В пайтоне что это

Python. Краткий справочник

Комментарии

Комментарии в Python начинаются со знака # и могут появляться в любом месте программы.

Комментарий может занимать всю строчку:

или может находиться на строчке после какого-нибудь кода:

Внимание: любую строку можно превратить в комментарий, достаточно в начале строки набрать комбинацию клавиш Ctrl+/

Числа

Числа в Python бывают трёх типов:

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и почти на любом языке мира.

Операции со строками

Методы работы сос строками

Кавычки

Строку можно указать, используя одинарные кавычки, как например, ‘Это строка’. Любой одиночный символ в кавычках, например, ‘ю’ — это строка. Пустая строка » — это тоже строка. То есть строкой мы считаем всё, что находится внутри кавычек.

Запись строки в одинарных кавычках это не единственный способ. Можно использовать и двойные кавычки, как например, »Это строка». Для интерпретатора разницы между записями строки в одинарных и двойных кавычках нет.

Внимание :
Если строка началась с двойной кавычки — значит и закончиться должна на двойной кавычке.
Если внутри строки мы хотим использовать двойные кавычки, то саму строку надо делать в одинарных кавычках.

Театр » Современник ‘ ‘
print (‘Театр » Современник » ‘)

Строка, занимающая несколько строк, должна быть обрамлена тройными кавычками ( » » » или »’ ). Например:

»’В Python можно использовать одинарные,
двойные и тройные кавычки,
чтобы обозначить строку»’

Отступы

Оператор присваивания

Переменная – это именованная область памяти, в которой хранятся данные. Данные помещаются в эту область памяти, как в ящик, с помощью оператора присваивания. Общая форма записи операции присваивания:

Знакомый нам знак равно (=) в программирование это знак операции присваивания. Различие между знаками равно и присваивания в следующем.
Например:

b = 4
b = b + 2 # переменная будет иметь значение 6

Основные операторы

Оператор

Краткое описание

Сложение (сумма x и y)

Вычитание (разность x и y)

Умножение (произведение x и y)

Внимание! Если x и y целые, то результат всегда будет целым числом! Для получения вещественного результата хотя бы одно из чисел должно быть вещественным. Пример: 40/5 → 8, а вот 40/5.0 → 8.0

y+=x; эквивалентно y = y + x;

y*=x; эквивалентно y = y * x;

y/=x; эквивалентно y = y / x;

y%=x; эквивалентно y = y % x;

4 % 2 в результате будет 0
5 % 2 в результате будет 1

4 // 3 в результате будет 1
25 // 6 в результате будет 4

Возведение в степень

5 ** 2 в результате будет 25

логическое отрицание НЕ

Основные типы данных

Описание

float

Последовательность символов: « abc « , « pyhton « , « 123 «

list

Последовательность объектов: [ 1, 2.0, « Привет! « ]

dist

Список пар «ключ – значение» <"пять":5 >

tuple

Последовательность неизменных объектов:(20,25 )

Последовательность уникальных объектов:

bool

Логические значения: True или False

Список

Список (list) представляет тип данных, который хранит набор или последовательность элементов.
Для создания списка в квадратных скобках [ ] через запятую перечисляются все его элементы.

Создание пустого списка

Создание списка чисел:

Создание списка слов:

words = [» C «, » C ++», » Java «, » Python «] # имя списка words, он содержит 4 элемента

Создание списка из элементов разного типа

Для управления элементами списки имеют целый ряд методов. Некоторые из них:

Кроме того, Python предоставляет ряд встроенных функций для работы со списками:

Генераторы

Для создания списков, заполненных по более сложным формулам можно использовать генераторы: выражения, позволяющие заполнить список значениями, вычисленными по некоторым формулам.

Общий вид генератора следующий :

Прим ер. Создать список чисел от 0 до 10

[ i for i in range ( 0 , 10 )]
Вся конструкция заключается в квадратные скобки, потому что будет создан список. Внутри квадратных скобок можно выделить три части:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

что делаем: к значению элемента i применяем функцию chr ( i ).

