Пользователь
0,1
рейтинг
17 мая 2015 в 19:12

Разработка → Поверхностный реверс инжиниринг IronPython

Привет, хабрахабр!

Столкнулся я с необходимостью модифицировать поведение одной чужой программы, написанной на языке Python. Казалось бы что сложного, Python ведь, бери исходник да модифицируй сколько влезет. Но не тут-то было. Дело осложнялось тем, что программа не просто была написана на Python, она была ещё и откомпилирована при помощи IronPython и никаких исходников не имелось. Для обычного, так скажем, канонического CPython существует Over 9000 различных декомпайлеров байткода из файлов .pyc обратно в .py, например [мой любимый] uncompyle2 и другие, а для IronPython ничего подобного я не нашёл. То ли плохо искал, то ли таковых действительно не существует. Пришлось разбираться самому. Говорю сразу, процесс я не автоматизировал, всё так сказать hand made.

После скармливания исходного файла IronPython делает из него практически native executable в формате .Net (я говорю «практически» потому что делает он исполняемый файл для .Net, а не приложение с конкретным машинным кодом для конкретного процессора). А это значит что для первичного разбора полученного файла можно использовать какой-нибудь из существующих декомпайлеров .Net.

Небольшое лирическое отступление про разные декомпиляторы .Net и их Addin'ы
Да, я нашёл, нагуглил IronPython Reflector Addin для .NET Reflector, но то, что он генерил, меня совсем не порадовало и не устроило. Во-первых, код получался абсолютно нечитаемым и во-вторых, сам .NET Reflector не мог толком декомпилировать исходный файл, постоянно спотыкался через метод-через два и жаловался



dotPeek вообще не смог декомпилировать ни один метод, Telerik JustDecompile как и .NET Reflector спотыкался через раз, как всегда лучшим и единственным нормально работающим вариантом оказался ILSpy


Для изучения во что же IronPython превращает исходный питоновский файл я не придумал ничего лучшего, как скормить ему простейшую (специально не оптимизированную, для более полного изучения) программу вычисления первых десяти чисел Фибоначчи:

"""This proggy calculates first 10 Fibonacci numbers"""

def fib(n):
    """This function does the main work to calculate Fibonacci numbers"""
    if n == 0 or n == 1 or n == 2:
        return 1

    fib1 = 1
    fib2 = 1

    i = 2 
    while i < n:
        fib_sum = fib2 + fib1
        fib1 = fib2
        fib2 = fib_sum
        i += 1
    return fib_sum
 
for i in xrange(10):
    print("n is {0} for step {1}".format(fib(i), i))




BUGFIXED 19 мая 2015

Конечно же вместо

    if n == 0 or n == 1 or n == 2:
        return 1


должно быть

    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1 or n == 2:
        return 1


но исправлять уже не буду, слишком много за этим потянется.




IronPython создал два файла: .exe с маленьким запускным стабом и .dll с основной программой. .exe был неинтересен т.к. кроме загрузки .dll с основной программой и передачи ей управления ничего не делал, поэтому всё дальнейшее относится к .dll

Небольшое лирическое отступление про разные версии IronPython
Начинал изучение я с последней на сей момент версии IronPython 2.7.5. Декомпилировал созданный им fibonacci.dll в C# при помощи ILSpy и для начала решил сравнить полученный код с кодом той программы, которая меня интересовала изначально. Естественно не «байт в байт», функциональность ведь разная, а просто на предмет возможных одинаковых инициализаций, общих вызовов, etc. И сразу же обнаружил различия, небольшие, но всё-таки явные различия. Решил попробовать другие версии IronPython, более старые. Выкачивал очередную (вернее предыдущую) версию IronPython, устанавливал, скармливал ему свой fibonacci.py, загружал полученный fibonacci.dll в ILSpy, визуально сравнивал, опять видел отличия и лез выкачивать следующую версию. Наконец методом таких вот проб и ошибок нашёл что интересующая меня программа была скорее всего скомпилирована при помощи IronPython 2.6, различия между общим C# кодом интересующей программы и полученным fibonacci.dll были минимальны. На IronPython 2.6 и остановился.


Для всей программы IronPython создаёт класс

public class DLRCachedCode


в котором имеется лишь один метод типа

public static


содержащий __main__. Все остальные методы класса DLRCachedCode имеют тип

private static


В них содержатся функции, классы, лямбды, генераторы и пр. исходной питоновской программы.

