完全なコード ファイルは次のとおりです: Code

1.ソースコード

Python スクリプトを作成すると、それは人間が読めるテキストになります。このソース コードはすべての出発點(diǎn)です。

.py ファイルに記述された Python ソース コードは、人間が判読可能です。このコードは、プログラムの動(dòng)作を定義し、変數(shù)、関數(shù)、ループなどを指定します。

2.バイトコードへのコンパイル (コンパイラー)

Python プログラムを?qū)g行するときの最初のステップは、ソース コードをバイトコードにコンパイルすることです。これは Python インタプリタによって行われます:

• 構(gòu)文チェック: 構(gòu)文エラーがないことを確認(rèn)します。
• コンパイル: 高レベルのソース コードを、下位レベルのプラットフォームに依存しない表現(xiàn)であるバイトコードに変換します。このバイトコードは通常、__pycache__ ディレクトリ內(nèi)の .pyc ファイルに存在します。
  • コンパイラー: Python はインタープリターを使用しますが、最初にソース コードをバイトコードとして知られる低レベルの形式にコンパイルします。
• トークン化: コードをトークン (キーワード、演算子、識(shí)別子など) と呼ばれる小さな部分に分割します。
• 解析: トークンを分析して、Python の構(gòu)文ルールに従っていることを確認(rèn)します。
• 制御フロー グラフ (CFG): プログラムの実行中にプログラムを通過する可能性のあるすべてのパスを表します。
• バイトコード生成: 解析されたトークンを、Python 仮想マシン (PVM) の一連の命令であるバイトコードに変換します。

これについて詳しく見ていきましょう。

Python コンパイラー: Python はインタープリタ言語として知られていますが、コンパイル手順があります。內(nèi)訳は次のとおりです:

トークン化:

• コードをトークン (キーワード、演算子、識(shí)別子など) と呼ばれる小さな部分に分割します。

1. ソース コード: 作成したコードから始まります。
2. トークナイザー (Lexer): ソース コードを、キーワード (for、if)、演算子 ( 、 -)、識(shí)別子 (変數(shù)名)、リテラル (數(shù)値や文字列など) などのトークンと呼ばれる小さな部分に分割します。 .
3. 解析: トークンを分析して、Python の構(gòu)文ルールに従っていることを確認(rèn)します。
4. 構(gòu)文分析: パーサーはこれらのトークンを取得し、Python の文法規(guī)則と照合してチェックします。
5. 解析ツリー: コードの文法構(gòu)造を表すトークンからツリー構(gòu)造を構(gòu)築します。
6. セマンティック分析: データ型、スコープ、その他のコンテキスト固有のルールの観點(diǎn)からコードが意味をなしていることを確認(rèn)します。
7. 制御フロー グラフ (CFG): プログラムの実行中にプログラムを通過する可能性のあるすべてのパスを表します。
   • 制御フロー グラフ: 実行中にコードを通過する可能性のあるすべてのパスを表します。
   • ノードとエッジ: 各ノードはコードの基本ブロックを表し、エッジはあるブロックから別のブロックへの制御の流れを表します。
8. バイトコード生成: 解析されたトークンを、Python 仮想マシン (PVM) の一連の命令であるバイトコードに変換します。
   • バイトコードは、ソース コードをよりコンパクトに低レベルで表現(xiàn)したもので、実行用に最適化されています。プラットフォームに依存しないため、互換性のある PVM を備えた任意のシステムで実行できます。
   • バイトコード: 解析されたコードは、下位レベルのプラットフォームに依存しない表現(xiàn)であるバイトコードに変換されます。
   • 命令セット: このバイトコードは、Python 仮想マシン (PVM) が実行できる命令のセットです。今後の実行を高速化するために、バイトコードは __pycache__ ディレクトリの .pyc ファイルに保存されます。

3.バイトコード（バイトコード）をロード中

コンパイル後、Python 仮想マシンはバイトコードをロードします。

• キャッシュからの読み取り: バイトコードが以前にコンパイルされており、変更されていない場合は、キャッシュ (__pycache__) から読み取られます。これにより、コンパイル手順がスキップされ、実行が高速化されます。
  • バイトコードがメモリにロードされ、実行できるようになります。その後、バイトコードは PVM によって実行され、プログラムのタスクを?qū)g行するための命令が解釈されます。

