Python 가상 머신을 사용하는 방법

python 바이트코드 디자인

파이썬 바이트코드는 주로 두 부분으로 구성됩니다. 하나는 연산 코드이고 다른 하나는 이 연산 코드의 매개변수입니다. cpython에서는 일부 바이트코드에만 매개변수가 있습니다. oparg의 값은 0입니다. cpython에서 opcode

opcode와 oparg는 각각 1바이트를 차지하며, cpython 가상 머신은 바이트코드를 저장하기 위해 little endian 모드를 사용합니다.

바이트코드의 디자인을 먼저 이해하기 위해 다음 코드 조각을 사용합니다.

import dis


def add(a, b):
    return a + b


if __name__ == '__main__':
    print(add.__code__.co_code)
    print("bytecode: ", list(bytearray(add.__code__.co_code)))
    dis.dis(add)

python3.9에서 위 코드의 출력은 다음과 같습니다.

b'|\x00|\x01\x17\x00S\x00'
bytecode:  [124, 0, 124, 1, 23, 0, 83, 0]
  5           0 LOAD_FAST                0 (a)
              2 LOAD_FAST                1 (b)
              4 BINARY_ADD
              6 RETURN_VALUE

가장 먼저 이해해야 할 것은 add.__code__.co_code입니다. Bytecode를 추가하는 함수는 바이트 시퀀스입니다. list(bytearray(add.__code__.co_code)) 이 시퀀스를 바이트별로 분리하여 10진수 형식으로 변환합니다. 이전에 설명한 각 명령어에 따르면 바이트코드는 2바이트를 차지하므로 위 바이트코드에는 4개의 명령어가 있습니다.

작업 코드와 해당 작업 명령어는 기사 마지막 부분에 자세한 대응표가 있습니다. 위 코드에서는 주로 124, 23, 83의 세 가지 바이트코드 명령어가 사용됩니다. 해당 연산 명령어는 각각 LOAD_FAST, BINARY_ADD 및 RETURN_VALUE입니다. 그 의미는 다음과 같습니다:

LOAD_FAST: varnames[var_num]을 스택 맨 위에 푸시합니다. BINARY_ADD: 스택에서 두 개체를 팝하고 추가 결과를 스택 맨 위에 푸시합니다. RETURN_VALUE: 스택 상단의 요소를 팝하고 이를 함수의 반환 값으로 사용합니다.

가장 먼저 알아야 할 것은 BINARY_ADD 및 RETURN_VALUE입니다. 이 두 연산 명령어에는 매개변수가 없으므로 이 두 opcode 뒤의 매개변수는 모두 0입니다.

하지만 LOAD_FAST에는 매개변수가 있습니다. LOAD_FAST가 co-varnames[var_num]을 스택에 푸시하고 var_num이 LOAD_FAST 명령어의 매개변수라는 것을 위에서 이미 알고 있습니다. 위 코드에는 a와 b를 스택에 푸시하는 두 개의 LOAD_FAST 명령어가 있습니다. varname의 첨자는 각각 0과 1이므로 피연산자는 0과 1입니다.

바이트코드 확장 매개변수

위에서 이야기한 Python 바이트코드 피연산자와 opcode는 각각 1바이트를 차지하는데, varname이나 상수 테이블 데이터의 개수가 1바이트의 표현 범위보다 크다면 어떻게 처리해야 할까요?

이 문제를 해결하기 위해 cpython은 바이트코드에 대한 확장 매개변수를 설계합니다. 예를 들어 상수 테이블에 아래 첨자 66113이 있는 객체를 로드하려는 경우 해당 바이트코드는 다음과 같습니다.

[144, 1, 144, 2, 100, 65]

144는 EXTENDED_ARG를 나타냅니다. 기본적으로 Python 가상 머신에서 실행해야 하는 바이트코드는 아닙니다. 이 필드는 주로 확장 매개변수를 계산하는 데 사용하도록 설계되었습니다.

100에 해당하는 연산 명령어는 LOAD_CONST이고, opcode는 65이다. 그런데 위 명령어는 상수 테이블에서 첨자 65를 갖는 객체를 로드하지 않고, 첨자 66113을 갖는 객체를 로딩하게 된다. 그 이유는 EXTENDED_ARG 중

이제 위 분석 프로세스를 시뮬레이션해 보겠습니다.