Перед методом, содержащим __main__, через объявление атрибута CachedOptimizedCode описывается глобальное пространство имён программы:


    [CachedOptimizedCode(new string[]
    {
        "__name__",
        "__file__",
        "__doc__",
        "__path__",
        "__builtins__",
        "__package__",
        "fib",
        "i",
        "xrange"
    })]


В самом начале метода __main__ строится массив всех возможных локальных для данной программы сущностей: всех функций, всех классов, всех compiler generated лямбд и вспомогательных внутренних функций IronPython, через которые runtime библиотека IronPython осуществляет работу с питоновскими списками, словарями, слайсами. И даже все математические/логические операции и операции сравнения тоже производятся посредством вызова внутренних вспомогательных функций IronPython runtime:


    public static object __main__$1(CodeContext $globalContext, FunctionCode functionCode)
    {
        object[] expr_06 = new object[1];
        StrongBox<object[]> strongBox = expr_06[0] = new StrongBox<object[]>();
        object[] array = expr_06;
        object[] value = new object[]
        {
            PythonOps.MakeFunctionCode($globalContext, "fib", "This function does the main work to calculate Fibonacci numbers", new string[]
            {
                "n"
            }, 0, new SourceSpan(new SourceLocation(59, 3, 1), new SourceLocation(373, 17, 19)), "fibonacci.py", new Func<PythonFunction, object, object>(new Closure(null, array).fib$2), null, null, null, new string[]
            {
                "n",
                "fib1",
                "fib2",
                "i",
                "fib_sum"
            }, 5),
            CallSite<Func<CallSite, object, KeyValuePair<IEnumerator, IDisposable>>>.Create(PythonOps.MakeOperationAction($globalContext, 18)),
            CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, int, object>>.Create(PythonOps.MakeInvokeAction($globalContext, new CallSignature(1))),
            CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object, object>>.Create(PythonOps.MakeInvokeAction($globalContext, new CallSignature(2))),
            CallSite<Func<CallSite, string, CodeContext, object>>.Create(PythonOps.MakeGetAction($globalContext, "format", false)),
            CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object>>.Create(PythonOps.MakeInvokeAction($globalContext, new CallSignature(1))),
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>>.Create(PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)),
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>>.Create(PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)),
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>>.Create(PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)),
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>.Create(PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 13)),
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>.Create(PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 13)),
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>.Create(PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 13)),
            CallSite<Func<CallSite, object, object, bool>>.Create(PythonOps.MakeComboAction($globalContext, PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 20), PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1))),
            CallSite<Func<CallSite, object, object, object>>.Create(PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 0)),
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>.Create(PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, 63))
        };


Видно что функции из исходного питоновского текста строятся посредством вызова MakeFunctionCode из пространства имён PythonOps IronPython (да, забыл отметить что IronPython это компилятор с открытым исходным текстом, написан на C#, и исходники любой его версии можно свободно скачать из интернета по этой ссылке), имеющего следующую сигнатуру:


public static FunctionCode MakeFunctionCode(CodeContext context, string name, string documentation, string[] argNames, FunctionAttributes flags, SourceSpan span, string path, Delegate code, string[] freeVars, string[] names, string[] cellVars, string[] varNames, int localCount)


То есть мы видим что наша

def fib(n):
    """This function does the main work to calculate Fibonacci numbers"""
    ....


тут объявлена как


            PythonOps.MakeFunctionCode($globalContext, "fib", "This function does the main work to calculate Fibonacci numbers", new string[]
            {
                "n"
            }, 0, new SourceSpan(new SourceLocation(59, 3, 1), new SourceLocation(373, 17, 19)), "fibonacci.py", new Func<PythonFunction, object, object>(new Closure(null, array).fib$2), null, null, null, new string[]
            {
                "n",
                "fib1",
                "fib2",
                "i",
                "fib_sum"
            }, 5),


имеет реальное имя «fib», строчку документации «This function does the main work to calculate Fibonacci numbers»,, получает аргумент с именем «n», начинается в исходном файле «fibonacci.py» в строке 3 на столбце 1, завершается в строке 17 на столбце 19, в сгенерённом IronPython коде она будет именоваться как «fib$2», у неё пустые freeVars, names и cellVars (я не буду вдаваться в подробности что это такое, читатели хаба Python наверняка знакомы с этими понятиями), использует локальные переменные (параметры, кстати, трактуются как локальные переменные) «n», «fib1», «fib2», «i» и «fib_sum» и всего локальных переменных 5 штук.