4. PVM(PVM)による実行

PVM はバイトコードを解釈して実行します。

• 命令実行: PVM は各バイトコード命令を読み取り、実行します。各命令は、値のロード、演算の実行、関數(shù)の呼び出しなどの特定の操作に対応します。
• メモリ管理: 変數(shù)とオブジェクトのメモリの割り當(dāng)てと割り當(dāng)て解除を管理します。

Python でのメモリ管理:

1. 參照カウント: Python は、メモリ內(nèi)のオブジェクトへの參照の數(shù)を追跡します。參照カウントがゼロになると、オブジェクトによって占有されていたメモリを再利用できます。
2. オブジェクトの割り當(dāng)て: コードの実行時(shí)に、Python オブジェクト (整數(shù)、文字列、リストなど) がメモリ內(nèi)に作成されます。
3. ガベージ コレクション: Python には、使用されなくなったメモリ (つまり、參照カウントがゼロのオブジェクト) の割り當(dāng)てを解除することでメモリの管理に役立つガベージ コレクタがあります。
4. メモリ プーリング: Python はメモリのプールを使用して、小さなオブジェクトをより効率的に割り當(dāng)てます。このプーリングは、メモリの小さなチャンクを頻繁に割り當(dāng)てたり割り當(dāng)て解除したりするオーバーヘッドを軽減するのに役立ちます。
5. メモリの最適化: Python は、次のようなさまざまな最適化を適用してメモリ使用量を最小限に抑えます。
   • PVM は、一部の実裝 (PyPy など) でのジャストインタイム (JIT) コンパイルなど、効率を向上させるためにさまざまな実行時(shí)の最適化を?qū)g行します。
   • 小さな整數(shù)とインターンされた文字列を再利用します。
   • データ構(gòu)造 (タプル、リスト、辭書など) を効率的に管理します。

例:

• バイトコード キャッシュ: PVM は、毎回ソース コードを再コンパイルすることを避けるために、コンパイルされたバイトコードをキャッシュします。これにより、以降の実行が高速化されます。
• 定數(shù)の折りたたみ: これには、実行時(shí)ではなくコンパイル時(shí)に定數(shù)式を簡素化することが含まれます。たとえば、3 * 2 は 6 に事前計(jì)算される可能性があります。

要約すると、PVM はオーケストラの指揮者のようなもので、バイトコードをコンピュータが実行できるアクションにシームレスに変換します。この素晴らしい點(diǎn)は、PVM のおかげで Python コードが移植可能であり、変更せずにさまざまなプラットフォームで実行できることです。

バイトコードが生成されたかどうかを確認(rèn)するにはどうすればよいでしょうか?

Python モジュールをインポートすると、Python はソース コードをバイトコードにコンパイルし、__pycache__ ディレクトリに保存します。これにより、モジュールをインポートするたびに再コンパイルする必要がなくなり、今後のインポートが高速化されます。

プロセスは次のとおりです:

• 最初のインポート: 初めてモジュールをインポートすると、Python は .py ファイルをバイトコードにコンパイルします。
• pycache ディレクトリ: バイトコードは、 module_name.cpython-312.pyc のような名前の __pycache__ ディレクトリに保存されます。 #312 は Python のバージョンです。
• 後続のインポート: 後続のインポートでは、Python はコンパイルされたバイトコードの __pycache__ ディレクトリをチェックし、ソース コードが変更されていない場合はそれを使用するため、インポート プロセスが高速化されます。

例：

byte.py があります。 byte.py の実行後に hello_world.py からコードをインポートすると、その特定のフォルダーに __pycache__ ディレクトリが存在し、.pyc ファイルが表示されることがわかります:

from hello_world import greet

greet("Byte code")

py_compile を使用する

py_compile モジュール。Python ソース ファイルをバイトコード ファイルにコンパイルできます。これは、將來のスクリプトの実行を高速化する便利な方法です。

byte.py內(nèi)

import py_compile

py_compile.compile('hello_world.py')

