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Python 字节码介绍
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> 了解 Python 字节码是什么,Python 如何使用它来执行你的代码,以及知道它是如何帮到你的。
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![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/code_computer_development_programming.png?itok=4OM29-82)
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如果你曾经编写过 Python,或者只是使用过 Python,你或许经常会看到 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,比如以 `.pyc` 结尾的文件,或许你可能听说过它们就是 Python 的 “<ruby>字节码<rt>bytecode</rt></ruby>” 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。
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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?
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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。
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### Python 如何工作
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Python 经常被介绍为它是一个解释型语言 —— 其中一个原因是在程序运行时,你的源代码被转换成 CPU 的原生指令 —— 但这样的看法只是部分正确。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”。
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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。
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我们来看一个示例。这里是用 Python 写的经典程序 “Hello, World!”:
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```
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def hello()
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print("Hello, World!")
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```
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下面是转换后的字节码(转换为人类可读的格式):
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```
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2 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
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2 LOAD_CONST 1 ('Hello, World!')
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4 CALL_FUNCTION 1
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```
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如果你输入那个 `hello()` 函数,然后使用 [CPython][1] 解释器去运行它,那么上述列出的内容就是 Python 所运行的。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。
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### Python 虚拟机内幕
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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)。
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CPython 使用三种类型的栈:
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1. <ruby>调用栈<rt>call stack</rt></ruby>。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 —— “<ruby>帧<rt>frame</rt></ruby>”,栈底是程序的入口点。每个函数调用推送一个新的帧到调用栈,每当函数调用返回后,这个帧被销毁。
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2. 在每个帧中,有一个<ruby>计算栈<rt>evaluation stack</rt></ruby> (也称为<ruby>数据栈<rt>data stack</rt></ruby>)。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。
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3. 在每个帧中,还有一个<ruby>块栈<rt>block stack</rt></ruby>。它被 Python 用于去跟踪某些类型的控制结构:循环、`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。
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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)。
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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:
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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
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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
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3. 一个 `LOAD_CONST` 指令去推入一个实整数值 `2` 到计算栈的顶部
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4. 一个 `CALL_FUNCTION` 指令
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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参数使用 `*` 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,而在最初的帧内,`my_function` 的返回值将被推入到计算栈的顶部。
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### 访问和理解 Python 字节码
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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。
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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:
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```
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import dis
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dis.dis(hello)
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```
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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,或者在发生预期外情况时调用它,然后它将在发生预期外情况时反汇编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。
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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:
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```
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>>> hello.__code__
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<code object hello at 0x104e46930, file "<stdin>", line 1>
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>>> hello.__code__.co_consts
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(None, 'Hello, World!')
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>>> hello.__code__.co_varnames
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()
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>>> hello.__code__.co_names
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('print',)
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```
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代码对象在函数中可以以属性 `__code__` 来访问,并且携带了一些重要的属性:
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* `co_consts` 是存在于函数体内的任意实数的元组
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* `co_varnames` 是函数体内使用的包含任意本地变量名字的元组
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* `co_names` 是在函数体内引用的任意非本地名字的元组
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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 —— 在这些元组中的索引作为它们参数。
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因此,现在我们能够理解 `hello()` 函数中所列出的字节码:
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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
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2. `LOAD_CONST 1`:带入 `co_consts` 在索引 1 上的字面值,并将它推入(索引 0 上的字面值是 `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 )。
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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。
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“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。
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### 字节码的用处
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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。
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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 是一种 “可移植汇编器”,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。
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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)。
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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。
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### 延伸阅读
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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:
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* [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。
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* [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。
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* 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。
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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
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作者:[James Bennett][a]
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选题:[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
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译者:[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
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校对:[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://opensource.com/users/ubernostrum
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[1]:https://github.com/python/cpython
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[2]:https://docs.python.org/3/library/dis.html
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[3]:https://leanpub.com/insidethepythonvirtualmachine
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[4]:http://www.aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html
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[5]:https://github.com/python/cpython/blob/d48ecebad5ac78a1783e09b0d32c211d9754edf4/Python/ceval.c
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[6]:https://us.pycon.org/2018/schedule/presentation/127/
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[7]:https://us.pycon.org/2018/
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