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)。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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