面向Python程序源代碼的分析與編譯優(yōu)化研究.pdf

1、隨著Python語言在計算機各領(lǐng)域的發(fā)展，越來越多的項目使用Python進行開發(fā)，Python逐漸成為科學計算、Web應用和游戲開發(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程序源代碼進行分析，根據(jù)分析的結(jié)果，對性能瓶頸進行優(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)分析需要運行代碼，通過記錄運行時的信息，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、內(nèi)存性能指標等信息。
　　Python是解釋型語言，代碼在運行時通過解釋器翻譯為

3、機器語言，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器語言文件，程序執(zhí)行時直接運行機器語言文件，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代碼進行編譯，生成機器語言文件，在執(zhí)行Python代碼時跳過翻譯過程直接執(zhí)行機器語言文件，達到優(yōu)化的目的。
　　實驗結(jié)果表明，生成的控制流圖準確描述了程序的結(jié)構(gòu)，圈復雜度算法有效可靠，