• py_compile モジュールは hello_world.py をバイトコードにコンパイルします。
• 結(jié)果のバイトコードは pycache ディレクトリに保存され、hello_world.cpython-38.pyc (または Python のバージョンに応じて同様のファイル) という名前のファイルが作成されます。

バイトコードの生成:

• スクリプト全體が実行されてバイトコードが生成されます。これは、コンパイル プロセス中にトップレベルのコード (print("Hello, World!") や print("c") など) が実行されることを意味します。

結(jié)果のバイトコード:

• バイトコードにはすべての関數(shù)、クラス、実行可能ステートメントが含まれており、Python はこれらを使用して今後のスクリプトのインポートを高速化します。

ディスモジュール

Python の dis モジュールは、バイトコードをより読みやすい形式に逆アセンブルするために使用されます。これは、Python コードが內(nèi)部で何を行っているかを理解するのに役立ちます。これは、Python の內(nèi)部をデバッグしたり學(xué)習(xí)したりする場合に特に役立ちます。

• internal.py には次のものがあります

from hello_world import greet

greet("Byte code")

出力

import py_compile

py_compile.compile('hello_world.py')

• プログラムは、CPython バイトコードを分析するための強(qiáng)力なツールである dis モジュールをインポートすることから始まります。 CPython は Python のデフォルト実裝であり、バイトコードは Python インタプリタの中間言語です。
• 次に、greet という単純な関數(shù)を定義しました。この関數(shù)はパラメータ名を受け取り、挨拶を出力します。関數(shù)自體は非常に単純ですが、Python の內(nèi)部で起こっていることは、表面で見えるよりも複雑です。
• disassemble_function 関數(shù)は、dis.dis() を使用して、greet 関數(shù)を逆アセンブルします。 dis.dis() は、Python 関數(shù)を、Python の仮想マシンが実際に実行する低レベルのバイトコードに変換します。このバイトコードはPythonによるgreet関數(shù)の解釈であり、マシンコードに一歩近づきます。
• スクリプトが disassemble_function() を呼び出すと、コンソール出力には、greet 関數(shù)のバイトコードが表示されます。

バイトコードからわかることは次のとおりです:

• LOAD_GLOBAL(0): このオペコードは、グローバル変數(shù) (この場合は print 関數(shù)) をロードするために使用されます。
• LOAD_CONST(1): 定數(shù)値「Hello,」をスタックにロードします。
• LOAD_FAST(0): このオペコードは、ローカル変數(shù)名をスタックにロードします。
• FORMAT_VALUE(0): これは名前文字列をフォーマットし、これから構(gòu)築される文字列に挿入できるように準(zhǔn)備します。
• BUILD_STRING(2): これはスタック上の上位 2 つの値 ('Hello,' と名前) を取得し、最終的な文字列を構(gòu)築します。
• CALL_FUNCTION(1): この行は、括弧內(nèi)に引數(shù)の數(shù)を指定して関數(shù) (スタックにロードしたグローバル印刷関數(shù)) を呼び出します (引數(shù)は 1 つで、フォーマットされた文字列です)。
• POP_TOP: スタックの最上位を削除します (print は None を返すため、前の呼び出しの結(jié)果)。
• LOAD_CONST(0): ロードなし。
• RETURN_VALUE: これは、greet 関數(shù)の戻り値です。明示的な return ステートメントがないため、None になります。
• 本質(zhì)的に、バイトコードは、Python がgreet 関數(shù)を?qū)g行するために実行する個(gè)々の操作を示します。これらの指示を理解することは、Python がどのようにコードを?qū)g行し、関數(shù)を最適化し、リソースを管理するかを理解するために非常に重要です。これらすべては、Python コードを?qū)g行するときに內(nèi)部でシームレスに行われます。

これは、Python マシンルームへの楽しいダイビングではないでしょうか?コーディングを続けて、この言語のエンジン ルームの奧深くを探索し続けますか?!

以上がPython の內(nèi)部動(dòng)作の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。