python新AST优化器

来自Python3.7

常量折叠已从窥视孔优化器移动到新的AST优化器，后者能够更一致地执行优化

---

这个新的AST优化器能够执行哪些优化，它与窥视孔优化器有何不同？

如果您阅读相关的，它们包含了大部分详细信息。大部分都是非常枯燥的东西，对大多数代码来说并不重要，这就是为什么他们没有在“What's New”中包含细节的原因

重要的例子通常是很少遇到的奇怪情况，但窥视孔优化器（不能进行更高级别的计算，只是简单的字节码重写）无法处理，例如在Python 3.6上：

>>> import dis
>>> dis.dis('if True: pass')  # Recognizes simple case and omits whole block
  1           0 LOAD_CONST               0 (None)
              2 RETURN_VALUE
>>> dis.dis('if True and 1: pass')  # Can't recognize more complex case
  1           0 LOAD_CONST               0 (True)
              2 POP_JUMP_IF_FALSE        8
              4 LOAD_CONST               1 (1)
              6 POP_JUMP_IF_FALSE        8
        >>    8 LOAD_CONST               2 (None)
             10 RETURN_VALUE

鉴于3.7：

>>> import dis
>>> dis.dis('if True: pass')  # Recognizes simple case and omits whole block
  1           0 LOAD_CONST               0 (None)
              2 RETURN_VALUE
>>> dis.dis('if True and 1: pass')  # Handles more complex case too
  1           0 LOAD_CONST               0 (None)
              2 RETURN_VALUE

---

这并不有趣，它能不能做更多的优化，比如函数的内联或循环展开？函数内联将是一个重要的补充。@AmjadHD:no。CPython没有也不会（在可预见的未来）进行任何此类积极的优化。正如我所说的，这是它没有在新版本中获得最高账单的一个原因；它基本上只是确保它所应用的真正基本的优化得到更一致的应用。