Python对不可变序列进行重复拼接操作效率会很低,因为每次都会生成一个新的对象,解释器需要把原来对象中的元素先复制到新的对象里,然后再追加新的元素。
但是CPython对字符串操作进行了优化,因为对字符串做+=操作实在是太普遍了。因此,初始化str时会预留出额外的可扩展空间,从而进行增量操作的时候不会有复制再追加的这个步骤。
通过字节码研究一下这个过程。
>>> s_code = 'a += "b"' >>> c = compile(s_code, '', 'exec') >>> c.co_code b'e\x00\x00d\x00\x007Z\x00\x00d\x01\x00S' >>> c.co_names ('a',) >>> c.co_consts ('b', None)
得到的字节码是Bytes类型的。这里穿插一些Bytes类型的知识。
b'e\x00\x00d\x00\x007Z\x00\x00d\x01\x00S',b表示是Bytes类型。Bytes以二进制字节序列的形式记录数据,每一个字符就代表一个字节(8位)。比如上面的e表示二进制0110 0101。部分ASCII码对照表如下图所示。
但是,不是所有的字节都是可显示的,甚至有些字节无法对应到ASCII码上(因为ASCII码只定义了128个字符,而一个字节有256个)。比如0000 0000对应的ASCII是不可显示的、0111 1111没有对应的ASCII码。
为了表示这些无法显示的字节,就引入了\x符号,其表示后续的字符为16进制。如,\x00表示16进制的00,也就是二进制的0000 0000。
至此,所有字节都可被表示。
回到开始的代码。为了显示方便,将b'e\x00\x00d\x00\x007Z\x00\x00d\x01\x00S'转为16进制来显示。
>>> c.co_code.hex() '650000640000375a000064010053'
通过opcode.opname函数可以得到操作码所对应的操作指令
>>> import opcode >>> opcode.opname[0x65] 'LOAD_NAME'
因此,完整的字节码可以解释为(TOS即top-of-stack,栈顶元素):
字节:位置,功能 65:0,LOAD_NAME 0000:参数,将co_names[0]的值,即a的值,压入栈 64:3,LOAD_CONST 0000:参数,将co_consts[0],即'b',压入栈 37:6,INPLACE_ADD,TOS = TOS1 + TOS 5a:7,STORE_NAME 0000:参数,co_names[0]=TOS,即将栈顶赋值给a 64:10,LOAD_CONST 0100:参数 53:13,RETURN_VALUE,Returns with TOS to the caller of the function
实际上借助dis函数可以直接获得可读的字节码:
>>> import dis >>> dis.dis(s_code) 1 0 LOAD_NAME 0 (a) 3 LOAD_CONST 0 ('b') 6 INPLACE_ADD 7 STORE_NAME 0 (a) 10 LOAD_CONST 1 (None) 13 RETURN_VALUE
完整代码:
s_code = 'a += "b"' c = compile(s_code, '', 'exec') c.co_code c.co_names c.co_consts c.co_code.hex() import dis dis.dis(s_code)
非常失败,对比了string和tuple的赋值字节码,并没有看出string的优化…
以上就是本次关于python字节码的相关知识点,感谢你对呐喊教程的支持。
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