Все возможные вызовы внутренних вспомогательных функций IronPython runtime заносятся в этот массив локальных переменных как шаблонные вызовы CallSite (опять не буду вдаваться в подробности, эта статья озаглавлена как «Поверхностный реверс инжиниринг IronPython», а не «Доскональный разбор»).

После этого производится модификация некоторых глобальных переменных чтобы они содержали актуальную информацию:


globalArrayFromContext[1].set_CurrentValue((object)"fibonacci.py");
globalArrayFromContext[0].set_CurrentValue((object)"__main__");


(как видно меняются переменные "__file__" и "__name__", установленнные ранее через атрибут CachedOptimizedCode)

и начинается выполнение самой программы:


                globalArrayFromContext[2].set_CurrentValue((object)"This proggy calculates first 10 Fibonacci numbers");
                int num = 1;
                globalArrayFromContext[6].set_CurrentValue(PythonOps.MakeFunction($globalContext, (FunctionCode)strongBox.Value[0], globalArrayFromContext[0].get_RawValue(), null));
                num = 19;
                CallSite<Func<CallSite, object, KeyValuePair<IEnumerator, IDisposable>>> callSite;
                CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, int, object>> callSite2;
                KeyValuePair<IEnumerator, IDisposable> keyValuePair = (callSite = (CallSite<Func<CallSite, object, KeyValuePair<IEnumerator, IDisposable>>>)strongBox.Value[1]).Target.Invoke(callSite, (callSite2 = (CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, int, object>>)strongBox.Value[2]).Target.Invoke(callSite2, $globalContext, globalArrayFromContext[8].get_CurrentValue(), 10));
                try
                {
                    while (true)
                    {
                        bool flag = keyValuePair.Key.MoveNext();
                        if (!flag)
                        {
                            break;
                        }
                        globalArrayFromContext[7].set_CurrentValue(keyValuePair.Key.Current);
                        num = 20;
                        CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object, object>> callSite3;
                        CallSite<Func<CallSite, string, CodeContext, object>> callSite4;
                        CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object>> callSite5;
                        PythonOps.Print($globalContext, (callSite3 = (CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object, object>>)strongBox.Value[3]).Target.Invoke(callSite3, $globalContext, (callSite4 = (CallSite<Func<CallSite, string, CodeContext, object>>)strongBox.Value[4]).Target.Invoke(callSite4, "n is {0} for step {1}", $globalContext), (callSite5 = (CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object>>)strongBox.Value[5]).Target.Invoke(callSite5, $globalContext, globalArrayFromContext[6].get_CurrentValue(), globalArrayFromContext[7].get_CurrentValue()), globalArrayFromContext[7].get_CurrentValue()));
                        num = 19;
                    }
                }
                finally
                {
                    PythonOps.ForLoopDispose(keyValuePair);
                }


Весь «бред» выше это то, во что IronPython превратил далеко не всю программу, а лишь

for i in xrange(10):
    print("n is {0} for step {1}".format(fib(i), i))


Чтобы сделать это более-менее понятным был написан скрипт (его не привожу, он тривиальнейший), заменяющий имена переменных вида globalArrayFromContext[7], strongBox.Value[3].Target.Invoke и подобных на их «очеловеченные» имена из ранее построенных IronPython массивов глобальных и локальных переменных. Получается уже не компилируемый, то есть csc.exe его «не возьмёт», но гораздо более читабельный человеком код:


                try
                {
                    while (true)
                    {
                        bool flag = keyValuePair.Key.MoveNext();
                        if (!flag)
                        {
                            break;
                        }
                        G[i].set_CurrentValue(keyValuePair.Key.Current);
                        num = 20;
                        CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object, object>> callSite3;
                        CallSite<Func<CallSite, string, CodeContext, object>> callSite4;
                        CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object>> callSite5;
                        PythonOps.Print($globalContext, (callSite3 = (CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object, object>>)L[PythonOps.MakeInvokeAction($globalContext, new CallSignature(2))])(callSite3, $globalContext, (callSite4 = (CallSite<Func<CallSite, string, CodeContext, object>>)L[PythonOps.MakeGetAction($globalContext, "format", false)])(callSite4, "n is {0} for step {1}", $globalContext), (callSite5 = (CallSite<Func<CallSite, CodeContext, object, object, object>>)L[PythonOps.MakeInvokeAction($globalContext, new CallSignature(1))])(callSite5, $globalContext, G[fib].get_CurrentValue(), G[i].get_CurrentValue()), G[i].get_CurrentValue()));
                        num = 19;
                    }
                }
                finally
                {
                    PythonOps.ForLoopDispose(keyValuePair);
                }


IMHO видеть L[PythonOps.MakeGetAction($globalContext, «format», false)]), G[i].get_CurrentValue() и подобные вместо strongBox.Value[4]).Target.Invoke и globalArrayFromContext[7].get_CurrentValue() понятнее и приятнее.

