我是Julia的新手。我读了一篇关于Julia静态分析的文章。它给出一个函数。
function foo(x,y)
z = x + y
return 2 * z
end
并使用Julia自省函数code_typed获取输出:
code_typed(foo,(Int64,Int64))
1-element Array{Any,1}:
:($(Expr(:lambda, {:x,:y}, {{:z},{{:x,Int64,0},{:y,Int64,0},{:z,Int64,18}},{}},
:(begin # none, line 2:
z = (top(box))(Int64,(top(add_int))(x::Int64,y::Int64))::Int64 # line 3:
return (top(box))(Int64,(top(mul_int))(2,z::Int64))::Int64
end::Int64))))
有Expr。但是当我调用code_typed时,输出是:
code_typed(foo, (Int64,Int64))
1-element Vector{Any}:
CodeInfo(
1 ─ %1 = Base.add_int(x, y)::Int64
│ %2 = Base.mul_int(2, %1)::Int64
└── return %2
) => Int64
有一个CodeInfo。它与doc.
中的输出不同。Julia有零钱吗?以及如何根据我的函数和argtypes获得express ?
该代码片段似乎取自https://www.aosabook.org/en/500L/static-analysis.html,该代码发布于2016年(大约在Julia 1.0发布前两年),并引用了2015年的Julia 0.3版本。
Julia 1.0给出
julia> code_typed(foo,(Int64,Int64))
1-element Array{Any,1}:
CodeInfo(
2 1 ─ %1 = (Base.add_int)(x, y)::Int64 │╻ +
3 │ %2 = (Base.mul_int)(2, %1)::Int64 │╻ *
└── return %2 │
) => Int64
而当前版本如1.6和1.7给出
julia> code_typed(foo,(Int64,Int64))
1-element Vector{Any}:
CodeInfo(
1 ─ %1 = Base.add_int(x, y)::Int64
│ %2 = Base.mul_int(2, %1)::Int64
└── return %2
) => Int64
(一个更小的变化,但仍然)
如果出于任何原因,您希望以Expr
s的数组或向量的形式获得此结果,您似乎可以使用(例如)
julia> t = code_typed(foo,(Int64,Int64));
julia> t[1].first.code
3-element Vector{Any}:
:(Base.add_int(_2, _3))
:(Base.mul_int(2, %1))
:(return %2)
虽然这可能被认为是一个实现细节,并且在Julia的小版本之间可能会改变。