Python 字节码介绍
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如果你从没有写过 Python，或者甚至只是使用过 Python，你或许已经习惯于看 Python 源代码文件；它们的名字以 `.py` 结尾。你可能还看到过其它类型的文件，比如使用 `.pyc` 结尾的文件，或许你可能听说过，它们就是 Python 的 "字节码" 文件。（在 Python 3 上这些可能不容易看到 — 因为它们与你的 `.py` 文件不在同一个目录下，它们在一个叫 `__pycache__` 的子目录中）或者你也听说过，这是节省时间的一种方法，它可以避免每次运行 Python 时去重新解析源代码。

但是，除了 “噢，原来这就是 Python 字节码” 之外，你还知道这些文件能做什么吗？以及 Python 是如何使用它们的？

如果你不知道，那你走运了！今天我将带你了解 Python 的字节码是什么，Python 如何使用它去运行你的代码，以及知道它是如何帮助你的。

### Python 如何工作

Python 经常被介绍为它是一个解释型语言 — 其中一个原因是程序运行时，你的源代码被转换成 CPU 的原生指令 — 但这样认为只是部分正确。Python 与大多数解释型语言一样，确实是将源代码编译为一组虚拟机指令，并且 Python 解释器是针对相应的虚拟机实现的。这种中间格式被称为 “字节码”。

因此，这些 `.pyc` 文件是 Python 悄悄留下的，是为了让它们运行的 “更快”，或者是针对你的源代码的 “优化” 版本；它们是你的程序在 Python 虚拟机上运行的字节码指令。

我们来看一个示例。这里是用 Python 写的经典程序 "Hello, World!"：
```
def hello()

    print("Hello, World!")

```

下面是转换后的字节码（转换为人类可读的格式）：
```
2           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)

            2 LOAD_CONST               1 ('Hello, World!')

            4 CALL_FUNCTION            1

```

如果你输入那个 `hello()` 函数，然后使用 [CPython][1] 解释器去运行它，上面的 Python 程序将会运行。它看起来可能有点奇怪，因此，我们来深入了解一下它都做了些什么。

### Python 虚拟机内幕

CPython 使用一个基于栈的虚拟机。也就是说，它完全面向栈数据结构的（你可以 “推入” 一个东西到栈 “顶”，或者，从栈 “顶” 上 “弹出” 一个东西来）。

CPython 使用三种类型的栈：

    1. **调用栈**。这是运行 Python 程序的主要结构。它为每个当前活动的函数调用使用了一个东西 — "帧“，栈底是程序的入口点。每个函数调用推送一个新帧到调用栈，每当函数调用返回后，这个帧被销毁。
    2. 在每个帧中，有一个 **计算栈** （也称为 **数据栈**）。这个栈就是 Python 函数运行的地方，运行的 Python 代码大多数是由推入到这个栈中的东西组成的，操作它们，然后在返回后销毁它们。
    3. 在每个帧中，还有一个 **块栈**。它被 Python 用于去跟踪某些类型的控制结构：loops、`try`/`except` 块、以及 `with` 块，全部推入到块栈中，当你退出这些控制结构时，块栈被销毁。这将帮助 Python 了解任意给定时刻哪个块是活动的，比如，一个 `continue` 或者 `break` 语句可能影响正确的块。



大多数 Python 字节码指令操作的是当前调用栈帧的计算栈，虽然，还有一些指令可以做其它的事情（比如跳转到指定指令，或者操作块栈）。

为了更好地理解，假设我们有一些调用函数的代码，比如这个：`my_function(my_variable, 2)`。Python 将转换为一系列字节码指令：

    1. 一个 `LOAD_NAME` 指令去查找函数对象 `my_function`，然后将它推入到计算栈的顶部
    2. 另一个 `LOAD_NAME` 指令去查找变量 `my_variable`，然后将它推入到计算栈的顶部
    3. 一个 `LOAD_CONST` 指令去推入一个实整数值 `2` 到计算栈的顶部
    4. 一个 `CALL_FUNCTION` 指令



这个 `CALL_FUNCTION` 指令将有 2 个参数，它表示那个 Python 需要从栈顶弹出两个位置参数；然后函数将在它上面进行调用，并且它也同时被弹出（对于函数涉及的关键字参数，它使用另一个不同的指令 — `CALL_FUNCTION_KW`，但使用的操作原则类似，以及第三个指令 — `CALL_FUNCTION_EX`，它适用于函数调用涉及到使用 `*` 或 `**` 操作符的情况）。一旦 Python 拥有了这些之后，它将在调用栈上分配一个新帧，填充到函数调用的本地变量上，然后，运行那个帧内的  `my_function`  字节码。运行完成后，这个帧将被调用栈销毁，最初的帧内返回的 `my_function` 将被推入到计算栈的顶部。

### 访问和理解 Python 字节码

如果你想玩转字节码，那么，Python 标准库中的 `dis` 模块将对你有非常大的帮助；`dis` 模块为 Python 字节码提供了一个 "反汇编"，它可以让你更容易地得到一个人类可读的版本，以及查找各种字节码指令。[`dis` 模块的文档][2] 可以让你遍历它的内容，并且提供一个字节码指令能够做什么和有什么样的参数的完整清单。

例如，获取上面的 `hello()` 函数的列表，可以在一个 Python 解析器中输入如下内容，然后运行它：
```
import dis

dis.dis(hello)