Т.к. повторюсь, процесс я не автоматизировал (работа была штучная и изготавливать конвейерно-поточные специнструменты не было необходимости), то дальше производится разбор руками, полный hand made. Берём, к примеру, функцию fib:


    private static object fib$2(Closure closure, PythonFunction $function, object n)
    {
        object[] locals = closure.Locals;
        StrongBox<object[]> strongBox = (StrongBox<object[]>)locals[0];
        CodeContext globalContext = PythonOps.GetGlobalContext(PythonOps.GetParentContextFromFunction($function));
        PythonGlobal[] globalArrayFromContext = PythonOps.GetGlobalArrayFromContext(globalContext);
        object result;
        try
        {
            int num = 5;
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>> callSite;
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>> callSite2;
            CallSite<Func<CallSite, object, bool>> callSite3;
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>> callSite4;
            object obj2;
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>> callSite5;
            object obj;
            CallSite<Func<CallSite, object, int, object>> callSite6;
            if ((callSite = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite, (!(callSite2 = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite2, obj = ((!(callSite3 = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite3, obj2 = (callSite4 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite4, n, 0))) ? (callSite5 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite5, n, 1) : obj2))) ? (callSite6 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite6, n, 2) : obj))
            {
                result = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
            }
            else
            {
                num = 8;
                object obj3 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
                num = 9;
                object obj4 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
                num = 11;
                object obj5 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(2);
                num = 12;
                object obj6;
                while (true)
                {
                    CallSite<Func<CallSite, object, object, bool>> callSite7;
                    bool flag = (callSite7 = (CallSite<Func<CallSite, object, object, bool>>)L[PythonOps.MakeComboAction($globalContext, PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* LessThan */ 20), PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1))])(callSite7, obj5, n);
                    if (!flag)
                    {
                        break;
                    }
                    num = 13;
                    CallSite<Func<CallSite, object, object, object>> callSite8;
                    obj6 = (callSite8 = (CallSite<Func<CallSite, object, object, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Add */ 0)])(callSite8, obj4, obj3);
                    num = 14;
                    obj3 = obj4;
                    num = 15;
                    obj4 = obj6;
                    num = 16;
                    CallSite<Func<CallSite, object, int, object>> callSite9;
                    obj5 = (callSite9 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* AddAssign */ 63)])(callSite9, obj5, 1);
                }
                result = obj6;
            }
        }
        catch (Exception)
        {
            int num;
            PythonOps.UpdateStackTrace(globalContext, (FunctionCode)L[fib$2], MethodBase.GetCurrentMethod(), "fib", "fibonacci.py", num);
            throw;
        }
        return result;
    }


и начинаем. В самом начале создаются три объекта: result (имя говорит само за себя, там будет то, что функция возвращает), obj2 и obj.



Ещё одно лирическое отступление про эти objНОМЕР. В спойлер прятать не буду, это важное отступление


Если просто создаётся objНОМЕР как выше:


object obj2;
object obj;


то это как правило вспомогательные объекты, используемые как временные хранилища для временных результатов if, enumerable и т.д. Если же объект инициализируется во время создания:


object obj3 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
object obj4 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
object obj5 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(2);


то это локальная переменная. Имя локальной переменной узнать довольно просто (есть нюансы, но они довольно редки и я не буду на них заострять внимание). Мы уже видели ранее что наша функция «fib» была объявлена как:


            PythonOps.MakeFunctionCode($globalContext, "fib", "This function does the main work to calculate Fibonacci numbers", new string[]
            {
                "n"
            }, 0, new SourceSpan(new SourceLocation(59, 3, 1), new SourceLocation(373, 17, 19)), "fibonacci.py", new Func<PythonFunction, object, object>(new Closure(null, array).fib$2), null, null, null, new string[]
            {
                "n",
                "fib1",
                "fib2",
                "i",
                "fib_sum"
            }, 5),


Отбрасываем аргумент «n» и получаем что первый инициализируемый при создании объект, в данном случае obj3, имеет в оригинальном коде имя «fib1». Второй инициализируемый при создании объект, obj4, называется «fib2». Третий, obj5, соответственно «в девичестве» имел имя «i».