먼저 바이트코드 명령어를 읽으면 opcode는 144와 같습니다. 이는 확장 매개변수임을 나타냅니다. 그런 다음 이때 매개변수 arg는 (1 x (1 < <8)) = 256. 두 번째 바이트코드 명령어를 읽으세요. 연산 코드는 144입니다. 이는 이전 arg가 이미 존재하고 0이 아니기 때문에 확장 매개변수임을 나타냅니다. 그러면 arg의 계산 방법이 이번에 변경되었습니다. arg = arg << 8 + 2 << 8, 즉, 원래 arg에 256을 곱하고 새 피연산자에 256을 곱합니다. 이때 arg = 66048입니다. 세 번째 바이트코드 명령어를 읽으세요. opcode는 100입니다. 이는 LOAD_CONST 명령어입니다. 이때 opcode는 arg += 65와 같습니다. opcode는 EXTENDED_ARG가 아니므로 피연산자에 다음을 곱할 필요가 없습니다. 256. .

위의 계산 과정을 프로그램 코드로 표현하면 아래 코드에서 코드는 실제 바이트 시퀀스 HAVE_ARGUMENT = 90입니다.

def _unpack_opargs(code):
    extended_arg = 0
    for i in range(0, len(code), 2):
        op = code[i]
        if op >= HAVE_ARGUMENT:
            arg = code[i+1] | extended_arg
            extended_arg = (arg << 8) if op == EXTENDED_ARG else 0
        else:
            arg = None
        yield (i, op, arg)

코드를 사용하여 이전 분석을 확인할 수 있습니다.

import dis


def num_to_byte(n):
    return n.to_bytes(1, "little")


def nums_to_bytes(data):
    ans = b"".join([num_to_byte(n) for n in data])
    return ans


if __name__ == '__main__':
    # extended_arg extended_num opcode oparg for python_version > 3.5
    bytecode = nums_to_bytes([144, 1, 144, 2, 100, 65])
    print(bytecode)
    dis.dis(bytecode)

위 코드의 출력은 다음과 같습니다.

b'\x90\x01\x90\x02dA'
          0 EXTENDED_ARG             1
          2 EXTENDED_ARG           258
          4 LOAD_CONST           66113 (66113)

위 프로그램의 출력에 따르면 분석 결과가 올바른 것을 확인할 수 있습니다.

소스 코드 바이트코드 매핑 테이블

이 섹션에서는 주로 코드 객체 객체의 co_lnotab 필드를 분석하고, 특정 필드를 분석하여 이 필드의 디자인을 학습합니다.

import dis


def add(a, b):
    a += 1
    b += 2
    return a + b


if __name__ == '__main__':
    dis.dis(add.__code__)
    print(f"{list(bytearray(add.__code__.co_lnotab)) = }")
    print(f"{add.__code__.co_firstlineno = }")

먼저 dis 출력의 첫 번째 열은 바이트코드에 해당하는 소스 코드의 줄 번호이고, 두 번째 열은 바이트 시퀀스에서 바이트코드의 변위입니다.

위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.

  源代码的行号  字节码的位移
  6           0 LOAD_FAST                0 (a)
              2 LOAD_CONST               1 (1)
              4 INPLACE_ADD
              6 STORE_FAST               0 (a)

  7           8 LOAD_FAST                1 (b)
             10 LOAD_CONST               2 (2)
             12 INPLACE_ADD
             14 STORE_FAST               1 (b)

  8          16 LOAD_FAST                0 (a)
             18 LOAD_FAST                1 (b)
             20 BINARY_ADD
             22 RETURN_VALUE
list(bytearray(add.__code__.co_lnotab)) = [0, 1, 8, 1, 8, 1]
add.__code__.co_firstlineno = 5

위 코드의 출력 결과에서 바이트코드가 세 개의 세그먼트로 나뉘며 각 세그먼트는 코드 한 줄의 바이트코드를 나타냄을 알 수 있습니다. 이제 co_lnotab 필드를 분석해 보겠습니다. 이 필드는 실제로 2바이트로 나누어져 있습니다. 예를 들어, 위의 [0, 1, 8, 1, 8, 1]은 [0, 1], [8, 1], [8, 1]의 3개 세그먼트로 분할될 수 있다. 의미는 다음과 같습니다.