```

函数 `dis.dis()` 将反汇编一个函数、方法、类、模块、编译过的 Python 代码对象、或者字符串包含的源代码，以及显示出一个人类可读的版本。`dis` 模块中另一个方便的功能是 `distb()`。你可以给它传递一个 Python 追溯对象，或者发生预期外情况时调用它，然后它将反汇编发生预期外情况时在调用栈上最顶端的函数，并显示它的字节码，以及插入一个指向到引发意外情况的指令的指针。

它也可以用于查看 Python 为每个函数构建的编译后的代码对象，因为运行一个函数将会用到这些代码对象的属性。这里有一个查看 `hello()` 函数的示例：
```
>>> hello.__code__

<code object hello at 0x104e46930, file "<stdin>", line 1>

>>> hello.__code__.co_consts

(None, 'Hello, World!')

>>> hello.__code__.co_varnames

()

>>> hello.__code__.co_names

('print',)

```

代码对象在函数中可以作为属性 `__code__` 来访问，并且携带了一些重要的属性：

  * `co_consts` 是存在于函数体内的任意实数的元组
  * `co_varnames` 是函数体内使用的包含任意本地变量名字的元组
  * `co_names` 是在函数体内引用的任意非本地名字的元组



许多字节码指令 — 尤其是那些推入到栈中的加载值，或者在变量和属性中的存储值 — 在这些用作它们参数的元组中使用索引。

因此，现在我们能够理解 `hello()` 函数中所列出的字节码：

  1. `LOAD_GLOBAL 0`：告诉 Python 通过 `co_names` （它是 `print` 函数）的索引 0 上的名字去查找它指向的全局对象，然后将它推入到计算栈
  2. `LOAD_CONST 1`：带入 `co_consts` 在索引 1 上的实数值，并将它推入（索引 0 上的实数值是 `None`，它表示在 `co_consts` 中，因为 Python 函数调用有一个隐式的返回值 `None`，如果没有显式的返回表达式，就返回这个隐式的值 ）。
  3. `CALL_FUNCTION 1`：告诉 Python 去调用一个函数；它需要从栈中弹出一个位置参数，然后，新的栈顶将被函数调用。



"原始的" 字节码 — 是非人类可读格式的字节 — 也可以在代码对象上作为 `co_code` 属性可用。如果你有兴趣尝试手工反汇编一个函数时，你可以从它们的十进制字节值中，使用列出 `dis.opname` 的方式去查看字节码指令的名字。

### 字节码的用处

现在，你已经了解的足够多了，你可能会想 ” OK，我认为它很酷，但是知道这些有什么实际价值呢？“由于对它很好奇，我们去了解它，但是除了好奇之外，Python 字节码在几个方面还是非常有用的。

首先，理解 Python 的运行模型可以帮你更好地理解你的代码。人们都开玩笑说，C 将成为一个 ”便携式汇编器“，在那里你可以很好地猜测出一段 C 代码转换成什么样的机器指令。理解 Python 字节码之后，你在使用 Python 时也具备同样的能力 — 如果你能预料到你的 Python 源代码将被转换成什么样的字节码，那么你可以知道如何更好地写和优化 Python 源代码。

第二，理解字节码可以帮你更好地回答有关 Python 的问题。比如，我经常看到一些 Python 新手困惑为什么某些结构比其它结构运行的更快（比如，为什么 `{}` 比 `dict()` 快）。知道如何去访问和阅读 Python 字节码将让你很容易回答这样的问题（尝试对比一下： `dis.dis("{}")` 与 `dis.dis("dict()")` 就会明白）。

最后，理解字节码和 Python 如何运行它，为 Python 程序员不经常使用的一种特定的编程方式提供了有用的视角：面向栈的编程。如果你以前从来没有使用过像 FORTH 或 Fator 这样的面向栈的编程语言，它们可能有些古老，但是，如果你不熟悉这种方法，学习有关 Python 字节码的知识，以及理解面向栈的编程模型是如何工作的，将有助你开拓你的编程视野。

### 延伸阅读

如果你想进一步了解有关 Python 字节码、Python 虚拟机、以及它们是如何工作的更多知识，我推荐如下的这些资源：

  * [Python 虚拟机内幕][3]，它是 Obi Ike-Nwosu 写的一本免费在线电子书，它深入 Python 解析器，解释了 Python 如何工作的细节。
  * [一个用 Python 编写的 Python 解析器][4]，它是由 Allison Kaptur 写的一个教程，它是用 Python 构建的 Python 字节码解析器，并且它实现了运行 Python 字节码的全部构件。
  * 最后，CPython 解析器是一个开源软件，你可以在 [GitHub][1] 上阅读它。它在文件 `Python/ceval.c` 中实现了字节码解析器。[这是 Python 3.6.4 发行版中那个文件的链接][5]；字节码指令是由第 1266 行开始的 `switch` 语句来处理的。



学习更多内容，参与到 James Bennett 的演讲，[有关字节的知识：理解 Python 字节码][6]，将在 [PyCon Cleveland 2018][7] 召开。

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via: https://opensource.com/article/18/4/introduction-python-bytecode

作者：[James Bennett][a]
选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
译者：[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)

本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

[a]:https://opensource.com/users/ubernostrum
[1]:https://github.com/python/cpython
[2]:https://docs.python.org/3/library/dis.html
[3]:https://leanpub.com/insidethepythonvirtualmachine
[4]:http://www.aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
[5]:https://github.com/python/cpython/blob/d48ecebad5ac78a1783e09b0d32c211d9754edf4/Python/ceval.c
[6]:https://us.pycon.org/2018/schedule/presentation/127/
[7]:https://us.pycon.org/2018/