Python dis 模块初步使用

本文介绍了Python的dis模块,通过示例详细解析了如何使用该模块来查看和理解Python源代码的字节码,特别是LOAD_CONST指令的运作方式,包括字节码索引、指令名称、参数解释和跳转目标的解析。

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Python 代码先被编译为字节码后,再由Python虚拟机来执行字节码, Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言, 一个Python语句会对应若干字节码指令,虚拟机一条一条执行字节码指令, 从而完成程序执行。
Python dis 模块支持对Python代码进行反汇编, 生成字节码指令。
先来一小段代码:

In[6]: def test():
...         x = 1
...         if x < 3:
...             return "yes"
...         else:
...             return "no"
代码执行 后会输出:

<< 为了将代码从基于距离分类转换为基于方位角分类,我们需要做以下几点改动: 1. **定义方位角**:方位角是从北极方向(即正北)开始顺时针测量的角度值。可以通过 `atan2` 函数计算两个点之间的方位角。 - 方位角公式: \[ angle = atan2(\Delta y, \Delta x) \] 其中 \(\Delta y\) 和 \(\Delta x\) 分别表示纬度差和经度差。 2. **调整分类逻辑**:我们可以按照方位角划分区间,例如按每 \(45^\circ\) 划分一个类别(共8个类别)。每个区间的范围可以用如下规则: - 北 (N) : [337.5°, 22.5°) - 东北 (NE): [22.5°, 67.5°) - 东 (E) :[67.5°, 112.5°) - 东南 (SE): [112.5°, 157.5°) - 南 (S) :[157.5°, 202.5°) - 西南 (SW): [202.5°, 247.5°) - 西 (W) :[247.5°, 292.5°) - 西北 (NW): [292.5°, 337.5°) 以下是修改后的完整代码: ```python import pandas as pd from scipy.spatial.distance import cdist import math # 定义函数用于计算两点之间方位角,并返回对应的类别 def azimuth_and_classify(l1, l2): # 计算Δx和Δy dx = l2[0] - l1[0] dy = l2[1] - l1[1] # 使用arctan2求出角度(弧度制),然后转化为角度制 radian = math.atan2(dy, dx) degree = math.degrees(radian) # 将负角度转为正值 if degree < 0: degree += 360 # 根据角度判断所属类别 if (degree >= 337.5 or degree < 22.5): cla = '北(N)' elif 22.5 <= degree < 67.5: cla = '东北(NE)' elif 67.5 <= degree < 112.5: cla = '东(E)' elif 112.5 <= degree < 157.5: cla = '东南(SE)' elif 157.5 <= degree < 202.5: cla = '南(S)' elif 202.5 <= degree < 247.5: cla = '西南(SW)' elif 247.5 <= degree < 292.5: cla = '西(W)' else: # 292.5 <= degree < 337.5 cla = '西北(NW)' return [degree, cla] # 加载数据并处理经纬度字符串分割 data = pd.read_excel(r'G:\高德周边.xlsx', 'Sheet1') poi_r = data['location'].str.split(',') poi = [[float(item) for item in r][::-1] for r in poi_r] # 坐标反转以匹配地理坐标系 # 设定基准点 point = [113.354227, 23.091140] # 初始化存储结果列表 angles = [] clifys = [] # 遍历所有POI点并调用函数 for p in poi: result = azimuth_and_classify(point, p) angles.append(result[0]) # 存储角度 clifys.append(result[1]) # 存储类别 # 添加新列到DataFrame中 data['角度'] = angles data['方位类别'] = clifys # 按照"方位类别"统计数据数量 clify_count = data['方位类别'].value_counts() print(clify_count) # 可视化部分 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar bar_chart = ( Bar() .add_xaxis(clify_count.index.tolist()) # X轴显示各个方位类别名称 .add_yaxis("不同方位店铺数", clify_count.values.tolist()) # Y轴展示对应数值 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="店铺方位分布图"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(), ) ) bar_chart.render('G:\\方位示例.html') # 输出图表文件路径可以根据需求更改 >> ### 解释说明: 上述代码实现了对POI数据集中的每一个位置与指定中心点进行方位角的计算,并依据八个主要风向对其进行归类统计,最终生成柱状图展示各类别的数目。 #### 主要步骤解析: 1. 我们首先加载了Excel表格数据,并提取其中的位置字段; 2. 对于每一行记录里的经纬度信息做了必要的类型转化及准备操作; 3. 编写了一个名为 `azimuth_and_classify()` 的辅助功能模块来完成核心任务——计算两地点间相对偏移所形成的方位夹角以及确定其应归属哪一类区域标签; 4. 接着运用循环结构逐一读取目标数组元素传入该方法获取相应输出成果保存至适当容器变量里去; 5. 在整理完毕后重新整合进原始 DataFrame 结构当中形成新的属性维度方便后续分析查询使用;同时简单地进行了频次汇总运算得到初步结论报表样式呈现出来供进一步探讨研究参考价值之需.最后借助第三方库 Pyechart 实现图形界面表达效果增强直观感受体验感观享受!
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