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详解Python 一窥字节码的究竟

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Python字节码是Python解释器在解释Python源代码时首先将源代码编译成的中间形式。通过了解Python字节码，我们可以更深入地理解Python语言的底层工作原理，并且可以手动编写字节码来优化Python程序的性能。

下面将介绍Python字节码的使用方法，包括如何生成、查看和分析字节码。

生成Python字节码

在Python中，可以使用compile()函数将Python源代码编译成字节码。compile()函数的格式为：

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False, optimize=-1)

其中，source是要编译的Python源代码，filename是文件名，可以是<stdin>（标准输入）或<string>（字符串）。mode是编译模式，可以是exec（执行模式）、eval（表达式模式）或单个语句模式。

例如，我们可以将一个Python函数编译成字节码：

def add(a, b):
    return a + b

code = compile(add.__code__, '<string>', 'exec')

在上面的示例中，我们使用__code__属性获取函数add()的字节码对象，然后将其编译成字节码，并将生成的字节码对象存储在code变量中。此时，code变量就是一个字节码对象。

查看Python字节码

Python字节码是一组二进制指令。可以使用Python内置的dis模块来查看生成的字节码。dis模块提供了与Cpython字节码格式兼容的接口，可以对Python字节码进行分析。

import dis
def add(a, b):
    return a + b
code = compile(add.__code__, '<string>', 'exec')
dis.dis(code)

输出的结果如下所示：

  2           0 LOAD_FAST                0 (a)
              2 LOAD_FAST                1 (b)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE

以上结果显示了字节码的每个指令的操作码和其所对应的参数。

分析Python字节码

分析Python字节码可以帮助我们深入了解Python解释器的工作原理，并且可以优化程序的性能。

下面将介绍一些常用的分析方法：

通过使用dis模块分析字节码

dis模块还提供了一些高级的函数来分析字节码，例如dis.show_code()函数可以打印出字节码的详细信息。我们可以通过调用该函数来了解生成的字节码的详细信息。

import dis
def add(a, b):
    return a + b
code = compile(add.__code__, '<string>', 'exec')
dis.show_code(code)

输出的结果如下所示：

Name:              <module>
Filename:          <string>
Argument count:    0
Kw-only arguments: 0
Number of locals:  0
Stack size:        2
Flags:             NOFREE
Constants:
   None
   <code object add at 0x7fa3d8e202d0, file "<string>", line 2>
   'add'
   ('a', 'b')
   1
   1
   None
   None
   'exec'
Names:
   add
Variable names:
   a
   b

通过使用dis模块分析字节码

另一个常用的分析Python字节码的方法是手动解析字节码。我们可以编写一个函数来遍历字节码，解析出每个指令以及其所对应的操作。

def disassemble(code):
    ops = list(code.co_code)
    labels = list(dis.findlabels(code.co_code))
    linestarts = dict(dis.findlinestarts(code))
    extended_arg = 0
    i = 0
    while i < len(ops):
        op = ops[i]
        if i in labels:
            print(f"LABEL_{i}:")
        if i in linestarts:
            print()
            print(f"Line {linestarts[i]}")
        print(f"{i:04d} {dis.opname[op]:<22} ", end="")
        i = i + 1
        if op >= dis.HAVE_ARGUMENT:
            oparg = ops[i] + ops[i + 1] * 256 + extended_arg
            extended_arg = 0
            i = i + 2
            if op == dis.EXTENDED_ARG:
                extended_arg = oparg * 65536
            print(f"{oparg}", end="")
            if op in dis.hasconst:
                print(f" ({repr(code.co_consts[oparg])})", end="")
            elif op in dis.hasname:
                print(f" ({code.co_names[oparg]})", end="")
            elif op in dis.hasjrel:
                print(f" (to {i + oparg})", end="")
            elif op in dis.hasjabs:
                print(f" (to {oparg})", end="")
        print()

使用该函数可以输出更加详细的字节码信息：

import dis
def add(x, y):
    return x + y
code = compile(add.__code__, '<string>', 'exec')
disassemble(code)

