Python反编译之字节码

作者｜陈祥安

来源｜Python学习开发（ID:python3-5）

如果你曾经写过或者用过 Python，你可能已经习惯了看到 Python 源代码文件；它们的名称以.Py 结尾。你可能还见过另一种类型的文件是 .pyc 结尾的，它们就是 Python “字节码”文件。(在 Python3 的时候这个 .pyc 后缀的文件不太好找了,它在一个名为__pycache__的子目录下面。).pyc文件可以防止Python每次运行时都重新解析源代码，该文件大大节省了时间。

Python是如何工作的

Python 通常被描述为一种解释语言，在这种语言中，你的源代码在程序运行时被翻译成CPU指令，但这只是说对了部分。和许多解释型语言一样，Python 实际上将源代码编译为虚拟机的一组指令，Python 解释器就是该虚拟机的实现。其中这种中间格式称为“字节码”。

因此，Python留下的这些.pyc文件，是为了让运行的速快变得 “更快”，或者是针对你的源代码的”优化“的版本；它们是 Python 虚拟机上运行的字节码指令。

Python 虚拟机内幕

CPython使用基于堆栈的虚拟机。也就是说，它完全围绕堆栈数据结构(你可以将项目“推”到结构的“顶部”，或者将项目“弹出”到“顶部”)。

CPython 使用三种类型的栈：

1.调用堆栈。这是运行中的Python程序的主要结构。对于每个当前活动的函数调用，它都有一个项目一“帧”，堆栈的底部是程序的入口点。每次函数调用都会将新的帧推到调用堆栈上，每次函数调用返回时，它的帧都会弹出。

2.在每一帧中，都有一个评估堆栈(也称为数据堆栈)。这个堆栈是执行 Python 函数的地方，执行Python代码主要包括将东西推到这个堆栈上，操纵它们，然后将它们弹出。

3.同样在每一帧中，都有一个块堆栈。Python使用它来跟踪某些类型的控制结构:循环、try /except块，以及 with 块都会导致条目被推送到块堆栈上，每当退出这些结构之一时，块堆栈就会弹出。这有助于Python知道在任何给定时刻哪些块是活动的，例如，continue或break语句可以影响正确的块。

大多数 Python 字节码指令操作的是当前调用栈帧的计算栈，虽然，还有一些指令可以做其它的事情（比如跳转到指定指令，或者操作块栈）。

为了更好地理解，假设我们有一些调用函数的代码，比如这个：

my_function(my_variable,2)。

Python 将转换为一系列字节码指令：

1. 一个LOAD_NAME指令，用于查找函数对象 my_function，并将其推送到计算栈的顶部。

2. 另一个 LOAD_NAME 指令去查找变量 my_variable，并将其推送到计算栈的顶部。

3. 一个 LOAD_CONST 指令将一个整数 2 推送到计算栈的顶部。

4. 一个 CALL_FUNCTION 指令。

CALL_FUNCTION 指令有2个参数，它表示 Python 需要在堆栈顶部弹出两个位置参数; 然后函数将在它上面进行调用，并且它也同时被弹出（关键字参数的函数，使用指令-CALL_FUNCTION_KW-类似的操作，并配合使用第三条指令CALL_FUNCTION_EX，它适用于函数调用涉及到参数使用 * 或 ** 操作符的情况）

一旦 Python 具备了这些，它将在调用堆栈上分配一个新的帧，填充到函数调用的本地变量，然后运行该帧内的 my_function 的字节码。一旦运行完成，帧将从调用堆栈中弹出，在原始帧中，my_function 的返回值将被推入到计算栈的顶部。

我们知道了这个东西了，也知道字节码了文件了，但是如何去使用字节码呢？ok不知道也没关系，接下来的时间我们所有的话题都将围绕字节码，在python有一个模块可以通过反编译Python代码来生成字节码这个模块就是今天要说的--dis模块。

dis模块的使用

dis模块包括一些用于处理 Python 字节码的函数，可以将字节码“反汇编”为更便于人阅读的形式。查看解释器运行的字节码还有助于优化代码。这个模块对于查找多线程中的竞态条件也很有用，因为可以用它评估代码中哪一点线程控制可能切换。参考源码Include/opcode.h，可以找到字节码的正式列表。详细可以看官方文档。注意不同版本的python生成的字节码内容可能不一样,这里我用的Python 3.8.

