Python内置的'compile'主要用途是什么？

Question

当查看Python内置函数列表时，我很难理解compile方法的实用性。我找到的所有示例都指向一个简单的“hello world”。我知道它做了什么，但不知道何时使用它。

这是Python用于生成.pyc文件的相同方法吗？

这可以用于消除Python的某些动态特性，以改善某些代码块的性能吗？（完全知道C模块是预编译模块的正确选择。）

- Adam Lewis

Answer 1

从这里开始：Python 中 eval、exec 和 compile 的区别是什么？：

compile 是 exec 和 eval 的低级版本。它不执行或评估你的语句或表达式，但返回一个可以执行它们的代码对象。模式如下：

1. compile(string, '', 'eval') 返回代码对象，该对象将在执行 eval(string) 时执行。请注意，你不能在此模式下使用语句；只有（单个）表达式有效。
2. compile(string, '', 'exec') 返回代码对象，该对象将在执行 exec(string) 时执行。你可以在此处使用任意数量的语句。
3. compile(string, '', 'single') 类似于 exec 模式，但它将忽略除第一条语句以外的所有内容。请注意，带有其结果的 if/else 语句被认为是单个语句。

更新：

何时编译 Python？

通常情况下，编译 Python 可以利用性能。已编译的代码具有更快的启动时间，因为它不必编译，但它不会运行更快。

最重要的是，如果你想手动将代码转换成字节码，则应使用 compile。这引出了另一个重要但相关的问题为什么要这样做？

正如在这篇杰出的文章中所提到的：

如果要使用 exec 并且计划多次执行该代码，请确保将其先编译为字节码，然后仅在新字典（即命名空间）中执行该字节码。

值得注意的是：

现在执行字节码相比于创建并执行字节码会快多少呢？ $ python -mtimeit -s 'code = "a = 2; b = 3; c = a * b"' 'exec code' 10000次循环，最好的3次结果：每次22.7微秒 $ python -mtimeit -s 'code = compile("a = 2; b = 3; c = a * b","", "exec")' 'exec code' 1000000次循环，最好的3次结果：每次0.765微秒 对于一个非常短的代码示例来说，速度快了32倍。但是，当代码量增加时，情况会变得更糟。为什么？因为将Python代码解析并转换为字节码是一项昂贵的操作，与评估字节码相比。当然，这也影响到了execfile，它完全不使用字节码缓存，它怎么可能呢？如果您传递foo.py文件的路径，它不会神奇地检查是否有.pyc文件。

- jrd1

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这是我收集到的关于它的信息，但仍不清楚何时/为什么使用它。唯一想到的是在调用“eval”/“exec”之前进行快速检查以查看是否存在任何语法错误。 - Adam Lewis

@AdamLewis，抱歉。已更新。 - jrd1

很棒的更新。我有一种预感，它只在使用exec内置函数时才真正有用。感谢您花时间阐明这个话题。 - Adam Lewis

Answer 2

回答关于动态性的问题，实际上并没有。生成的代码对象仍然是解释执行的；相同的字节码仍然运行。

我见过使用compile()（和代码生成）最有用/令人印象深刻的例子是在Jinja2中。它实际上从你的模板生成Python代码，然后使用compile使其以“本地”（==解释器）速度运行，如果这样说有意义的话。

https://github.com/mitsuhiko/jinja2/blob/master/jinja2/environment.py#L506

与之相比，例如django.template，在“用户空间”中执行变量查找等操作（再次强调，这只是个比喻，有点奇怪）。

https://github.com/django/django/blob/master/django/template/base.py#L752

- AdamKG

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我之前都用过 Django 和 Jinja，但从未深入了解过模板系统。我同意这是处理模板的一种很好的方式。也许这就是我在 Django 中使用 Jinja 作为模板系统的原因之一 :) - Adam Lewis