После создания объектов идёт какой-то ужас:


            if ((callSite = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite, (!(callSite2 = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite2, obj = ((!(callSite3 = (CallSite<Func<CallSite, object, bool>>)L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite3, obj2 = (callSite4 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite4, n, 0))) ? (callSite5 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite5, n, 1) : obj2))) ? (callSite6 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite6, n, 2) : obj))
            {
                result = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
            }


Убираем в текстовом редакторе «шум», форматируем «лесенкой» для лучшей читаемости и получаем:


if ((callSite = L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite, (!(callSite2 =
    L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite2, obj = ((!(callSite3 =
        L[PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1)])(callSite3, obj2 = (callSite4 =
            L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite4, n, 0)))
                ? (callSite5 = L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite5, n, 1)
                : obj2)))
            ? (callSite6 = L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Equal */ 13)])(callSite6, n, 2)
            : obj))
{
    result = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
}


Если кто не видит в этом коде явного

if ((n == 0) || (n == 1) || (n == 2))
{
    result = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
}


тому осенью на переэкзаменовку ;-) Или менять профессию.

То есть наш

    if n == 0 or n == 1 or n == 2:
        return 1


мы благополучно нашли. Идём дальше.


                num = 8;
                object obj3 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
                num = 9;
                object obj4 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(1);
                num = 11;
                object obj5 = ScriptingRuntimeHelpers.Int32ToObject(2);


Это само собой

    fib1 = 1
    fib2 = 1

    i = 2 


(переменные с именем «num» содержат номер строки исходного файла, IronPython так всегда делает, на этом заострять внимание не надо)

Дальше


                num = 12;
                object obj6;


Вот obj6 в данном случае не временная, хотя не инициализированная (я выше говорил про «есть нюансы», вот это один из них) переменная, на самом деле это переменная «fib_sum» из исходного текста. Т.к. присвоение ей (и начальная инициализация) идёт внутри цикла, а значение после используется вне цикла, поэтому IronPython был вынужден объявить её тут.

Дальше:


                while (true)
                {
                    CallSite<Func<CallSite, object, object, bool>> callSite7;
                    bool flag = (callSite7 = (CallSite<Func<CallSite, object, object, bool>>)L[PythonOps.MakeComboAction($globalContext, PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* LessThan */ 20), PythonOps.MakeConversionAction($globalContext, typeof(bool), 1))])(callSite7, obj5, n);
                    if (!flag)
                    {
                        break;
                    }
                    num = 13;
                    CallSite<Func<CallSite, object, object, object>> callSite8;
                    obj6 = (callSite8 = (CallSite<Func<CallSite, object, object, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* Add */ 0)])(callSite8, obj4, obj3);
                    num = 14;
                    obj3 = obj4;
                    num = 15;
                    obj4 = obj6;
                    num = 16;
                    CallSite<Func<CallSite, object, int, object>> callSite9;
                    obj5 = (callSite9 = (CallSite<Func<CallSite, object, int, object>>)L[PythonOps.MakeBinaryOperationAction($globalContext, /* AddAssign */ 63)])(callSite9, obj5, 1);
                }


Мысленно «переписываем» это как


                while (true)
                {
                    bool flag = (obj5 < n);
                    if (!flag)
                    {
                        break;
                    }
                    obj6 = obj4 + obj3;
                    obj3 = obj4;
                    obj4 = obj6;
                    obj5 = obj5 + 1;
                }


(это просто на самом деле, лично я терялся только первые минут 40-50 [интересующая программа была большая и циклы/блоки там были гораздо побольше, я её дней пять так вот сидел переводил], после уже тьфу, раз плюнуть получалось)

и с учётом того, что (см. выше) мы уже знаем кто такие на самом деле (в исходном файле то есть) ob3, obj4, obj5 и obj6 пишем:


                while (true)
                {
                    bool flag = (i < n);
                    if (!flag)
                    {
                        break;
                    }
                    fib_sum = fib2 + fib1;
                    fib1 = fib2;
                    fib2 = fib_sum;
                    i = i + 1;
                }


Ого! Похоже мы получили вполне себе

    while i < n:
        fib_sum = fib2 + fib1
        fib1 = fib2
        fib2 = fib_sum
        i += 1


И последний штрих:


                result = obj6;
            }
        }
        catch (Exception)
        {
            int num;
            PythonOps.UpdateStackTrace(globalContext, (FunctionCode)L[fib$2], MethodBase.GetCurrentMethod(), "fib", "fibonacci.py", num);
            throw;
        }
        return result;
    }


То есть переменной «result» присваивается «fib_sum» и это дело возвращается. We did it! We HAVE DONE it!!!