Внимание. Функция chr ( i ) – по числовому коду символа возвращает сам символ. Пример. chr (65) даст символ ‘ A ‘.

[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘I’, ‘J’, ‘K’, ‘L’, ‘M’, ‘N’, ‘O’, ‘P’, ‘Q’, ‘R’, ‘S’, ‘T’, ‘U’, ‘V’, ‘W’, ‘X’, ‘Y’, ‘Z’]

Пример. Создать список строчный букв английского алфавита. Код символа ‘a’ – 97, код символа ‘z’ – 123. Поскольку символы идут подряд, то возможно использовать генератор.

[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’]

Библиотека math

import math # подключение модуля библиотеки

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём. После подключения можно вызвать любую функцию из подключенной библиотеки по следующему правилу: указывается имя модуля и через точку имя функции

Например, пусть мы хотим вызвать функцию вычисления Синус угла, задаваемого в радианах
import math
y = sin( 5 ) # ошибка не подключен модуль math
x = math.sin( 5 ) # записываем имя модуля и через точку имя функции

from math import sin # подключена только одна функция sin
y = sin( 5 ) # операция выполнена
x = cos ( 5 ) # ошибка функция cos не подключ ена

Функция

Описание

Округление

int(x)

Округляет число в сторону нуля. Это стандартная функция, для ее использования не нужно подключать модуль math .

round(x)

Округляет число до ближайшего целого. Если дробная часть числа равна 0.5, то число округляется до ближайшего четного числа.

round(x, n)

floor(x)

ceil(x)

abs(x)

Модуль (абсолютная величина). Это — стандартная функция.

Корни, логарифмы

sqrt(x)

Квадратный корень. Использование : sqrt(x)

log(x)

Натуральный логарифм. При вызове в виде log(x, b) возвращает логарифм по основанию b .

Основание натуральных логарифмов e = 2,71828.

Тригонометрия

sin(x)

Синус угла, задаваемого в радианах

cos(x)

Косинус угла, задаваемого в радианах

tan(x)

Тангенс угла, задаваемого в радианах

asin(x )

Арксинус, возвращает значение в радианах

acos(x)

Арккосинус, возвращает значение в радианах

atan(x)

Арктангенс, возвращает значение в радианах

atan2(y, x)

Полярный угол (в радианах) точки с координатами (x, y).

degrees(x)

Преобразует угол, заданный в радианах, в градусы.

radians(x)

Преобразует угол, заданный в градусах, в радианы.

Константа π = 3.1415.

Генерация случайных чисел (модуль random)

Python порождает случайные числа на основе формулы, так что они на самом деле не случайные, а, как говорят, псевдослучайные.

Модуль random позволяет генерировать случайные числа и имеет большое множество важных для практики функций. Рассмотрим основные функции:

Примеры

Функция random . random () случайное число от 0 до 1.

Источник

Основные операторы Python

Операторы используются для выполнения определенных операций с переменными и значениями. В Python есть много операторов, которые являются ключевыми словами или специальными символами. Значения или переменные, с которыми работают эти операторы, называются операндами.

Типы операторов Python

Операторы Python можно разделить на следующие категории.

1. Арифметические операторы

Арифметические операторы обычно работают с числами. Есть операторы для сложения, вычитания, умножения, деления, модуля и экспоненциальных операций. Некоторые из этих операторов работают и со строками. Все арифметические операторы — специальные символы.

Давайте посмотрим на пример арифметических операторов в Python.

Python поддерживает операторы сложения и умножения для строк.

2. Сравнения

Список операторов сравнения:

4. Логические

5. Операторы присваивания

Оператор присваивания (=) используется для присвоения значения левого операнда правому операнду.

Есть несколько составных операторов присваивания, которые выполняют арифметические операции между двумя операндами и затем присваивают значение левому операнду.

6. Операторы членства

Операторы членства используются для проверки наличия значения в последовательности. В Python есть два оператора членства.

Эти операторы обычно используются с условием if-else.

7. Идентификации

Операторы идентификации используются для проверки, указывают ли две переменные на одно и то же место в памяти или нет. Есть два оператора идентичности.

