python之什么是字节码(bytecode)?

简单的说它就是一个从源代码编译而来的中间文件(用于不同操作系统平台的解释器执行)。比如，a说日语，b说中文，沟通起来不畅通，请一个翻译，把a和b的语言都翻译成英语，这个英语就可以理解成bytecode，一种中间语言。

bytecode的好处就是加载快，而且可以跨平台，同样一份bytecode，只要有操作系统平台上有相应的Python解释器，就可以执行，而不需要源代码。不同版本的Python编译的字节码是不兼容的，Python2.6编译的bytecode拿到Python2.7上去执行就不行了。

如何生成字节码?

Python解释器一般会自动把.py文件转换成bytecode，然后再执行它。当你第一次把.py文件当作module导入，或者对应的.py文件比.pyc文件的修改时间还要新时，Python解释器都会再从sourcecode生成相应的新bytecode。这样当你下次再次运行程序时，就会直接从bytecode运行，从而节省便宜时间。

Ps：这里需要注意，有些情况bytecode并不会生成：

遇到目录写权限的问题时。(比如你编写代码和运行代码使用的具有不同权限的用户角色，Linux上很常见)

运行一个script并不会被当成是import操作，所以可能也不会生成bytecode。(比如：你有个一个a.py的文件，其中在a.py里，你import了b.py，那么运行pythona.py后，会生成b.pyc，而不会生成a.pyc)

.pyc文件是什么?

Python源码编译的结果就是PyCodeObject，每个作用域会编译出一个对应的代码对象，其中名为co_code的PyStringObject保存着代码对象的字节码。

一个Python源文件就是一个模块。每个模块顶层的代码对象通过marshal序列化之后就得到了.pyc文件。marshal以little-endian字节序来序列化数据。

那嵌套于顶层作用域里面的那些作用域，例如函数、类的定义，它们对应的代码对象在哪里?它们每一个都乖乖的躺在上一层作用域的代码对象的co_const(常量池)域里，所以其实顶层代码对象已经嵌套包含了底下其它作用域的代码对象。

如何对.pyc文件文件进行反编译?

python文件如果要发布的话，有时候还是难免想保护一下自己的源码，有些人就直接编译成了pyc文件，因为这样既可以保留跨平台的特性，又可以不能直接看到代码，也看到网上很多人说为了保护自己的代码可以编译成pyc文件。

用pyc文件可以保护python代码的想法其实是不正确的，pyc文件是可以很容易被反编译的，比如说比较著名的uncompyle6库(https://github.com/rocky/python-uncompyle6)，用来反编译文件最爽不过了，几乎支持python全版本的pyc文件的反编译。

为什么要做代码分析?

一般来说，代码分析重要性的判断比较主观，不同的人有不同的认识。Python是用C来实现的，所以对于Python的性能或代码质量的评估可以通过dis模块获取到对应的字节码指令来进行评估。

一般来说一个Python语句会对应若干字节码指令，Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言，但是一个字节码指令并不是对应一个机器指令(二进制指令)，而是对应一段C代码，而不同的指令的性能不同，所以不能单独通过指令数量来判断代码的性能，而是要通过查看调用比较频繁的指令的代码来确认一段程序的性能。

一个Python的程序会有若干代码块组成，例如一个Python文件会是一个代码块，一个类，一个函数都是一个代码块，一个代码块会对应一个运行的上下文环境以及一系列的字节码指令。

dis模块主要是用来分析字节码的一个内置模块。dis模块的文档可以让你遍历它的内容，并且提供一个字节码指令能够做什么和有什么样的参数的完整清单。

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