Maîtriser Python CPython : sujets et techniques avancés

Optimisation avancée : optimisation du bytecode

L'interpréteur

Cpython compile le code source Python en bytecode, qui est ensuite exécuté par la machine virtuelle. Bytecode Optimization implique de modifier le bytecode pour améliorer les performances. Les techniques d'optimisation courantes incluent :

import dis

def fib(n):
if n < 2:
return n
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)

dis.dis(fib)

Sortie :

1 0 LOAD_FAST0 (n)
2 POP_JUMP_IF_LESS8
4 LOAD_FAST0 (n)
6 LOAD_CONST 1 (1)
8 SUBTRACT
 10 CALL_FUNCTioN 1
 12 LOAD_FAST0 (n)
 14 LOAD_CONST 2 (2)
 16 SUBTRACT
 18 CALL_FUNCTION 1
 20 ADD
 22 RETURN_VALUE

Nous pouvons analyser le bytecode en utilisant le module dis. Comme indiqué ci-dessus, la fonction de Fibonacci originale récursivement s'appelle elle-même, ce qui est très inefficace. On peut optimiser cela pour utiliser une boucle :

def fib_optimized(n):
if n < 2:
return n
else:
a, b = 0, 1
for _ in range(n-1):
a, b = b, a + b
return b

dis.dis(fib_optimized)

Sortie :

1 0 LOAD_FAST0 (n)
2 POP_JUMP_IF_LESS6
4 LOAD_CONST 0 (0)
6 LOAD_CONST 1 (1)
8 STORE_FAST 0 (a)
 10 STORE_FAST 1 (b)
 12 LOAD_FAST0 (n)
 14 LOAD_CONST 1 (1)
 16 SUBTRACT
 18 GET_ITER
>> 20 FOR_ITER10 (to 32)
 22 STORE_FAST 1 (b)
 24 LOAD_FAST1 (b)
 26 LOAD_FAST0 (a)
 28 BINARY_OP0 (+)
 30 STORE_FAST 0 (a)
 32 JUMP_ABSOLUTE 20
>> 34 RETURN_VALUE

La fonction optimisée utilise des boucles au lieu de la récursion, améliorant ainsi l'efficacité.

Type étendu : type de données personnalisé

Python permet la création de types de données personnalisés, appelés types d'extension. Cela peut être fait en mettant en œuvre des méthodes spéciales telles que :

class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"

def __add__(self, other):
return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)

Cela crée une méthode appelée Point 的自定义数据类型，具有 x 和 y 坐标以及自定义表示（__repr__ 方法）和加法运算符（__add__).

Modules et packages : organisation du code

Python utilise des modules et des packages pour organiser le code. Un module est un ensemble de fonctions et de variables associées, tandis qu'un package est un ensemble de modules. Nous pouvons importer des modules et des packages en utilisant l'instruction import : 

# 导入模块
import math

# 导入包中的模块
from numpy import random

Compétences avancées en débogage

Les conseils de débogage avancés incluent :

• Points d'arrêt personnalisés : Vous pouvez définir des points d'arrêt sur des lignes, des fonctions ou des conditions spécifiques.
• Débogueur interactif : Permet l'inspection interactive des variables et l'exécution de commandes pendant l'exécution du programme.
• Profilage de code : Analysez le temps d'exécution et l'utilisation de la mémoire du programme.

Conclusion

La maîtrise des sujets et techniques avancés de Python CPython peut améliorer considérablement vos compétences en programmation. En comprenant les optimisations de bytecode, les types étendus, les modules et les packages, ainsi que les techniques de débogage avancées, vous pouvez écrire du code Python plus efficace, plus robuste et plus maintenable.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!