Приоритет

Иногда выражение содержит несколько операторов. В этом случае приоритет оператора используется для определения порядка выполнения.

В таблице ниже перечислены приоритеты операторов в порядке убывания.

Вывод

Python поддерживает множество операторов, которые помогают нам выполнять общие арифметические операции, сравнение, присваивание, двоичные или логические операции. Самое приятное то, что многие из этих операторов могут быть перегружены путем определения специальных методов в нашем классе.

Если вы хотите, чтобы ваша программа выглядела более объектно-ориентированной, вы можете использовать модуль операторов, который предоставляет функции, соответствующие этим операторам.

Источник

Операторы * и ** в Питоне. Что это и как использовать

Операторы (operators) * и ** встречаются в питоне очень часто. Иногда они немного непонятны и новичкам, и опытным ребятам, переходящим на питон с ряда других языков программирования (в которых операторы могут использоваться немного иначе). Статья известного питон-коуча Трея Ханнера (Trey Hunner), который помогает девелоперам расширять свои знания. Дата написания статьи: 10.11.2018.

Функционал операторов * и ** развивается уже много лет. Я хочу рассмотреть все способы их использования по состоянию на текущий момент. Буду указывать, что конкретно работает только в современных версиях питона. Поэтому, если вы изучали операторы * и ** еще во времена питона 2 (Python 2), советую хотя бы проглядеть данную статью, потому что в питоне 3 (Python 3) этим операторам добавили много новых возможностей.

Если вы начали изучать питон недавно и еще не освоили аргументы ключевых слов (keyword arguments; также известные как именованные аргументы, named arguments), предлагаю сперва прочитать мою статью про аргументы ключевых слов в питоне.

Что мы обсуждать не будем

В данной статье, говоря про операторы * и **, я имею в виду операторы-префиксы (prefix operators), а не инфиксы (infix). То есть, функции умножения и возведения в степень не входят в тему статьи.

Тогда про что же мы говорим

Мы говорим про операторы-префиксы * и **, которые используются перед переменной (variable). Например:

В данном коде можно увидеть два способа использования оператора *. Оператор ** отсутствует.

В сферу применения рассматриваемых операторов входит:
1. Операторы * и **: передача аргументов в функцию.
2. Операторы * и **: захват аргументов, переданных в функцию.
3. Оператор *: принятие аргументов, содержащих только ключевые слова.
4. Оператор *: захват элементов во время распаковки кортежа (tuple).
5. Оператор *: распаковка итерируемых объектов в списке или кортеже.
6. Оператор **: + распаковка словарей в других словарях.

Даже если вам кажется, что вы освоили все эти способы, позволяющие использовать операторы * и **, рекомендую посмотреть на все нижеприведенные блоки кода, чтобы убедиться, что они все вам знакомы. Последние несколько лет разработчики ядра питона продолжают добавлять этим операторам новые возможности, поэтому какие-то из новых применений можно проглядеть.

Операторы * и ** при распаковке во время вызова функции

При вызове функции оператор * можно задействовать для распаковки итерируемого объекта в аргументах, введенных для вызова:

В строке print(*fruits) производится вызов всех элементов списка fruits в функции print. Они становятся отдельными аргументами. При этом нам даже не надо знать, сколько всего аргументов окажется в списке.

В данном примере оператор * – не просто синтактический выверт (syntactic sugar). Без * отправить все элементы конкретного итерируемого объекта в качестве отдельных аргументов было бы невозможно (это не касается списков с сфиксированной длиной).

В данном случае мы принимаем список со списками в качестве элементов и возвращаем «преобразованный» список со списками:

Функционал оператора ** примерно такой же, просто он применяется к аргументам ключевых слов. Он позволяет нам взять словарь, содержащий пары из ключей и значений, и распаковать его в аргументы ключевых слов при вызове функции.

Скажу из своего опыта. Оператор ** не часто используется для распаковки аргументов ключевых слов при вызове функции. Чаще всего я вижу такие примеры при работе с наследованием: вызовы super() часто включают в себя оба оператора.

