面向Python程序源代碼的分析與編譯優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著Python語言在計算機(jī)各領(lǐng)域的發(fā)展,越來越多的項目使用Python進(jìn)行開發(fā),Python逐漸成為科學(xué)計算、Web應(yīng)用和游戲開發(fā)之首選語言。然而Python的性能不佳一直是令開發(fā)者頭疼的問題,與傳統(tǒng)編譯型語言C、C++有不小的差距。找出Python程序的性能瓶頸,對Python程序進(jìn)行優(yōu)化成為Python開發(fā)者所關(guān)心的一個熱點問題。對Python程序源代碼進(jìn)行分析,根據(jù)分析的結(jié)果,對性能瓶頸進(jìn)行優(yōu)化,可以有效提升Python程序的執(zhí)

2、行效率。
  代碼分析可以分為靜態(tài)分析和動態(tài)分析。靜態(tài)分析不需要運(yùn)行代碼,通過分析源代碼和編譯后的代碼,得到靜態(tài)分析結(jié)果。動態(tài)分析需要運(yùn)行代碼,通過記錄運(yùn)行時的信息,得到動態(tài)分析結(jié)果。論文對Python程序源代碼進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的分析。通過靜態(tài)分析得到程序的控制流圖,基于控制流圖計算出圈復(fù)雜度;通過動態(tài)分析獲取程序的動態(tài)函數(shù)調(diào)用路徑、時間性能指標(biāo)、內(nèi)存性能指標(biāo)等信息。
  Python是解釋型語言,代碼在運(yùn)行時通過解釋器翻譯為

3、機(jī)器語言,每執(zhí)行一次就要翻譯一次,效率比較低。而編譯型語言,先通過編譯器編譯為機(jī)器語言文件,程序執(zhí)行時直接運(yùn)行機(jī)器語言文件,省去編譯的過程,效率比較高。論文對Python的執(zhí)行過程進(jìn)行研究分析,借助編譯器基礎(chǔ)架構(gòu)LLVM,以函數(shù)為單位,將Python代碼進(jìn)行編譯,生成機(jī)器語言文件,在執(zhí)行Python代碼時跳過翻譯過程直接執(zhí)行機(jī)器語言文件,達(dá)到優(yōu)化的目的。
  實驗結(jié)果表明,生成的控制流圖準(zhǔn)確描述了程序的結(jié)構(gòu),圈復(fù)雜度算法有效可靠,

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