第一个数字表示距离上一行代码的字节码数目。 第二个数字表示距离上一行有效代码的行数。

现在我们来模拟上面代码的字节码的位移和源代码行数之间的关系：

[0, 1]，说明这行代码离上一行代码的字节位移是 0 ，因此我们可以看到使用 dis 输出的字节码 LOAD_FAST ，前面的数字是 0，距离上一行代码的行数等于 1 ，代码的第一行的行号等于 5，因此 LOAD_FAST 对应的行号等于 5 + 1 = 6 。 [8, 1]，说明这行代码距离上一行代码的字节位移为 8 个字节，因此第二块的 LOAD_FAST 前面是 8 ，距离上一行代码的行数等于 1，因此这个字节码对应的源代码的行号等于 6 + 1 = 7。 [8, 1]，同理可以知道这块字节码对应源代码的行号是 8 。

现在有一个问题是当两行代码之间相距的行数超过 一个字节的表示范围怎么办？在 python3.5 以后如果行数差距大于 127，那么就使用 (0, 行数) 对下一个组合进行表示，(0, \(x_1\)), (0,$ x_2$) ... ，直到 \(x_1 + ... + x_n\) = 行数。

在后面的程序当中我们会使用 compile 这个 python 内嵌函数。当你使用Python编写代码时，可以使用compile()函数将Python代码编译成字节代码对象。这个字节码对象可以被传递给Python的解释器或虚拟机，以执行代码。

compile()函数接受三个参数：

source: 要编译的Python代码，可以是字符串，字节码或AST对象。 filename: 代码来源的文件名（如果有），通常为字符串。 mode: 编译代码的模式。可以是 'exec'、'eval' 或 'single' 中的一个。'exec' 模式用于编译多行代码，'eval' 用于编译单个表达式，'single' 用于编译单行代码。

import dis

code = """
x=1
y=2
""" \
+ "\n" * 500 + \
"""
z=x+y
"""

code = compile(code, &#39;<string>&#39;, &#39;exec&#39;)
print(list(bytearray(code.co_lnotab)))
print(code.co_firstlineno)
dis.dis(code)

上面的代码输出结果如下所示：

[0, 1, 4, 1, 4, 127, 0, 127, 0, 127, 0, 121]
1
  2           0 LOAD_CONST               0 (1)
              2 STORE_NAME               0 (x)

  3           4 LOAD_CONST               1 (2)
              6 STORE_NAME               1 (y)

505           8 LOAD_NAME                0 (x)
             10 LOAD_NAME                1 (y)
             12 BINARY_ADD
             14 STORE_NAME               2 (z)
             16 LOAD_CONST               2 (None)
             18 RETURN_VALUE

根据我们前面的分析因为第三行和第二行之间的差距大于 127 ，因此后面的多个组合都是用于表示行数的。

505 = 3(前面已经有三行了) + (127 + 127 + 127 + 121)(这个是第二行和第三行之间的差距，这个值为 502，中间有 500 个换行但是因为字符串相加的原因还增加了两个换行，因此一共是 502 个换行)。

具体的算法用代码表示如下所示，下面的参数就是我们传递给 dis 模块的 code，也就是一个 code object 对象。

def findlinestarts(code):
    """Find the offsets in a byte code which are start of lines in the source.

    Generate pairs (offset, lineno) as described in Python/compile.c.