Операторы * и ** можно использовать неоднократно при вызове функции. Данная возможность появилась в питоне 3.5. Иногда это может оказаться очень уместным:

Неоднократное использование ** выглядит примерно так же:

Однако не нужно терять бдительности при неоднократном использовании операторов * и **. Неоднократное указание одного и того же аргумента ключевых слов не допускается в функциях питона. Поэтому, если использовать ** для словарей, то ключи должны быть уникальными. В противном случае возникнет исключение.

Операторы * и ** при упаковке аргументов, переданных функции

При определении тела функции можно использовать оператор *, чтобы захватывать неограниченное количество позиционных аргументов, переданных этой функции. Они оформляются в кортеж.

Данная функция принимает любое количество аргументов.

Функции питона print и zip принимают любое количество позиционных аргументов. Такое использование оператора * при упаковке аргументов позволяет нам создавать свои функции, которые (аналогично print и zip) принимают любое количество аргументов.

Кроме того, для оператора ** в данном вопросе предусмотрена еще одна возможность: его можно использовать при определении тела функции, позволяющей захватить в словарь любые аргументы ключевых слов, переданные этой функции:

В данном месте ** захватывает в словарь аргументы ключевых слов, которые мы передаем данной функции. Впоследствии аргументы атрибутов (attributes) данной функции смогут на него ссылаться.

Позиционные аргументы, содержащие аргументы только из ключевых слов

питон 3 ввел специальный синтаксис для передачи аргументов, содержащих только ключевые слова, в функцию. Они представляют собой такие аргументы функции, которые можно определить только с помощью синтаксиса для ключевых слов. Это означает, что их нельзя определить позиционно.

Чтобы принимать аргументы, содержащие только ключевые слова, мы можем поместить именованные аргументы после оператора * при определении тела функции:

Данную функцию можно использовать так:

Аргументы dictionary и default поставлены после *keys. То есть, их можно только в качестве аргументов ключевых слов. Если мы попытаемся определить их позиционно, то увидим ошибку:

Данное поведение внедрено в питон с помощью предложения PEP 3102.

Аргументы, содержащие только ключевые слова и не содержащие позиционные аргументы

Аргументы, содержащие только ключевые слова, – неплохое средство. Но что если вы хотите требовать ввода аргументов, содержащих только ключевые слова, не захватывая неограниченное количество позиционных аргументов?

питон позволяет сделать это с помощью немного странного синтаксиса, когда оператор * как бы сам по себе:

Данная функция принимает аргумент, содержащий итерируемый объект (iterable). Его можно определить позиционно (то есть, первым) или с помощью названия и аргумента fillvalue, который входит в число аргументов, допускающих только ключевые слова. Это означает, что мы можем вызвать функцию with_previous вот так:

Данная функция принимает два аргумента. Один из них, fillvalue, обязательно определяется как аргумент, содержащий ключевое слово.

Обычно я использую аргументы, допускающие только ключевые слова, при захвате неопределенного количества позиционных аргументов. Но иногда я использую данную возможность оператора *, чтобы форсировать исключительно позиционное определение аргумента.

На самом деле, данный подход используется встроенной функцией питона sorted. Если посмотреть справку для sorted, можно увидеть следующее:

Пример использования оператора * как самого по себе прямо в документации по аргументам функции sorted.

Операторы * и ** при распаковке кортежа

Дополнительно к вышенаписанному, в питоне 3 добавлен новый способ применения *, который некоторым образом связан с вышеописанными возможностями этого оператора при определении тела функции и при вызове функции.

Оператор * теперь можно использовать при распаковке кортежа:

Если вы задаете себе вопрос: как же мне использовать это в своем коде, посмотрите примеры в моей статье про распаковку кортежей в питоне. В этой статье я показал, каким образом такое использование оператора * может, в некоторых случаях, стать альтернативой для срезания последовательностей (sequence slicing).

Обычно во время своих лекций об операторе * я говорю, что можно использовать только одно выражение с ним в отдельном вызове многократного присвоения (multiple assignment). Технически это некорректно, потому что можно его использовать два раза при вложенной распаковке (nested unpacking). Данный вопрос я рассмотрел подробно в статье про распаковку кортежей.

