Dis模块的使用
python代码在执行的时候，会被编译为python字节码，再由python虚拟机执行python字节码。有时候就我们执行python文件的时候会生成一个pyc文件，这个pyc文件即用于存储python字节码指令，而这些字节码是一种类似于汇编指令的中间语言，但是每个字节码对应的不是机器指令，而是一段c代码。
而dis模块，就是用于查看这些字节码的运行轨迹，因此我们可以用dis模块判断两个函数的内存占用谁会更大，谁会更消耗cpu性能，不仅如此，通过指令，我们还可以知道python中一些内置函数、变量的取值过程、运行逻辑，对于我们优化代码很有帮助。
下面将通过两个例子，来介绍dis模块的使用。
1.为什么下面第一个函数比第二个函数耗得内存更少？
一般人是比较难直接看出来的，但是我们使用dis模块却能很容易找到答案：
结果：
dis的结果其实很容易阅读：
第一列： 对应的源代码行数。
第二列： 对应的内存字节码的索引位置。
在第一列和第二列之间的 >> 号表示跳转的目标
第三列： 内部机器代码的操作。
第四列： 指令参数。
第五列： 实际参数。
两个函数的dis分析用*号隔开了，大家可以清晰地看到两个函数之间的语句区别。第二个函数的字节码索引最大到了30，而第一个函数的字节码索引最大仅到了22，因此，第一个函数耗得内存比第二个函数少。
而且，在第一列和第二列之间的 >> 号表示跳转的目标，大家可以看第二个函数第四列的 18，表示其跳转到了索引为18的指令，也就是rot_two。第二个函数的跳转也比第一个函数多，这也可能导致其在某种特殊情况下的效率可能会比第一个函数低。
2.为什么python2中，whil****e true 比 while 1慢？
while 1: passwhile true: pass可以通过在命令中使用dis进行分析：
可以看到，while 1 在第二行是直接jump_absolute，因此相比于while true 少了load_name 和 pop_jump_if_false。这是因为true在python2中不是一个关键字，而是一个内置变量，因此每次python都会用load_name去检查(pop_jump_if_false)true的值。这就是为什么while true 比while 1慢的原因。
到了python3，true变成了关键字，就没有这个问题了：
python 3 针对 python 2 做了非常多的替换，这也是为什么它不兼容 python 2 的原因之一，差别太大了。因此，建议各位初学者直接上手 python 3 进行学习，而非 python 2.
希望以上两个dis模块的使用例子能给大家带来一点灵感，分析一段python代码的深层次性能问题虽然比较费时费力，但是一旦你分析到了深层次的性能原因，将能累积不少深层次的技术上的知识，写出更漂亮的代码。
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下面将通过两个例子，来介绍dis模块的使用。
1.为什么下面第一个函数比第二个函数耗得内存更少？
一般人是比较难直接看出来的，但是我们使用dis模块却能很容易找到答案：
结果：
dis的结果其实很容易阅读：
第一列： 对应的源代码行数。
第二列： 对应的内存字节码的索引位置。
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第三列： 内部机器代码的操作。
第四列： 指令参数。
第五列： 实际参数。
两个函数的dis分析用*号隔开了，大家可以清晰地看到两个函数之间的语句区别。第二个函数的字节码索引最大到了30，而第一个函数的字节码索引最大仅到了22，因此，第一个函数耗得内存比第二个函数少。
而且，在第一列和第二列之间的 >> 号表示跳转的目标，大家可以看第二个函数第四列的 18，表示其跳转到了索引为18的指令，也就是rot_two。第二个函数的跳转也比第一个函数多，这也可能导致其在某种特殊情况下的效率可能会比第一个函数低。
2.为什么python2中，whil****e true 比 while 1慢？
while 1: passwhile true: pass可以通过在命令中使用dis进行分析：
可以看到，while 1 在第二行是直接jump_absolute，因此相比于while true 少了load_name 和 pop_jump_if_false。这是因为true在python2中不是一个关键字，而是一个内置变量，因此每次python都会用load_name去检查(pop_jump_if_false)true的值。这就是为什么while true 比while 1慢的原因。
到了python3，true变成了关键字，就没有这个问题了：
python 3 针对 python 2 做了非常多的替换，这也是为什么它不兼容 python 2 的原因之一，差别太大了。因此，建议各位初学者直接上手 python 3 进行学习，而非 python 2.
希望以上两个dis模块的使用例子能给大家带来一点灵感，分析一段python代码的深层次性能问题虽然比较费时费力，但是一旦你分析到了深层次的性能原因，将能累积不少深层次的技术上的知识，写出更漂亮的代码。
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