python反编译学习之字节码详解

前言

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：

1、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

2、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 ）。

3、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

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接：https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/10847501.html