如何進行python代碼深層次性能分析Dis模塊

這篇文章將為大家詳細講解有關如何進行python代碼深層次性能分析Dis模塊，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

Python代碼在執行的時候，會被編譯為Python字節碼，再由Python虛擬機執行Python字節碼。有時候就我們執行python文件的時候會生成一個pyc文件，這個pyc文件即用于存儲Python字節碼指令，而這些字節碼是一種類似于匯編指令的中間語言，但是每個字節碼對應的不是機器指令，而是一段C代碼。

而Dis模塊，就是用于查看這些字節碼的運行軌跡，因此我們可以用Dis模塊判斷兩個函數的內存占用誰會更大，誰會更消耗CPU性能，不僅如此，通過指令，我們還可以知道Python中一些內置函數、變量的取值過程、運行邏輯，對于我們優化代碼很有幫助。

下面將通過兩個例子，來介紹Dis模塊的使用。

1.為什么下面第一個函數比第二個函數耗得內存更少？

一般人是比較難直接看出來的，但是我們使用Dis模塊卻能很容易找到答案：

結果：

Dis的結果其實很容易閱讀：

第一列：對應的源代碼行數。
第二列：對應的內存字節碼的索引位置。
在第一列和第二列之間的 >> 號表示跳轉的目標
第三列：內部機器代碼的操作。
第四列：指令參數。
第五列：實際參數。

兩個函數的dis分析用*號隔開了，大家可以清晰地看到兩個函數之間的語句區別。第二個函數的字節碼索引最大到了30，而第一個函數的字節碼索引最大僅到了22，因此，第一個函數耗得內存比第二個函數少。

而且，在第一列和第二列之間的 >> 號表示跳轉的目標，大家可以看第二個函數第四列的 18，表示其跳轉到了索引為18的指令，也就是ROT_TWO。第二個函數的跳轉也比第一個函數多，這也可能導致其在某種特殊情況下的效率可能會比第一個函數低。

2.為什么Python2中，while True 比 while 1慢？

while 1:    pass while True:    pass

可以通過在命令中使用dis進行分析：

可以看到，while 1 在第二行是直接JUMP_ABSOLUTE，因此相比于While True 少了LOAD_NAME 和 POP_JUMP_IF_FALSE。這是因為True在Python2中不是一個關鍵字，而是一個內置變量，因此每次Python都會用LOAD_NAME去檢查(POP_JUMP_IF_FALSE)True的值。這就是為什么While True 比while 1慢的原因。

到了Python3，True變成了關鍵字，就沒有這個問題了：

Python 3 針對 Python 2 做了非常多的替換，這也是為什么它不兼容 Python 2 的原因之一，差別太大了。因此，建議各位初學者直接上手 Python 3 進行學習，而非 Python 2.

關于如何進行python代碼深層次性能分析Dis模塊就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。