我已经使用 Python 解决实际问题有一段时间了，但我仍然没有对幕后发生的事情有正确的理论理解。例如，我很难理解 Python 如何将函数视为对象。我知道函数是“函数”类的对象，带有“调用”方法，并且我知道我可以通过为它们编写“调用方法”来使我的自定义类表现得像函数。但是我无法弄清楚在创建新函数时确切地存储在内存中的内容，以及如何访问存储的信息。
为了进行实验，我编写了一个小脚本来创建许多函数对象并将它们存储在一个列表中。我注意到这个程序用了很多内存。
funct_list = []
for i in range(10000000):
def funct(n):
return n + i
funct_list.append(funct)
最佳答案
函数对象的数据分为两个主要部分。由相同函数定义创建的所有函数都相同的部分存储在函数的代码对象中，而即使在从相同函数定义创建的函数之间也可以更改的部分存储在函数对象中。
函数最有趣的部分可能是它的字节码。这是核心数据结构，它说明了执行函数时实际执行的操作。它作为字节串存储在函数的代码对象中，您可以直接检查它:
>>> def fib(i):
... x, y = 0, 1
... for _ in range(i):
... x, y = y, x+y
... return x
...
>>> fib.__code__.co_code
b'd\x03\\\x02}\x01}\x02x\x1et\x00|\x00\x83\x01D\x00]\x12}\x03|\x02|\x01|\x02\x17\x00\x02\x00}\x01}\x02q\x1
2W\x00|\x01S\x00'
dis 为我们反汇编字节码的模块:>>> import dis
>>> dis.dis(fib)
2 0 LOAD_CONST 3 ((0, 1))
2 UNPACK_SEQUENCE 2
4 STORE_FAST 1 (x)
6 STORE_FAST 2 (y)
3 8 SETUP_LOOP 30 (to 40)
10 LOAD_GLOBAL 0 (range)
12 LOAD_FAST 0 (i)
14 CALL_FUNCTION 1
16 GET_ITER
>> 18 FOR_ITER 18 (to 38)
20 STORE_FAST 3 (_)
4 22 LOAD_FAST 2 (y)
24 LOAD_FAST 1 (x)
26 LOAD_FAST 2 (y)
28 BINARY_ADD
30 ROT_TWO
32 STORE_FAST 1 (x)
34 STORE_FAST 2 (y)
36 JUMP_ABSOLUTE 18
>> 38 POP_BLOCK
5 >> 40 LOAD_FAST 1 (x)
42 RETURN_VALUE
LOAD_CONST加载一个常数值，和 BINARY_ADD是用 + 添加两个对象的指令.带有数字的下一列用于字节码参数。例如，LOAD_CONST 3表示在代码对象的常量中的索引 3 处加载常量。这些总是整数，它们与字节码指令一起打包到字节码字符串中。最后一列主要提供了字节码参数的人类可读解释，例如，说 LOAD_CONST 3 中的 3对应于常数 (0, 1) ，或者说 1在 STORE_FAST 1对应局部变量x .此列中的信息实际上并非来自字节码字符串；它通过检查代码对象的其他部分来解决。__name__ .typedef struct {
PyObject_HEAD
PyObject *func_code; /* A code object, the __code__ attribute */
PyObject *func_globals; /* A dictionary (other mappings won't do) */
PyObject *func_defaults; /* NULL or a tuple */
PyObject *func_kwdefaults; /* NULL or a dict */
PyObject *func_closure; /* NULL or a tuple of cell objects */
PyObject *func_doc; /* The __doc__ attribute, can be anything */
PyObject *func_name; /* The __name__ attribute, a string object */
PyObject *func_dict; /* The __dict__ attribute, a dict or NULL */
PyObject *func_weakreflist; /* List of weak references */
PyObject *func_module; /* The __module__ attribute, can be anything */
PyObject *func_annotations; /* Annotations, a dict or NULL */
PyObject *func_qualname; /* The qualified name */
/* Invariant:
* func_closure contains the bindings for func_code->co_freevars, so
* PyTuple_Size(func_closure) == PyCode_GetNumFree(func_code)
* (func_closure may be NULL if PyCode_GetNumFree(func_code) == 0).
*/
} PyFunctionObject;
__dict__ , __module__ , __qualname__ ，完全限定名称 PyObject_HEAD宏，还有类型指针和一些引用计数/GC 元数据。dir并过滤掉非实例属性，因为大部分数据在 Python 级别可用 - 但结构定义提供了一个漂亮的、注释的、整洁的列表。co_flags (一堆内部标志)或 co_stacksize (用于临时值的堆栈大小)更深奥。
关于python - 函数作为 Python 中的对象 : what exactly is stored in memory?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45746494/
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