访问和理解字节码

输入如下内容，然后运行它：

def hello()
    print("Hello, World!")
import dis
dis.dis(hello)

函数 dis.dis() 将反汇编一个函数、方法、类、模块、编译过的 Python 代码对象、或者字符串包含的源代码，以及显示出一个人类可读的版本。dis 模块中另一个方便的功能是 distb()。你可以给它传递一个 Python 追溯对象，或者在发生预期外情况时调用它，然后它将在发生预期外情况时反汇编调用栈上最顶端的函数，并显示它的字节码，以及插入一个指向到引发意外情况的指令的指针。

它也可以用于查看 Python 为每个函数构建的编译后的代码对象，因为运行一个函数将会用到这些代码对象的属性。这里有一个查看 hello() 函数的示例：

>>> hello.__code__
<code object hello at 0x104e46930, file "<stdin>", line 1>
>>> hello.__code__.co_consts
(None, 'Hello, World!')
>>> hello.__code__.co_varnames
()
>>> hello.__code__.co_names
('print',)

代码对象在函数中可以以属性 __code__ 来访问，并且携带了一些重要的属性：

• co_consts 是存在于函数体内的任意实数的元组

• co_varnames 是函数体内使用的包含任意本地变量名字的元组

• co_names 是在函数体内引用的任意非本地名字的元组
  
  

许多字节码指令--尤其是那些推入到栈中的加载值，或者在变量和属性中的存储值--在这些元组中的索引作为它们参数。

因此，现在我们能够理解 hello() 函数中所列出的字节码：

• LOAD_GLOBAL 0：告诉 Python 通过 co_names （它是 print 函数）的索引 0 上的名字去查找它指向的全局对象，然后将它推入到计算栈。

• LOAD_CONST 1：带入 co_consts 在索引 1 上的字面值，并将它推入（索引 0 上的字面值是 None，它表示在 co_consts 中，因为 Python 函数调用有一个隐式的返回值 None，如果没有显式的返回表达式，就返回这个隐式的值 ）。

• CALL_FUNCTION 1：告诉 Python 去调用一个函数；它需要从栈中弹出一个位置参数，然后，新的栈顶将被函数调用。

“原始的” 字节码--是非人类可读格式的字节--也可以在代码对象上作为 co_code 属性可用。如果你有兴趣尝试手工反汇编一个函数时，你可以从它们的十进制字节值中，使用列出 dis.opname 的方式去查看字节码指令的名字。

基本反汇编

函数dis()可以打印 Python 源代码(模块、类、方法、函数或代码对象)的反汇编表示。可以通过从命令行运行 dis 来反汇编 dis_simple.py 之类的模块。

dis_simple.py
#!/usr/bin/env python3
# encoding: utf-8
my_dict = {'a': 1}

输出按列组织，包含原始源代码行号，代码对象中的指令地址，操作码名称以及传递给操作码的任何参数。

对于简单的代码我们可以通过命令行的形式执行下面的命令：

python3 -m dis dis_simple.py

输出

  1           0 LOAD_CONST               0 ('a')
              2 LOAD_CONST               1 (1)
              4 BUILD_MAP                1
              6 STORE_NAME               0 (my_dict)
              8 LOAD_CONST               2 (None)
             10 RETURN_VALUE

在这里源代码转换为4个不同的操作来创建和填充字典，然后将结果保存到一个局部变量。

首先解释每一行各列参数的含义：

以第一条指令为例：

• 第一列 数字（1）表示对应源代码的行数。

• 第二列（可选）指示当前执行的指令（例如，当字节码来自帧对象时)【这个例子没有】

• 第三列 一个标签，表示从之前的指令到此可能的JUMP 【这个例子没有】

• 第四列 数字是字节码中对应于字节索引的地址(这些是2的倍数，因为Python 3.6每条指令使用2个字节，而在以前的版本中可能会有所不同)指令LOAD_CONST在0位置。

• 第五列 指令本身对应的人类可读的名字这里是"LOAD_CONST"

• 第六列 Python内部用于获取某些常量或变量，管理堆栈，跳转到特定指令等的指令的参数（如果有的话）。

• 第七列 计算后的实际参数。

然后让我们看看这个过程：

由于 Python 解释器是基于栈的，所以前几步是用LOAD_CONST将常量按正确顺序放入到栈中，然后使用 BUILD_MAP 弹出要增加到字典的新键和值。用 STORE_NAME 将所得到的dict对象绑定名为my_dict.

