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面向Python程序源代码的分析与编译优化研究
资料介绍
随着Python语言在计算机各领域的发展，越来越多的项目使用Python进行开发，Python逐渐成为科学计算、Web应用和游戏开发之首选语言。然而Python的性能不佳一直是令开发者头疼的问题，与传统编译型语言C、C++有不小的差距。找出Python程序的性能瓶颈，对Python程序进行优化成为Python开发者所关心的一个热点问题。对Python程序源代码进行分析，根据分析的结果，对性能瓶颈进行优化，可以有效提升Python程序的执行效率。
代码分析可以分为静态分析和动态分析。静态分析不需要运行代码，通过分析源代码和编译后的代码，得到静态分析结果。动态分析需要运行代码，通过记录运行时的信息，得到动态分析结果。论文对Python程序源代码进行静态和动态的分析。通过静态分析得到程序的控制流图，基于控制流图计算出圈复杂度;通过动态分析获取程序的动态函数调用路径、时间性能指标、内存性能指标等信息。
Python是解释型语言，代码在运行时通过解释器翻译为机器语言，每执行一次就要翻译一次，效率比较低。而编译型语言，先通过编译器编译为机器语言文件，程序执行时直接运行机器语言文件，省去编译的过程，效率比较高。论文对Python的执行过程进行研究分析，借助编译器基础架构LLVM，以函数为单位，将Python代码进行编译，生成机器语言文件，在执行Python代码时跳过翻译过程直接执行机器语言文件，达到优化的目的。
实验结果表明，生成的控制流图准确描述了程序的结构，圈复杂度算法有效可靠，经过优化处理后的代码性能得到了显著提高。
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