实际上和PyPy发生交互发生在上图第4步算起,即RPython 从 CPython字节码解释器获取代码对象,RPython再使用 PyPy字节码解释器来解释代码对象,然后RPython内部由有一个叫特殊的“Follow Graph Builder”的对象监视并记录PyPy字节码解释器执行的实际操作,并将操作组装成描述Python函数调用的控制流程图(Control Flow Graph)...
把分析树转化成抽象语法树AST(Abstract Syntax Tree) (Python/ast.c) 把AST转化成CFG(Control Flow Graph) (Python/compile.c) 基于Control Flow Graph优化生成bytecode (Python/compile.c) 从Python 2.5开始,CPython“改邪归正”走上了现代编译器的康庄大道。简单来说就是把原先的第二步拆解成3个步骤。后面我...
graph = build_control_flow_graph(code) # 可视化控制流图 graph.render('control_flow_graph', format='png') 这段代码将生成一个名为control_flow_graph.png的PNG图像文件,表示给定Python代码的控制流图。在图中,函数用方框表示,条件语句用菱形表示,返回语句用圆角矩形表示。控制流关系用箭头表示。 请注意,这...
Prerequisites: Control Flow Graph, Cyclomatic Complexity 通常,我们通过分析程序的控制流程,用笔和纸绘制手动控制流程图。CFG 帮助我们找到独立的路径(圈复杂度,这导致了测试程序所需的测试用例数量。我们可以使用名为 pycfg 的Python 库来自动化 CFG 任务。该库以 Python 脚本为输入,以图形为输出。
基于Control Flow Graph优化生成bytecode (Python/compile.c) 从Python 2.5开始,CPython“改邪归正”走上了现代编译器的康庄大道。简单来说就是把原先的第二步拆解成3个步骤。后面我们会着重简要讲一下后面三步的过程: 这里不会阐述太多关于语法解析如何工作的内容,除了必须的有助于我们了解编译过程的内容。如果想...
c) 3. Transform AST into a Control Flow Graph (Python/compile.c) 4. Emit bytecode based on the Control Flow Graph (Python/compile.c) 但是只知道上面还不够我们去理解,因为在Python中,以控制台为例,我们的输入都是些字符串例如a=2、b=[1,2,3,4,5]之类我们要如何让计算机去理解并且执行这些...
除了性能问题,在Python层做Control Flow,会发现在计算图中,没有表示 Python 逻辑,如果将 graph 导出,实际上是看不到这些 if/else 语句的,因此网络结构信息会丢失。 这个问题趟过Pytorch导出ONNX的应该知道,如果想导出一个完整的检测模型,带了NMS后处理,必须找一张可以正常输出目标的图片作为输入。如果随机输出,很...
Convert the state, symtable, and AST into a Control-Flow-Graph (CFG) Protect the execution stage from runtime exceptions by catching any logic and code errors and raising them here You can call the CPython compiler in Python code by calling the built-in function compile(). It returns a ...
Emit bytecode based on the Control Flow Graph (Python/compile.c) 即实际python代码的处理过程如下: 源代码解析 --> 语法树 --> 抽象语法树(AST) --> 控制流程图 --> 字节码 上述过程在python2.5之后被应用。python源码首先被解析成语法树,随后又转换成抽象语法树。在抽象语法树中我们可以看到源码文件中...
mismatch between the flexibility provided by Python/PyTorch, and the inflexibility of graph representations 1. 导致PyTorch tensors经常被转化为python types, 2. usage of external libraries 3. usage of Python constructs(classes, closures, exceptions, control flow, etc) 2.1 torch.jit.trace use record/...