Правда, я никогда не встречал хорошего примера такого использования. Не думаю, что стал бы его рекомендовать, даже если бы удалось найти. Он выглядит немного непонятно.

Данная возможность добавлена в питон на основе предложения PEP 3132. Следует отметить, что оно не относится к очень длинным.

Операторы * и ** в литерале списка

В питоне 3.5 добавлено очень много возможностей, связанных с оператором *, на основе предложения PEP 448. Одной из самых заметных новых возможностей стало использование * для вывода итерируемого объекта в новый список.

Допустим, у вас есть функция, которая принимает любые последовательности и возвращает список, содержащий каскад из последовательности и ее реверсивного варианта:

Данная функция должна пару раз провести конвертацию в список, чтобы объединить списки и вернуть результат. Начиная с питона 3.5, мы можем, вместо вышеприведенного примера, написать следующее:

В данном коде больше нет нескольких ненужных вызовов списков. Поэтому он стал эффективнее и лучше читается.

Данная функция возвращает новый список, в котором первый элемент переданного списка (или другой последовательности) перенесен в конец нового списка.

Это очень удачная возможность, позволяющая с помощью оператора * объединять итерируемые объекты различных типов. Оператор * работает с любыми итерируемыми объектами, а оператор + работает только с определенными последовательностями, при чем все из объединяемых должны быть одного типа.

Отмечу, что данная возможность не ограничивается только созданием списков. Мы можем выводить итерируемые объекты в новые кортежи или множества (set):

Обратите внимание, что последняя строка принимает список и генератор (generator), а потом выводит их в новое множество. Перед появлением этой возможности для оператора * было непросто сделать это в одну строку кода. Разумеется, способ сделать это существовал, но его было непросто вспомнить или обнаружить:

Оператор ** в литерале словаря

Помимо вышеприведенного на основе предложения PEP 448 в функционал ** добавлен вывод пар ключ/значение (key/value) из словаря в новый словарь:

Про это я написал еще одну статью. Сейчас ее можно найти под новым названием про идиоматический способ сливать словари в питоне. Данную возможность можно использовать не только для сливания двух словарей. Например, можно скопировать словарь, параллельно добавляя в него новые значения:

Еще можно скопировать или слить словари, переписывая определенные значения:

Операторы * и ** обладают немалыми возможностями в питоне

В питоне операторы * и ** – не просто синтактический выверт. Некоторые из их возможностей реализуются и другими средствами, но доступные альтернативы обычно более громоздкие и потребляют больше ресурсов. Кроме того, некоторые элементы в функционале этих операторов попросту не доступны без их использования. Например, без помощи * невозможно передать в функцию неопределенное количество позиционных аргументов.

Прочитав обо всех возможностях * и **, вы, возможно, удивитесь названиям, под которыми используются эти странные операторы. К сожалению, для них нет лаконичных названий. Я слышал, как * называли оператором для упаковки и распаковки. Еще слышал, как его называли «splat» (это из мира Руби) и просто звездой.

Чаще всего я называю их звездой (star) и двойной звездой (double star) (или звездой-звездой (star star)). В данном случае разделения с их функциями как инфиксов не проводится (речь идет про операции умножения и возведения в степень). Но обычно из контекста очевидно, о чем идет речь, про префиксы или инфиксы.

Если вы не понимаете операторы * и ** или боитесь не запомнить все их возможности, не нужно беспокоиться. Способов использования много, и запоминать каждую конкретную возможность для каждого из них не так важно. Лучше будет осознать, в каких случаях к ним можно обратиться. Предлагать использовать данную статью как чек-лист или создать свой чек-лист, который поможет вам использовать операторы * и ** в питоне.

Источник

Погружение в пучину интерпретатора Python. Ч1

От переводчика: Наверно всем интересно, что внутри у инструмента, который используешь, этот интерес овладел и мной, но главное не утопать в нём и не закопаться так что не вылезти. Найдя для себя интересный материал, я решил заботливо перевести его и представить хабросообществу (моя первая публикация, прошу ногами сильно не пинать). Тем, кому интересен как Python работает на самом деле, прошу проследовать под кат.

