python - the - pyc file structure
Что такое Integer Cache внутри Python? (1)
Python кэширует целые числа в диапазоне [-5, 256]
, поэтому ожидается, что целые числа в этом диапазоне также идентичны.
То, что вы видите, это компилятор Python, оптимизирующий идентичные литералы при частичном тексте.
При вводе в оболочку Python каждая строка является совершенно другим выражением, проанализированным в другой момент, таким образом:
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False
Но если вы поместите тот же код в файл:
$ echo 'a = 257
> b = 257
> print a is b' > testing.py
$ python testing.py
True
Это происходит всякий раз, когда анализатор имеет возможность проанализировать, где используются литералы, например, при определении функции в интерактивном интерпретаторе:
>>> def test():
... a = 257
... b = 257
... print a is b
...
>>> dis.dis(test)
2 0 LOAD_CONST 1 (257)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_CONST 1 (257)
9 STORE_FAST 1 (b)
4 12 LOAD_FAST 0 (a)
15 LOAD_FAST 1 (b)
18 COMPARE_OP 8 (is)
21 PRINT_ITEM
22 PRINT_NEWLINE
23 LOAD_CONST 0 (None)
26 RETURN_VALUE
>>> test()
True
>>> test.func_code.co_consts
(None, 257)
Обратите внимание, как скомпилированный код содержит единственную константу для 257
.
В заключение, компилятор байт-кода Python не может выполнять массивные оптимизации (например, языки статических типов), но он делает больше, чем вы думаете. Одна из этих вещей - анализировать использование литералов и избегать их дублирования.
Обратите внимание, что это не связано с кешем, поскольку оно работает также и для float, у которых нет кеша:
>>> a = 5.0
>>> b = 5.0
>>> a is b
False
>>> a = 5.0; b = 5.0
>>> a is b
True
Для более сложных литералов, например кортежей, это «не работает»:
>>> a = (1,2)
>>> b = (1,2)
>>> a is b
False
>>> a = (1,2); b = (1,2)
>>> a is b
False
Но литералы внутри кортежа разделены:
>>> a = (257, 258)
>>> b = (257, 258)
>>> a[0] is b[0]
False
>>> a[1] is b[1]
False
>>> a = (257, 258); b = (257, 258)
>>> a[0] is b[0]
True
>>> a[1] is b[1]
True
Что касается того, почему вы видите, что два PyInt_Object
созданы, я бы предположил, что это сделано, чтобы избежать сравнительного сравнения. например, число 257
может быть выражено несколькими литералами:
>>> 257
257
>>> 0x101
257
>>> 0b100000001
257
>>> 0o401
257
У анализатора есть два варианта:
- Преобразуйте литералы в некоторую общую базу перед созданием целого числа и посмотрите, эквивалентны ли эти литералы. затем создайте единый целочисленный объект.
- Создайте целые объекты и посмотрите, равны ли они. Если да, сохраните только одно значение и назначьте его всем литералам, иначе у вас уже есть целые числа, которые нужно назначить.
Вероятно, парсер Python использует второй подход, который позволяет избежать перезаписи кода преобразования, а также его легче расширить (например, он также работает с поплавками).
Чтение файла Python/ast.c
, функция, которая анализирует все числа, представляет собой parsenumber
, который вызывает PyOS_strtoul
для получения целочисленного значения (для intgers) и в конечном итоге вызывает PyLong_FromString
:
x = (long) PyOS_strtoul((char *)s, (char **)&end, 0);
if (x < 0 && errno == 0) {
return PyLong_FromString((char *)s,
(char **)0,
0);
}
Как вы можете видеть здесь, синтаксический анализатор не проверяет, уже ли оно найдено целое число с заданным значением, и поэтому это объясняет, почему вы видите, что создаются два объекта int, а это также означает, что моя догадка верна: синтаксический анализатор сначала создает константы и только после этого оптимизирует байт-код для использования одного и того же объекта для равных констант.
Код, который выполняет эту проверку, должен находиться где-то в Python/compile.c
или Python/peephole.c
, так как это файлы, которые преобразуют AST в байт-код.
В частности, функция compiler_add_o
кажется той, которая ее выполняет. Это комментарий в compiler_lambda
:
/* Make None the first constant, so the lambda can't have a
docstring. */
if (compiler_add_o(c, c->u->u_consts, Py_None) < 0)
return 0;
Таким образом, похоже, что compiler_add_o
используется для вставки констант для функций / lambdas и т. Д. Функция compiler_add_o
сохраняет константы в объект dict
, и из этого сразу следует, что равные константы будут попадать в один и тот же слот, в результате чего одна константа в финале байткод.
После погружения в исходный код Python я обнаружил, что он поддерживает массив PyInt_Object
s от int (-5) до int (256) (@ src / Objects / intobject.c)
Небольшой эксперимент доказывает это:
>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a is b
True
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False
Но если я запустил этот код вместе в файле py (или присоединил их к полуколонам), результат будет иным:
>>> a = 257; b = 257; a is b
True
Мне любопытно, почему они все тот же объект, поэтому я больше погружаюсь в дерево синтаксиса и компилятор, я придумал иерархию вызова, перечисленную ниже:
PyRun_FileExFlags()
mod = PyParser_ASTFromFile()
node *n = PyParser_ParseFileFlagsEx() //source to cst
parsetoke()
ps = PyParser_New()
for (;;)
PyTokenizer_Get()
PyParser_AddToken(ps, ...)
mod = PyAST_FromNode(n, ...) //cst to ast
run_mod(mod, ...)
co = PyAST_Compile(mod, ...) //ast to CFG
PyFuture_FromAST()
PySymtable_Build()
co = compiler_mod()
PyEval_EvalCode(co, ...)
PyEval_EvalCodeEx()
Затем я добавил код отладки в PyInt_FromLong
и до / после PyAST_FromNode
и выполнил test.py:
a = 257
b = 257
print "id(a) = %d, id(b) = %d" % (id(a), id(b))
вывод выглядит следующим образом:
DEBUG: before PyAST_FromNode
name = a
ival = 257, id = 176046536
name = b
ival = 257, id = 176046752
name = a
name = b
DEBUG: after PyAST_FromNode
run_mod
PyAST_Compile ok
id(a) = 176046536, id(b) = 176046536
Eval ok
Это означает, что во время преобразования cst
to ast
PyInt_Object
два разных PyInt_Object
(фактически они выполняются в функции ast_for_atom()
), но впоследствии они сливаются.
Мне трудно понять источник в PyAST_Compile
и PyEval_EvalCode
, поэтому я здесь, чтобы попросить о помощи, я буду признателен, если кто-нибудь PyEval_EvalCode
?