反汇编函数

需要注意的是上面的命令行反编译的形式，不能自动的递归反编译函数，所以我们要使用在文件中导入dis的模式进行反编译，就像下面这样。

#dis_function.py
def f(*args):
    nargs = len(args)
    print(nargs, args)

if __name__ == '__main__':
    import dis
    dis.dis(f)

运行命令

python3 dis_function.py

然后得到以下结果

  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (len)
              2 LOAD_FAST                0 (args)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 STORE_FAST               1 (nargs)

  3           8 LOAD_GLOBAL              1 (print)
             10 LOAD_FAST                1 (nargs)
             12 LOAD_FAST                0 (args)
             14 CALL_FUNCTION            2
             16 POP_TOP
             18 LOAD_CONST               0 (None)
             20 RETURN_VALUE

要查看函数的内部，必须把函数传递到dis().因为这里打印的是函数内部的东西，所以没有显示函数的在外层的行编号，而是从2开始的。

下面解析下每一行指令的含义：

1. LOAD_GLOBAL 用来加载全局变量，包括指定函数名，类名，模块名等全局符号，这里是len函数，LOAD_FAST 一般加载局部变量的值，也就是读取值，用于计算或者函数调用传参等，这里就是传入参数args。

2. 一般是先指定要调用的函数，然后压参数，最后通过 CALL_FUNCTION 调用。

3. STORE_FAST 保存值到局部变量。也就是把结果赋值给 STORE_FAST。

4. 下面的print因为2个参数所以LOAD_FAST了2次，POP_TOP删除堆栈顶部(TOS)项。LOAD_CONST加载const变量，比如数值、字符串等等，这里因为是print所以值为None。

5. 最后通过RETURN_VALUE来确定函数结尾。

要打印一个函数的总结信息我们可以使用dis的show_code的方法，它包含使用的参数和名的相关信息，show_code的参数就是这个函数对象，代码如下:

def f(*args):
    nargs = len(args)
    print(nargs, args)

if __name__ == '__main__':
    import dis
    dis.show_code(f)

运行之后，结果如下

Name:              f
Filename:          dis_function_showcode.py
Argument count:    0
Kw-only arguments: 0
Number of locals:  2
Stack size:        3
Flags:             OPTIMIZED, NEWLOCALS, VARARGS, NOFREE
Constants:
   0: None
Names:
   0: len
   1: print
Variable names:
   0: args
   1: nargs

可以看到返回的内容有函数，方法，参数等信息。

反汇编类

上面我们知道了如何反汇编一个函数的内部，同样的我们也可以用类似的方法反汇编一个类。

我们看一个例子:

import dis

class MyObject:
    """Example for dis."""

    CLASS_ATTRIBUTE = 'some value'

    def __str__(self):
        return 'MyObject({})'.format(self.name)

    def __init__(self, name):
        self.name = name

if __name__ == '__main__':
    dis.dis(MyObject)

运行之和得到如下结果

Disassembly of __init__:
 12           0 LOAD_FAST                1 (name)
              2 LOAD_FAST                0 (self)
              4 STORE_ATTR               0 (name)
              6 LOAD_CONST               0 (None)
              8 RETURN_VALUE

Disassembly of __str__:
  9           0 LOAD_CONST               1 ('MyObject({})')
              2 LOAD_METHOD              0 (format)
              4 LOAD_FAST                0 (self)
              6 LOAD_ATTR                1 (name)
              8 CALL_METHOD              1
             10 RETURN_VALUE

从整体内容来看，结果分为了两部分Disassembly of __init__和Disassembly of __str__，Disassembly就是反汇编的意思。

首先分析__init__部分：

1. 然后需要注意的一点是，方法是按照字母的顺序列出的，所以在部分，先看到name再看到self，但是他们都是 LOAD_FAST。

2. STORE_ATTR实现self.name = name。

3. 然后LOAD_CONST一个None和RETURN_VALUE标志着函数结束。
   
   

接下来分析__str__部分：

1. LOAD_CONST将'MyObject({})'加载到栈

2. 然后通过 LOAD_METHOD 调用字符串format方法。这个方法是Python3.7新加入的。

3. LOAD_FAST 也就是到了self了。

4. LOAD_ATTR 一般是调用某个对象的方法时。这里就是self.name的.name操作

5. CALL_METHOD 是 python3.7 新增加的内容，这里是执行方法。

6. RETURN_VALUE表示函数的结束。

上面字符串的拼接我们用了format,之前我一直推荐用f-string,下面就让我们通过字节码来分析，为什么f-string比format要高快。

代码其他代码不变，把return改成以下内容：

return f'MyObject({self.name})'