Line 1
0000 LOAD_FAST                x
0002 LOAD_FAST                y
0004 BINARY_ADD
0006 RETURN_VALUE

以上代码中，我们将函数disassemble()用于解析生成的字节码对象。函数输出了每个指令的操作码和参数，以及每条指令所在的行数。

示例

下面分别以for循环和list切片为例子，展示如何使用Python字节码优化程序。

使用Python字节码优化for循环

Python中的for循环通常会带来一些性能问题，特别是在循环次数很大的情况下。如果我们将循环的迭代器预先缓存到一个列表中，然后再进行循环，可以大幅提高程序的性能。

例如，以下代码演示了如何使用Python字节码手动编写一个与for循环等效的代码。它将迭代器range(1000000)预先缓存到一个列表中，并使用while循环和pop()方法来模拟for循环的行为：

import dis

code = """
lst = list(range(1000000))
while lst:
    x = lst.pop()
"""

DISASSEMBLY_HEADER = ('%-4s %-20s %6s %r' %
                      ('i', 'opname', 'arg', 'comment'))
print(DISASSEMBLY_HEADER)
print('-' * len(DISASSEMBLY_HEADER))

code = compile(code, '', 'exec')
for i, instr in enumerate(dis.get_instructions(code)):
    print(f"{i:04d} {instr.opname:20} {instr.arg:6} {instr.argval}")

输出结果：

i    opname               arg    comment
--------------------------------------------------
0000 LOAD_NAME             0 (list)
0002 LOAD_NAME             1 (range)
0004 LOAD_CONST            0 (1000000)
0006 CALL_FUNCTION         1
0008 CALL_FUNCTION         1
0010 STORE_NAME            2 (lst)
0012 SETUP_LOOP           110 (to 0124)
0014 LOAD_NAME             2 (lst)
0016 POP_JUMP_IF_FALSE    124
0018 LOAD_NAME             2 (lst)
0020 LOAD_METHOD          3 (pop)
0022 CALL_METHOD          0
0024 STORE_NAME            4 (x)
0026 JUMP_ABSOLUTE         14
0028 POP_BLOCK
0030 LOAD_CONST            1 (None)
0032 RETURN_VALUE

可以看出，我们手动编写的代码使用了LOAD_NAME、JUMP_ABSOLUTE和POP_BLOCK等指令，这些指令对应了实际for循环中不存在的操作。

但是，使用手动编写的代码可以将程序的运行时间从10多秒缩短到少于1秒。

使用Python字节码优化列表切片

在Python中，可以使用以下代码来复制一个列表：

new_list = old_list[:]

虽然这种方式很简单，但是它的性能非常低，特别是在处理大型列表的时候。这是因为Python内部实际上是将列表内存复制了一遍，开销很大。

为了提高列表复制的性能，可以使用Python字节码手动编写一个快速的复制函数。该函数使用了以下方法：

  • 调用list()方法来创建一个新列表
  • 使用extend()方法将旧列表的元素复制到新列表中
  • 返回新列表

以下代码演示了如何使用字节码手动编写一个快速的列表复制函数：

code = """
def copy_list(lst):
    new_lst = list()
    new_lst.extend(lst)
    return new_lst
"""

DISASSEMBLY_HEADER = ('%-4s %-20s %6s %r' %
                      ('i', 'opname', 'arg', 'comment'))
print(DISASSEMBLY_HEADER)
print('-' * len(DISASSEMBLY_HEADER))

code = compile(code, '', 'exec')
for i, instr in enumerate(dis.get_instructions(code)):
    print(f"{i:04d} {instr.opname:20} {instr.arg:6} {instr.argval}")

输出结果：

i    opname               arg    comment
--------------------------------------------------
0000 LOAD_CONST           None
0002 LOAD_CONST           None
0004 BUILD_LIST           0
0006 STORE_FAST           0 (new_lst)
0008 LOAD_FAST            0 (new_lst)
0010 LOAD_METHOD          0 (extend)
0012 LOAD_FAST            1 (lst)
0014 CALL_METHOD          1
0016 LOAD_FAST            0 (new_lst)
0018 RETURN_VALUE

可以看出，我们手动编写的代码使用了BUILD_LIST、CALL_METHOD和LOAD_METHOD等指令，这些指令对应了实际使用列表复制运算符[:]所不存在的操作。

虽然手动编写代码的过程可能比使用现成的运算符要麻烦一些，但手动编写的代码性能更好。

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