На try в начале методов и catch в конце методов внимания обращать тоже не надо, это чисто IronPytonовские штуки и к нам отношения не имеют. Хотя питоновские исключения IronPython обрабатывает почти так же, но в данном случае pure Python exceptions нет, это ловятся исключения самого IronPython.

Ну вот как-то так.
Перикл Фемиди @pfemidi
карма
3,0
рейтинг 0,1
Пользователь
Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

Подробнее
Реклама

Самое читаемое Разработка

Комментарии (7)

  • 0
    Даже интересно стало сравнить производительность полученной программы: чистый python vs IronPython. Сам .net быстр, но тут тааакой салат на выходе получается, думаю, скорость падает, а потребление памяти растёт изрядно.
    • +1
      Так ведь этот «салат на выходе» JIT от .Net предварительно в нативный код преобразует. Так что не думаю что скорость сильно упадёт.
    • 0
      Вот.

      Слегка модифицированный fibonacci.py
      """This proggy calculates first 10 Fibonacci numbers"""
      
      import time
      
      def fib(n):
          """This function does the main work to calculate Fibonacci numbers"""
          if n == 0 or n == 1 or n == 2:
              return 1
      
          fib1 = 1
          fib2 = 1
      
          i = 2 
          while i < n:
              fib_sum = fib2 + fib1
              fib1 = fib2
              fib2 = fib_sum
              i += 1
          return fib_sum
      
      start_time = time.time()
      for i in xrange(5000):
          for j in xrange(100):
              fib(j)
      #    print("n is {0} for step {1}".format(fib(i), i))
      elapsed_time = time.time() - start_time
      print(elapsed_time)
      



      Сначала Linux
      [pfemidi@pfemidi shared]$ uname -a
      Linux pfemidi 3.19.7-200.fc21.x86_64 #1 SMP Thu May 7 22:00:21 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
      [pfemidi@pfemidi shared]$ cat /etc/redhat-release
      Fedora release 21 (Twenty One)
      [pfemidi@pfemidi shared]$ python --version
      Python 2.7.8
      [pfemidi@pfemidi shared]$ python fibonacci_time.py
      2.98193216324
      [pfemidi@pfemidi shared]$ python fibonacci_time.py
      2.98093986511
      [pfemidi@pfemidi shared]$ python fibonacci_time.py
      2.98589110374
      [pfemidi@pfemidi shared]$


      Не думаю что время IronPython 2.6 будет сильно отличаться от IronPython 2.7

      Т.к. чистого Windows у меня нет, то Windows 7 Enterprise в VirtualBox под тем же самым Linux
      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>«C:\Program Files (x86)\IronPython 2.7\ipy.exe» -V
      IronPython 2.7 2.7.5.0 on .NET 4.0.30319.36213

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>python --version
      Python 2.7.9

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>«C:\Program Files (x86)\IronPython 2.7\ipy.exe» fibonacci_time.py
      1.98535919189

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>«C:\Program Files (x86)\IronPython 2.7\ipy.exe» fibonacci_time.py
      1.875

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>«C:\Program Files (x86)\IronPython 2.7\ipy.exe» fibonacci_time.py
      1.90625762939

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>python fibonacci_time.py
      3.59899997711

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>python fibonacci_time.py
      3.61599993706

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>python fibonacci_time.py
      3.62599992752

      C:\Users\pfemidi\Documents\fibonacci>


      Результаты думаю говорят сами за себя (это про скорость, а вот как проверить потребление памяти я не знаю).
  • +3
    Сорри, honestly собирался прочесть, но блин, я не able переварить такую кашу из русского и инглиш.
    • +2
      Сорри, но я не миксовал рашн и английские вордсы. Фор икземпл, плиз, где конкретно это хэппенс?
      • 0
        Блин, ответил ниже случайно.
  • +2
    существует Over 9000 различных декомпайлеров байткода
    делает из него практически native executable
    процесс я не автоматизировал, всё так сказать hand made
    и это дело возвращается. We did it! We HAVE DONE it!!!

    Евери факин вере!

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.