesscesscesscesscesessd.

ToaccesselementsinaPythonlist,useindexing,negativeindexing,slicing,oriteration.1)Indexingstartsat0.2)Negativeindexingaccessesfromtheend.3)Slicingextractsportions.4)Iterationusesforloopsorenumerate.AlwayschecklistlengthtoavoidIndexError.

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
