如何进行python代码深层次性能分析Dis模块

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Python代码在执行的时候，会被编译为Python字节码，再由Python虚拟机执行Python字节码。有时候就我们执行python文件的时候会生成一个pyc文件，这个pyc文件即用于存储Python字节码指令，而这些字节码是一种类似于汇编指令的中间语言，但是每个字节码对应的不是机器指令，而是一段C代码。

而Dis模块，就是用于查看这些字节码的运行轨迹，因此我们可以用Dis模块判断两个函数的内存占用谁会更大，谁会更消耗CPU性能，不仅如此，通过指令，我们还可以知道Python中一些内置函数、变量的取值过程、运行逻辑，对于我们优化代码很有帮助。

下面将通过两个例子，来介绍Dis模块的使用。

1.为什么下面第一个函数比第二个函数耗得内存更少？

一般人是比较难直接看出来的，但是我们使用Dis模块却能很容易找到答案：

结果：

Dis的结果其实很容易阅读：

第一列：对应的源代码行数。
第二列：对应的内存字节码的索引位置。
在第一列和第二列之间的 >> 号表示跳转的目标
第三列：内部机器代码的操作。
第四列：指令参数。
第五列：实际参数。

两个函数的dis分析用*号隔开了，大家可以清晰地看到两个函数之间的语句区别。第二个函数的字节码索引最大到了30，而第一个函数的字节码索引最大仅到了22，因此，第一个函数耗得内存比第二个函数少。

而且，在第一列和第二列之间的 >> 号表示跳转的目标，大家可以看第二个函数第四列的 18，表示其跳转到了索引为18的指令，也就是ROT_TWO。第二个函数的跳转也比第一个函数多，这也可能导致其在某种特殊情况下的效率可能会比第一个函数低。

2.为什么Python2中，while True 比 while 1慢？

while 1:    pass while True:    pass

可以通过在命令中使用dis进行分析：

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。这是因为True在Python2中不是一个关键字，而是一个内置变量，因此每次Python都会用LOAD_NAME去检查(POP_JUMP_IF_FALSE)True的值。这就是为什么While True 比while 1慢的原因。

到了Python3，True变成了关键字，就没有这个问题了：

Python 3 针对 Python 2 做了非常多的替换，这也是为什么它不兼容 Python 2 的原因之一，差别太大了。因此，建议各位初学者直接上手 Python 3 进行学习，而非 Python 2.

关于如何进行python代码深层次性能分析Dis模块就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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