再次执行，下面我们只看__str__函数的部分。

Disassembly of __str__:
  9           0 LOAD_CONST               1 ('MyObject(')
              2 LOAD_FAST                0 (self)
              4 LOAD_ATTR                0 (name)
              6 FORMAT_VALUE             0
              8 LOAD_CONST               2 (')')
             10 BUILD_STRING             3
             12 RETURN_VALUE

对比发现我们这里没有了调用方法的操作LOAD_METHOD,取而代之使用了用于实现fstring的FORMAT_VALUE指令。之后通过BUILD_STRING连接堆栈中的计数字符串并将结果字符串推入堆栈.为什么format慢呢， python中的函数调用具有相当大的开销。 当使用str.format()时,CALL_METHOD 中花费的额外时间是导致str.format()比fstring慢得多。

使用反汇编调试

调试一个异常时，有时要查看哪个字节码带来了问题。这个时候就很有用了，要对一个错误周围的代码反汇编，有多种方法。第一种策略是在交互解释器中使用dis()报告最后一个异常。

如果没有向dis()传入任何参数，那么它会查找一个异常，并显示导致这个异常的栈顶元素的反汇编效果。

命令行上使用

打开我的命令行执行如下操作:

 chennan@chennandeMacBook-Pro-2  ~  python3
Python 3.8.0a3 (v3.8.0a3:9a448855b5, Mar 25 2019, 17:05:20)
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dis
>>> j = 4
>>> i = i + 4
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'i' is not defined
>>> dis.dis()
  1 -->       0 LOAD_NAME                0 (i)
              2 LOAD_CONST               0 (4)
              4 BINARY_ADD
              6 STORE_NAME               0 (i)
              8 LOAD_CONST               1 (None)
             10 RETURN_VALUE
>>>

行号后面的-->就是导致错误的操作码,一个LOAD_NAME指令，由于没有定义变量i，所以无法将与这个名关联的值加载到栈中。

代码中使用distb

程序还可以打印一个活动的traceback的有关信息，将它传递到distb()方法。

下面的程序中有个DiviedByZero异常；但是这个公式有两个除法，所以不清楚是哪一部分出错，此时我们就可以使用下面的方法:

dis_traceback.py
i = 1
j = 0
k = 3

try:
    result = k * (i / j) + (i / k)
except Exception:
    import dis
    import sys
    exc_type, exc_value, exc_tb = sys.exc_info()
    dis.distb(exc_tb)

运行之后输出

  1           0 LOAD_CONST               0 (1)
              2 STORE_NAME               0 (i)

  2           4 LOAD_CONST               1 (0)
              6 STORE_NAME               1 (j)

  3           8 LOAD_CONST               2 (3)
             10 STORE_NAME               2 (k)

  5          12 SETUP_FINALLY           24 (to 38)

  6          14 LOAD_NAME                2 (k)
             16 LOAD_NAME                0 (i)
             18 LOAD_NAME                1 (j)
    -->      20 BINARY_TRUE_DIVIDE
             22 BINARY_MULTIPLY
             24 LOAD_NAME                0 (i)
             26 LOAD_NAME                2 (k)
             28 BINARY_TRUE_DIVIDE
...
        >>   96 END_FINALLY
        >>   98 LOAD_CONST               3 (None)
            100 RETURN_VALUE

结果反映的字节码很长我们不用全看了，看最开始出现--> 就可以知道错误的位置了。

其中SETUP_FINALLY 字节码的含义是将try块从try-except子句推入块堆栈。

这里可以看出将LOAD_NAME 将j压入栈之后就报错了。所以可以推断出在(i/j)就出错了。

参考资料

https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/dis.html#opcode-STORE_FAST
https://opensource.com/article/18/4/introduction-python-bytecode
https://hackernoon.com/a-closer-look-at-how-python-f-strings-work-f197736b3bdb

（*本文仅代表作者观点，转载请点击文末公众号来源联系原作者）

◆

CTA核心技术及应用峰会

◆

5月25-27日，由中国IT社区CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心隆重召开，峰会将围绕人工智能领域，邀请技术领航者，与开发者共同探讨机器学习和知识图谱的前沿研究及应用。

更多重磅嘉宾请识别海报二维码查看。目前会议特惠票抢购中，点击阅读原文或者识别海报二维码即刻抢购。添加小助手微信15101014297，备注“CTA”，了解票务以及会务详情。

点击阅读原文，了解「CTA核心技术及应用峰会」