Последние три месяца я потратил много времени на byterun, интерпретатор питоновского байткода, написанного на питоне. Работа над этим проектом была для меня захватывающе весёлой и познавательной. Я был бы рад, если бы вы тоже его потыкали. Но прежде нам надо немного остепенится, понять как работает python, так, чтобы мы знали, что такое интерпретатор на самом деле и с чем его едят.

Я подразумеваю, что вы сейчас в том же положении, что и я три месяца назад. Вы понимаете python, но понятия не имеете как он работает.

Небольшая заметка: Я работаю с версией 2.7 в этом посте. Третья версия почти схожа со второй, есть небольшие различия в синтаксисе и наименованиях, но в целом всё тоже самое.

Как работает python?

Мы начнём с очень (очень очень) высокого уровня внутренней работы. Что происходит когда вы выполняете код в вашем интерпретаторе?

Годы идут, ледянки тают, Линус Торвальдс пилит очередное ядро, а 64 битый процессор без устали трудится, тем временем происходит четыре шага: лексической анализ, парсинг, компиляция и наконец таки интерпретация. Парсер забирает скормленные ему инструкции и генерирует структуру которая объясняет их связь формируя AST( Абстрактное Синтаксическое Дерево). Компилятор затем преобразует AST в одни (или несколько) объектов кода (байткод + обвязка). Потом интерпретатор выполняет каждый объект.

Я не собираюсь говорить об лексическом анализе, парсинге или компиляции сегодня, наверно потому что я сам про эти вещи ни чего не знаю, но не унывайте: вы всегда сможете изучить это, потратив часов этак пятьдесят. Мы предположим, что эти шаги прошли хорошо и успешно, и у нас есть на руках объекты python кода.

Перед тем как приступить к делу, я хочу сделать небольшую ремарку: в данном топике мы будем говорить об объектах функциях, объектах кода, и байткоде. Это всё разные вещи. Давайте начнём с функций. Нам не обязательно вникать глубоко в них, чтобы добраться до интерпретатора, но я просто хочу прояснить, что объекты функции и объекты кода — это две большие разницы, а объекты функции — самые интересные.

Объекты функции

Вы наверно могли слышать про «объекты функции». Это вещи которые люди подразумевают когда говорят: «Функции — это объекты первого класса». Давайте изучим их подробнее:

«Функции это объекты первого класса» означает что функции — это объекты также как список это объект или экземпляры MyObject это объекты. Раз foo это объект, мы можем исследователь его не выполняя его (в этом и есть разница между foo() и foo). Мы можем предать foo как параметр в другую функцию или можем присвоить его переменной.

Давайте немного посмотрим на foo подробней:

Как вы можете видеть в выше приведённом коде, объект кода это атрибут объекта функции. Объект кода генерируется питоновским компилятором и интерпретатором, он содержит информацию необходимую для работы интерпретатора. Давайте посмотрим на атрибуты объекта кода:

Здесь целая куча ништяков, большинство из которых нм сейчас не нужно. Давайте подробнее рассмотрим три атрибута объекта foo.

Вот что здесь есть: имена переменных и констант которые используются в нашей функции и количество принимаемых аргументов. Но мы всё ещё не видим ни чего что было бы похоже на инструкции. Инструкции называют байткодом ссылка, кстати это атрибут объекта кода:

Напоминаю что байткод и объекты кода это не одно и тоже. Байткод это атрибут объекта кода помимо многих других атрибутов. Так что же такое байткод? Ну это просто набор байт. Они выглядят странно когда мы их печатаем потому что некоторым байтом сопоставимы символы а другим нет, давайте выведем их как числа.

Вот байты которые творят всю магию. Интерпретатор будет последовательно и безустанно выбирать байты, смотреть какие они операции выполняют и с какими аргументами и исполнять команды. Для того чтобы пойти ещё дальше можно просмотреть исходный код Cpython а конкретно ceval.c что мы сделаем позднее.

