資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：常用的模塊方法接收參數(shù)為一個代碼塊可以是模塊，類，方法，函數(shù)，或者是對象，可以得到這個代碼塊對應(yīng)的字節(jié)碼指令序列。具體驗證可以分析下兩種方法的字節(jié)碼指令。
交換兩個變量的值，大家最常見的寫法是這樣的：
>>> temp = x >>> x = y >>> y = temp
但其實更 Pythonic 的寫法是這樣的：
>>> x, y = y, x
大家有沒有想過為什么在 Python 中可以這樣交換兩個變量的值？
Python 代碼是先解釋（這里的解釋是相對編譯而言的，Python 不同與 C/C++ 之類的編譯型語言，是需要從源文件編譯成機(jī)器指令）成 Python 字節(jié)碼（byte code, .pyc文件主要是用來存儲這些字節(jié)碼的）之后，再由 Python 解釋器來執(zhí)行這些字節(jié)碼的。一般來說，Python 語句會對應(yīng)若干字節(jié)碼指令，Python 的字節(jié)碼類似于匯編指令的中間語言，但是一個字節(jié)碼并不只是對應(yīng)一個機(jī)器指定。
內(nèi)置模塊 dis 可以用來分析字節(jié)碼。DOC
The dis module supports the analysis of CPython bytecode by disassembling it. The CPython bytecode which this module takes as an input is defined in the file Include/opcode.h and used by the compiler and the interpreter.
常用的 dis 模塊方法： dis.dis([bytesource])
dis.dis([bytesource])
Disassemble the bytesource object. bytesource can denote either a module, a class, a method, a function, or a code object. For a module, it disassembles all functions. For a class, it disassembles all methods. For a single code sequence, it prints one line per bytecode instruction. If no object is provided, it disassembles the last traceback.
dis.dis 接收參數(shù)為一個代碼塊（可以是模塊，類，方法，函數(shù)，或者是對象），可以得到這個代碼塊對應(yīng)的字節(jié)碼指令序列。
>>> import dis
>>> def test():
... a = 1
...
...
>>> dis.dis(test)
3 0 LOAD_CONST 1 (1)
3 STORE_FAST 0 (a)
6 LOAD_CONST 0 (None)
9 RETURN_VALUE
輸出的格式分別是：行號，地址，指令，操作參數(shù), 參數(shù)解釋（識別變量名稱，常量值等）
切入正題， 我們直接來看下第二種寫法的字節(jié)碼指令：
swap_2.py
x = 1 y = 3 x, y = y, x
python -m dis swap_2.py
1 0 LOAD_CONST 0 (1)
3 STORE_NAME 0 (x)
2 6 LOAD_CONST 1 (3)
9 STORE_NAME 1 (y)
3 12 LOAD_NAME 1 (y)
15 LOAD_NAME 0 (x)
18 ROT_TWO
19 STORE_NAME 0 (x)
22 STORE_NAME 1 (y)
25 LOAD_CONST 2 (None)
28 RETURN_VALUE
部分字節(jié)碼指令如下，具體的指令請移步官網(wǎng)：
LOAD_CONST(consti)
Pushes co_consts[consti] onto the stack.
STORE_NAME(namei)
Implements name = TOS. namei is the index of name in the attribute co_names of the code object. The compiler tries to use STORE_FAST or STORE_GLOBAL if possible.
LOAD_NAME(namei)
Pushes the value associated with co_names[namei] onto the stack.
ROT_TWO()
Swaps the two top-most stack items.
解釋下上面的字節(jié)碼指令：
第一行執(zhí)行兩個字節(jié)碼指令, 分別是LOAD_CONST 和 STORE_NAME，執(zhí)行的動作是將 co_consts[0] 壓棧（也就是常量表的第一個常量，整數(shù)1壓入棧中），然后獲取co_names[0]的變量名x（變量名表的第一個名字），棧頂元素（整數(shù)1）出棧和co_names[0]存儲到f->f_locals。
第二行的執(zhí)行方式如同第一行。
co_consts[0] = 1 co_names[0] = x f->f_locals["x"] = 1 co_consts[1] = 3 co_names[1] = y f->f_locals["y"] = 3
重點(diǎn)在第三行，前兩行的計算順序都是從友往左進(jìn)行的（一般情況下， Python 表達(dá)式的計算順序是從左到右，但是在表達(dá)式賦值的時候，表達(dá)式右邊的操作數(shù)優(yōu)先于左邊），也就是說，第四行是這樣執(zhí)行的，先創(chuàng)建元組(y, x)，執(zhí)行的動作是兩個 LOAD_NAME，會依次搜索local，global，builtin名字空間中的co_names[1]（對應(yīng)變量名y）和co_names[0]（對應(yīng)變量名x）并把相對應(yīng)的值壓棧。接下去執(zhí)行的動作是交換ROT_TWO， 交換棧頂?shù)膬蓚€元素位置。
從下一個執(zhí)行指令就可以看出來，先獲取co_names[0]的變量名x，棧頂元素（現(xiàn)在是原先y的值）出棧并儲存，兩次存儲就實現(xiàn)了交換兩個變量的值。
第二種方法不借助任何中間變量并且能夠獲得更好的性能。我們可以簡單測試下：
>>> from timeit import Timer
>>> Timer("temp = x;x = y;y = temp", "x=2;y=3").timeit()
0.030814170837402344
>>> Timer("x, y = y, x", "x=2;y=3").timeit()
0.027340173721313477
為什么第二種方法消耗的時間更少呢？可以猜測一下，是中間變量賦值引起的耗時。具體驗證可以分析下兩種方法的字節(jié)碼指令。
Life such short,be Pythonic .
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