在哪种情况下，在python上使用Disassembly很有用？

Question

dis模块可以有效地用于将Python方法，函数和类反汇编为低级解释器指令。

我知道dis信息可用于：
1.在使用线程的程序中查找竞争条件 2.找到可能的优化

根据您的经验，您是否知道反汇编Python功能可能有用的任何其他场景？

Answer 1

dis很有用，例如，当你有不同的代码做同样的事情，你想知道性能差异在哪里。

示例：list += [item] vs list.append(item)

def f(x): return 2*x

def f1(func, nums):
  result = []
  for item in nums:
    result += [fun(item)]
  return result

def f2(func, nums):                       
  result = []
  for item in nums:
    result.append(fun(item))
  return result

timeit.timeit表示f2(f, range(100))大约是f1(f, range(100)的两倍。为什么呢？

（有趣的是f2与map(f, range(100))大致相同。）

F1

您可以通过调用dis.dis(f1)来查看dis的整个输出，这里是第4行。

  4          19 LOAD_FAST                2 (result)
             22 LOAD_FAST                1 (fun)
             25 LOAD_FAST                3 (item)
             28 CALL_FUNCTION            1 
             31 BUILD_LIST               1 
             34 INPLACE_ADD                
             35 STORE_FAST               2 (result) 
             38 JUMP_ABSOLUTE           13 
        >>   41 POP_BLOCK           

F2

同样，这里只有第4行：

  4          19 LOAD_FAST                2 (result)
             22 LOAD_ATTR                0 (append)
             25 LOAD_FAST                1 (fun)
             28 LOAD_FAST                3 (item)
             31 CALL_FUNCTION            1 
             34 CALL_FUNCTION            1 
             37 POP_TOP                    
             38 JUMP_ABSOLUTE           13 
        >>   41 POP_BLOCK           

发现差异

在f1我们需要：

• 在fun（操作码28）
上致电item
• 列出一个清单（操作码31，价格昂贵！）
• 将其添加到result（操作码34）
• 将返回的值存储在result（操作码35）
中

在f2中，我们只是：

• 在fun（操作码31）
上致电item
• 在append上致电result（操作码34; C代码：快！）

这解释了为什么（imho）更具表现力list += [value]比list.append()方法慢得多。

---

除此之外，dis.dis主要用于好奇心以及尝试从.pyc文件中重构代码而不花费大量资金来源：）

Answer 2

我认为dis模块本质上是一种学习工具。理解Python代码的某些片段的操作代码是开始让你对Python的掌握更加“深入” - 将对其语义的“抽象”理解植根于（更多）具体实现的样本中。有时，某些Python代码段行为的确切原因可能很难用“自上而下”来理解Python语义的“规则”中的纯粹推理：在这种情况下，通过一些“自下而上”验证来加强研究（基于可能的实施，当然 - 其他实施也是可能的;-)可以真正帮助研究的有效性。

Answer 3

对于日常的Python编程，并不多。但是，如果您想了解为什么以某种方式做某事比其他方式更快，那么它很有用。我有时也用它来弄清楚完全解释器如何处理一些模糊的代码。但实际上，我很少提出一个实际的用例。

另一方面，如果你的目标是理解 python而不仅仅是能够在其中编程，那么它是一个非常宝贵的工具。例如，有没有想过函数定义是如何工作的？你走了：

>>> def f():
...     def foo(x=[1, 2, 3]):
...         y = [4,]
...         return x + y
... 
>>> dis(f)
  2           0 LOAD_CONST               1 (1)
              3 LOAD_CONST               2 (2)
              6 LOAD_CONST               3 (3)
              9 BUILD_LIST               3
             12 LOAD_CONST               4 (<code object foo at 0xb7690770, file "<stdin>", line 2>)
             15 MAKE_FUNCTION            1
             18 STORE_FAST               0 (foo)
             21 LOAD_CONST               0 (None)
             24 RETURN_VALUE        

你可以看到这是通过将常量1,2和3推入堆栈，将堆栈中的内容放入列表，将其加载到代码对象中，将代码函数转换为对象并存储它来实现的。变成一个变量foo。