Дизассемблирование байткода

Дизассемблирование означает взять все эти байты и преобразовать их во что-нибудь, что мы человеки способны понять. Это не выполняется в стандартном цикле питона. Сегодня для этой задачи есть отличный инструмент — модуль dis. Мы воспользуемся функцией dis.dis чтобы проанализировать что делает наша foo.

Первый номер это строка исходного python кода, второй номер это смещение внутри байткода: LOAD_CONST находится на позиции 0, а STORE_FAST на позиции 3 и так далее. Средняя колонка это название самой инструкции, последние две колонки дают понятие об аргументах инструкции (ели они есть), четвертая колонка показывает сам аргумент, который представляет собой индекс в других атрибутов объекта кода. В этом примере аргумент для LOAD_CONST это индекс в списке co_consts, а аргумент для STORE_FAST это индекс в co_varnames, в пятой колонке выводятся имена переменных или значение констант. Мы можем с легкостью это проверить:

Это также объясняет вторую инструкцию STORE_FAST которая находится по позиции 3 в байткоде. Если инструкция имеет аргумент следующие два байта и есть этот аргумент. Работа интерпретатора как раз таки в том чтобы не запутается и продолжать сеять разумное, доброе, вечное. (вы могли заметить что BINARY_ADD не имеет аргументов, не волнуйтесь мы ещё вернемся к этому)

Была одна вешь которая удивляла меня когда я начел разбираться в том как работает python, как python может быть динамическим, если он ещё и «компилируется»? Обычно эти два слова «антонимы», есть динамические языки такие как Python, Ruby, и Javascript, а есть компилируемые таки как C, Java, и Haskell.

Когда люди говорят об компилируемых языках они имеют ввиду компиляцию в нативные x86/ARM/etc инструкции. Интерпретируемый язык не имеет компиляции вообще, разве что только «компилируется» на лету в байткод. Интерпретатор питона разбирает байткод и выполняет его внутри виртуальной машины, что кстати достаточно много работы, но мы поговорим об этом позднее.

Для того чтобы быть динамическим надо быть абстрактным, давайте посмотрим что это значит:

Эта дизассемблированая функция в байткоде. К тому времени как мы получаем приглашение функция modus была скомпилирована и объект корда был сгенерирован. Достаточно внезапно, но операция остатка от деления % (операция modulus) преобразуется в BINARY_MODULO. Похоже этой функцией можно воспользоваться для чисел:

Неплохо, а что если мы передадим что то другое, например строку.

Опана, что это тут? Вы наверно уже видели это раньше:

Когда операция BINARY_MODULO выполняется для двух строк она выполняет подстановку строк вместо остатка от деления. Эта ситуация отличный пример динамической типизации. Когда компилятор генерирует объект кода для modulus он не имеет понятия что такое x и y, строки ли они или числа или что-то ещё. Он просто выполняет инструкции: загрузить одну перемененную, загрузить другую, выполнять препарацию бинарного модуля, вернуть результат. Работа интерпретатора в том чтобы понимать что BINARY_MODULO значит в текущем контексте. Наша функция modulus может считать остаток, подставлять строки… может что-то ещё? Если мы определим класс с методом __mod__ то мы сможем сделать что угодно.

Одна и та же функция с одним и тем же байткодом может выполнять разные операции в зависимости от типа контекста. Также функция modulus может возбудить исключение для примера TypeError если мы вызовем его для объектов, которые не реализованы.

Это является одной из причин того, почему трудно оптимизировать python. Вы не знаете, когда вы генерируете код объекта и байт-код, что за объекты будут в конечном итоге. Russell Power и Alex Rubinsteyn написали статью «как быстр может быть python», это статья достаточного содержательная.

На сегодня пока все. Оригинал статьи тут. Прошу прошения за возможные ошибки т.к. от природы обладаю врождённой безграмотностью и вынужден пользоваться машинным способом проверки текста.

Источник

• ← В пайтон что означает
• В пакибытии что это такое библии →