우리는 텍스트를 처리하거나 시스템 관리 작업을 수행하기 위해 매일 Python 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램이 작성된 후 python 명령만 입력하면 프로그램을 시작하고 실행을 시작할 수 있습니다.
$ python some-program.py
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그러면 텍스트 형식의 .py 파일이 CPU에서 단계별로 실행할 수 있는 기계 명령어로 어떻게 변환됩니까? 단계? ? 또한 프로그램 실행 중에 .pyc 파일이 생성될 수 있습니다. 이 파일의 기능은 무엇입니까?
1. 실행 과정
파이썬은 동작 면에서는 쉘 스크립트와 같은 해석형 언어에 더 가깝지만, 사실 파이썬 프로그램의 실행 원리는 가상 머신으로 요약할 수 있는 자바나 C#과 동일합니다. 및 단어 섹션 코드 . Python은 두 단계로 프로그램을 실행합니다. 먼저 프로그램 코드를 바이트코드로 컴파일한 다음 가상 머신을 시작하여 바이트코드를 실행합니다.
Python 명령을 Python 인터프리터라고도 부르지만 기본적으로 다른 명령과 동일합니다. 스크립팅 언어 해석기는 차이점을 나타냅니다. 실제로 Python 인터프리터는 컴파일러와 가상 머신의 두 부분으로 구성됩니다. Python 인터프리터가 시작되면 주로 다음 두 단계를 수행합니다.
컴파일러는 .py 파일의 Python 소스 코드를 바이트코드로 컴파일합니다. 따라서 가상 머신은 컴파일러에서 생성된 바이트코드를 한 줄씩 실행합니다. .py 파일의 Python 문은 기계 명령어로 직접 변환되지 않고 Python 바이트코드로 변환됩니다.
2. 바이트코드
파이썬 프로그램의 컴파일된 결과는 바이트코드이며, 여기에는 파이썬 작동과 관련된 많은 내용이 포함되어 있습니다. 따라서 Python 가상 머신의 작동 메커니즘을 더 깊이 이해하기 위해서든 Python 프로그램의 작동 효율성을 최적화하기 위해서든 바이트코드가 핵심 콘텐츠입니다. 그렇다면 Python 바이트코드는 어떤 모습일까요? Python 프로그램의 바이트코드를 어떻게 얻을 수 있나요? Python은 소스 코드를 즉시 컴파일할 수 있는 내장 함수 컴파일을 제공합니다. 소스 코드의 컴파일 결과를 얻으려면 컴파일할 소스 코드를 매개 변수로 사용하여 컴파일 함수를 호출하기만 하면 됩니다.
3. 소스 코드 컴파일
아래에서는 컴파일 기능을 통해 프로그램을 컴파일합니다.
소스 코드는 데모.py 파일에 저장됩니다.
PI = 3.14
def circle_area(r):
return PI * r ** 2
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def say(self):
print('i am', self.name)
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컴파일하기 전에 소스 코드를 파일에서 읽어야 합니다.
>>> text = open('D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py').read()
>>> print(text)
PI = 3.14
def circle_area(r):
return PI * r ** 2
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def say(self):
print('i am', self.name)
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그런 다음 컴파일 함수는 소스 코드를 컴파일합니다:
>>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')
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컴파일 함수에는 3개의 매개변수가 필요합니다:
source: 컴파일할 소스 코드
filename: 소스 코드가 있는 파일 이름
mode: 컴파일 모드, exec는 소스 코드를 모듈로 처리하는 것을 의미합니다. 컴파일
세 가지 컴파일 모드:
exec: 모듈 소스 코드를 컴파일하는 데 사용
single: 단일 Python 문(대화식)을 컴파일하는 데 사용
eval: 컴파일에 사용 평가 표현식
4. PyCodeObject
컴파일 함수를 통해 최종 소스 코드 컴파일 결과를 얻었습니다.
>>> result
<code object <module> at 0x000001DEC2FCF680, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 1>
>>> result.__class__
<class 'code'>
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마지막으로 코드 유형 객체를 얻었고 해당 기본 구조는 PyCodeObject
PyCodeObject 소스 코드는 다음과 같습니다.
/* Bytecode object */
struct PyCodeObject {
PyObject_HEAD
int co_argcount; /* #arguments, except *args */
int co_posonlyargcount; /* #positional only arguments */
int co_kwonlyargcount; /* #keyword only arguments */
int co_nlocals; /* #local variables */
int co_stacksize; /* #entries needed for evaluation stack */
int co_flags; /* CO_..., see below */
int co_firstlineno; /* first source line number */
PyObject *co_code; /* instruction opcodes */
PyObject *co_consts; /* list (constants used) */
PyObject *co_names; /* list of strings (names used) */
PyObject *co_varnames; /* tuple of strings (local variable names) */
PyObject *co_freevars; /* tuple of strings (free variable names) */
PyObject *co_cellvars; /* tuple of strings (cell variable names) */
/* The rest aren't used in either hash or comparisons, except for co_name,
used in both. This is done to preserve the name and line number
for tracebacks and debuggers; otherwise, constant de-duplication
would collapse identical functions/lambdas defined on different lines.
*/
Py_ssize_t *co_cell2arg; /* Maps cell vars which are arguments. */
PyObject *co_filename; /* unicode (where it was loaded from) */
PyObject *co_name; /* unicode (name, for reference) */
PyObject *co_linetable; /* string (encoding addr<->lineno mapping) See
Objects/lnotab_notes.txt for details. */
void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */
PyObject *co_weakreflist; /* to support weakrefs to code objects */
/* Scratch space for extra data relating to the code object.
Type is a void* to keep the format private in codeobject.c to force
people to go through the proper APIs. */
void *co_extra;
/* Per opcodes just-in-time cache
*
* To reduce cache size, we use indirect mapping from opcode index to
* cache object:
* cache = co_opcache[co_opcache_map[next_instr - first_instr] - 1]
*/
// co_opcache_map is indexed by (next_instr - first_instr).
// * 0 means there is no cache for this opcode.
// * n > 0 means there is cache in co_opcache[n-1].
unsigned char *co_opcache_map;
_PyOpcache *co_opcache;
int co_opcache_flag; // used to determine when create a cache.
unsigned char co_opcache_size; // length of co_opcache.
};
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코드 객체 PyCodeObject는 코드에 포함된 바이트코드와 상수, 이름 등을 포함한 컴파일 결과를 저장하는 데 사용됩니다. 주요 필드는 다음과 같습니다.
>>> result.co_consts
(3.14, <code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>, 'circle_area', <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>, 'Person', None)
>>> person_code = result.co_consts[3]
>>> person_code
<code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>
>>> person_code.co_consts
('Person', <code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>, 'Person.__init__', <code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>, 'Person.say', None)
PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.
VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.
VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.
Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.
PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.
vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