    """
    byte_increments = code.co_lnotab[0::2]
    line_increments = code.co_lnotab[1::2]
    bytecode_len = len(code.co_code)

    lastlineno = None
    lineno = code.co_firstlineno
    addr = 0
    for byte_incr, line_incr in zip(byte_increments, line_increments):
        if byte_incr:
            if lineno != lastlineno:
                yield (addr, lineno)
                lastlineno = lineno
            addr += byte_incr
            if addr >= bytecode_len:
                # The rest of the lnotab byte offsets are past the end of
                # the bytecode, so the lines were optimized away.
                return
        if line_incr >= 0x80:
            # line_increments is an array of 8-bit signed integers
            line_incr -= 0x100
        lineno += line_incr
    if lineno != lastlineno:
        yield (addr, lineno)

操作	操作码
POP_TOP	1
ROT_TWO	2
ROT_THREE	3
DUP_TOP	4
DUP_TOP_TWO	5
ROT_FOUR	6
NOP	9
UNARY_POSITIVE	10
UNARY_NEGATIVE	11
UNARY_NOT	12
UNARY_INVERT	15
BINARY_MATRIX_MULTIPLY	16
INPLACE_MATRIX_MULTIPLY	17
BINARY_POWER	19
BINARY_MULTIPLY	20
BINARY_MODULO	22
BINARY_ADD	23
BINARY_SUBTRACT	24
BINARY_SUBSCR	25
BINARY_FLOOR_DIVIDE	26
BINARY_TRUE_DIVIDE	27
INPLACE_FLOOR_DIVIDE	28
INPLACE_TRUE_DIVIDE	29
RERAISE	48
WITH_EXCEPT_START	49
GET_AITER	50
GET_ANEXT	51
BEFORE_ASYNC_WITH	52
END_ASYNC_FOR	54
INPLACE_ADD	55
INPLACE_SUBTRACT	56
INPLACE_MULTIPLY	57
INPLACE_MODULO	59
STORE_SUBSCR	60
DELETE_SUBSCR	61
BINARY_LSHIFT	62
BINARY_RSHIFT	63
BINARY_AND	64
BINARY_XOR	65
BINARY_OR	66
INPLACE_POWER	67
GET_ITER	68
GET_YIELD_FROM_ITER	69
PRINT_EXPR	70
LOAD_BUILD_CLASS	71
YIELD_FROM	72
GET_AWAITABLE	73
LOAD_ASSERTION_ERROR	74
INPLACE_LSHIFT	75
INPLACE_RSHIFT	76
INPLACE_AND	77
INPLACE_XOR	78
INPLACE_OR	79
LIST_TO_TUPLE	82
RETURN_VALUE	83
IMPORT_STAR	84
SETUP_ANNOTATIONS	85
YIELD_VALUE	86
POP_BLOCK	87
POP_EXCEPT	89
STORE_NAME	90
DELETE_NAME	91
UNPACK_SEQUENCE	92
FOR_ITER	93
UNPACK_EX	94
STORE_ATTR	95
DELETE_ATTR	96
STORE_GLOBAL	97
DELETE_GLOBAL	98
LOAD_CONST	100
LOAD_NAME	101
BUILD_TUPLE	102
BUILD_LIST	103
BUILD_SET	104
BUILD_MAP	105
LOAD_ATTR	106
COMPARE_OP	107
IMPORT_NAME	108
IMPORT_FROM	109
JUMP_FORWARD	110
JUMP_IF_FALSE_OR_POP	111
JUMP_IF_TRUE_OR_POP	112
JUMP_ABSOLUTE	113
POP_JUMP_IF_FALSE	114
POP_JUMP_IF_TRUE	115
LOAD_GLOBAL	116
IS_OP	117
CONTAINS_OP	118
JUMP_IF_NOT_EXC_MATCH	121
SETUP_FINALLY	122
LOAD_FAST	124
STORE_FAST	125
DELETE_FAST	126
RAISE_VARARGS	130
CALL_FUNCTION	131
MAKE_FUNCTION	132
BUILD_SLICE	133
LOAD_CLOSURE	135
LOAD_DEREF	136
STORE_DEREF	137
DELETE_DEREF	138
CALL_FUNCTION_KW	141
CALL_FUNCTION_EX	142
SETUP_WITH	143
LIST_APPEND	145
SET_ADD	146
MAP_ADD	147
LOAD_CLASSDEREF	148
EXTENDED_ARG	144
SETUP_ASYNC_WITH	154
FORMAT_VALUE	155
BUILD_CONST_KEY_MAP	156
BUILD_STRING	157
LOAD_METHOD	160
CALL_METHOD	161
LIST_EXTEND	162
SET_UPDATE	163
DICT_MERGE	164
DICT_UPDATE	165

위 내용은 Python 가상 머신을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!