每种编程语言为了表现出色，并且实现卓越的性能，都需要大量编译器级的优化。
一种著名的优化技术是“常量折叠”（Constant Folding）：在编译期间，编译器会设法识别出常量表达式，对其进行求值，然后用求值的结果来替换表达式，从而使得运行时更精简。
在本文中，我们深入探讨了什么是常量折叠，了解了它在 Python 世界中的适用范围，最后解读了 Python 的源代码（即 CPython），并分析出 Python 是如何优雅地实现它。
常量折叠
所谓常量折叠，指的是在编译时就查找并计算常量表达式，而不是在运行时再对其进行计算，从而会使运行时更加精简和快速。
>>> day_sec = 24 * 60 * 60
当编译器遇到一个常量表达式时，如上所述，它将对表达式求值，并作替换。
通常而言，表达式会被“抽象语法树”（ Abstract Syntax Tree，简写为 AST）中的计算值所替换，但是这完全取决于语言的实现。
因此，上述表达式可以等效地被执行为：
>>> day_sec = 86400
Python 中的常量折叠
在 Python 中，我们可以使用反汇编模块（Disassembler）获取 CPython 字节码，从而更好地了解代码执行的过程。
当使用dis模块反汇编上述常量表达式时，我们会得到以下字节码：
>>> import dis
>>> dis.dis("day_sec = 24 * 60 * 60")
0 LOAD_CONST 0 (86400)
2 STORE_NAME 0 (day_sec)
4 LOAD_CONST 1 (None)
6 RETURN_VALUE
从字节码中可以看出，它只有一个LOAD_CONST ，以及一个已经计算好的值86400。
这表明 CPython 解释器在解析和构建抽象语法树期间，会折叠常量表达式 24 * 60 * 60，并将其替换为计算值 86400。
常量折叠的适应范围
Python 会尝试折叠每一个常量表达式，但在某些情况下，即使该表达式是常量，但是 Python 并不会对其进行折叠。
例如，Python 不会折叠x = 4 ** 64，但会折叠 x = 2 ** 64。
除了算术表达式，Python 还会折叠涉及字符串和元组的表达式，其中，长度不超过 4096 的字符串常量表达式会被折叠。
>>> a = "-" * 4096 # folded
>>> a = "-" * 4097
# not folded
>>> a = "--" * 4096 # not folded
常量折叠的内部细节
现在，我们将重点转移到内部的实现细节，即关注 CPython 在哪里以及如何实现常量折叠。
所有的 AST 优化（包括常量折叠）都可以在 ast_opt.c 文件中找到。基本的开始函数是 astfold_expr，它会折叠 Python 源码中包含的所有表达式。
这个函数以递归方式遍历 AST，并试着折叠每个常量表达式，如下面的代码片段所示：
astfold_expr 在折叠某个表达式之前，会尝试折叠其子表达式（操作对象），然后将折叠操作代理给特定的表达式折叠函数。
特定操作的折叠函数对表达式求值，并返回计算后的常数，然后将其放入 AST 中。
例如，每当 astfold_expr 遇到二值运算时，它便调用 fold_binop，递归地计算两个子操作对象（表达式） 。
fold_binop 函数返回计算后的常量值，如下面的代码片段所示：
fold_binop 函数通过检查当前运算符的种类，然后调用其相应的处理函数来折叠二值运算。例如，如果当前的操作是加法运算，为了计算最终值，它会对其左侧和右侧操作数调用 PyNumber_Add。
怎样优雅？
为了有效地折叠某些模式或类型的常量表达式，CPython 不会写特殊的逻辑，而是调用相同的通用代码。例如，在折叠时，它会调用通用的 PyNumber_Add 函数，跟执行常规的加法操作一样。
因此，CPython 通过确保其通用代码/计算过程可以处理常量表达式的求值，从而消除了编写特殊函数来处理常量折叠的需要。
参考材料
- 常量折叠 (https://en.wikipedia.org/wiki/Constant_folding)
- CPython优化(https://stummjr.org/post/cpython-optimizations/)
- Python dis模块与常量折叠(https://yasoob.me/2019/02/26/python-dis-module-and-constant-folding/)
- CPython实现常量折叠的简单方法(https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/python/CPythonConstantFolding)
- AST的常量折叠优化过程(https://bugs.python.org/issue1346238)
- EOF -
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