3.9 KiB
Python 字节码指令
Python 字节码变量操作命令通过 名称索引(名称索引)访问。这是为了在 Python 中实现动态变量访问(可以使用 eval 等作为字符串访问) 一条指令为 2 个字节，指令和参数以 little endian 形式存储 不带参数的指令也使用 2 个字节(参数部分为 0)
- 3.11的改动:指令不再是固定长度，一些指令超过2字节。在大多数情况下，额外的字节序列为零，其目的未知，但它被认为是一个优化选项。已知的不规则字节长度指令如下。
PRECALL(4 bytes)CALL(10 byte)BINARY_OP(4 byte)STORE_ATTR(10 byte)COMPARE_OP(6 byte)LOAD_GLOBAL(12 byte)LOAD_ATTR(10 byte)BINARY_SUBSCR(8 byte)
STORE_NAME(名称索引)
globals[namei] = stack.pop()
LOAD_NAME(名称索引)
stack.push(globals[namei])
Only called at top level.
LOAD_GLOBAL(名称索引)
stack.push(globals[namei])
用于加载内部作用域顶层的STORE_NAME，但顶层的名称索引不一定与某个作用域的代码对象中的名称索引相同(名称相同，名称索引不一定)
LOAD_CONST(名称索引)
stack.push(consts[namei])
在常量表中加载常量 目前(Python 3.9)，在 CPython 中，每个 lambda 函数都是 MAKE_FUNCTION，名称为"<lambda>"
>>> dis.dis("[1,2,3].map(lambda x: x+1)")
1 0 LOAD_CONST 0 (1)
2 LOAD_CONST 1 (2)
4 LOAD_CONST 2 (3)
6 BUILD_LIST 3
8 LOAD_ATTR 0 (map)
10 LOAD_CONST 3 (<code object <lambda> at 0x7f272897fc90, file "<dis>", line 1>)
12 LOAD_CONST 4 ('<lambda>')
14 MAKE_FUNCTION 0
16 CALL_FUNCTION 1
18 RETURN_VALUE
STORE_FAST(名称索引)
fastlocals[namei] = stack.pop() 可能对应于顶层的 STORE_NAME 假定未引用(或单个)变量由此存储 全局空间有自己的指令是为了优化吗?
LOAD_FAST(名称索引)
stack.push(fastlocals[namei])
fastlocals 是变量名吗?
LOAD_CLOSURE(名称索引)
cell = freevars[namei]
stack. push(cell)
然後调用 BUILD_TUPLE 它只在闭包内被调用，并且 cellvars 应该在闭包内存储引用 与 LOAD_DEREF 不同，每个单元格(填充有引用的容器)都被推入堆栈
STORE_DEREF(名称索引)
cell = freevars[namei]
cell.set(stack.pop())
在内部范围内没有引用的变量是 STORE_FAST，但引用的变量是 STORE_DEREF 在 Python 中，引用计数在该指令内递增和递减
LOAD_DEREF(名称索引)
cell = freevars[namei]
stack.push(cell.get())
名称列表
变量名
fast_locals 对应的函数内部变量名称列表 即使名称中有同名的变量，它们也基本不一样(新创建的和外部变量不能从那个范围访问) 即没有在范围内定义的外部引用的变量进入 varnames
名字
兼容全局名称列表，用于在作用域内使用外部常量（仅引用），即在顶层作用域中，常规变量也包含在名称列表中。也就是说，作用域外定义的常量会被放入名称列表。
自由变量
与自由变量兼容 闭包捕获的变量。它在同一个函数实例中静态地运行
单元格变量
对应于 cellvars 在函数内捕获到内部闭包函数的变量。由于制作了副本，因此原始变量保持原样。