1. Python源代码被解释器转换后的格式是怎样的
Python是一种解释型语言，也就是说，Python的源代码不是直接被计算机执行的，而是需要通过解释器翻译成计算机可以执行的机器码，然后才能运行。Python解释器将源代码转换为对象代码的过程分为以下几个步骤：
1.1 词法分析
词法分析器（Lexer）首先将源代码读入，并将代码分割成单个单词（Token）。
例如，下面的代码：
a = 10
b = 20
print(a + b)
词法分析器会将其分割成以下Token：
NAME 'a'
EQ '='
NUMBER '10'
NEWLINE '\n'
NAME 'b'
EQ '='
NUMBER '20'
NEWLINE '\n'
NAME 'print'
OP '('
NAME 'a'
PLUS '+'
NAME 'b'
CP ')'
NEWLINE '\n'
词法分析器会将每个单词标记为不同的类型，比如NAME表示标识符，NUMBER表示数字，EQ表示赋值运算符，PLUS表示加法运算符等。
1.2 语法分析
语法分析器（Parser）接受词法分析器生成的Token，并使用语法规则确定语句的结构。语法分析器使用语法规则的上下文无关文法（Context-Free Grammar）描述了Python程序的结构。
例如，下面的代码：
if x > 0:
print('x is positive')
else:
print('x is not positive')
语法分析器将这段代码分析成了以下语法树：
|--- IfStatement
| |--- ComparisonExpression
| | |--- IdentifierExpression 'x'
| | |--- GreaterThanOperator '>'
| | |--- NumericLiteral '0'
| |--- BlockStatement
| | |--- PrintStatement
| | | |--- StringLiteral "x is positive"
| |--- BlockStatement
| |--- PrintStatement
| |--- StringLiteral "x is not positive"
语法分析器将源代码转换为了语法树，这个语法树表示了程序的结构。树中的每个节点代表了一个语句或表达式。
1.3 代码优化
代码优化器（Optimizer）会对生成的语法树进行优化，以增强程序的性能。代码优化器的任务是在不改变程序的功能的前提下，通过简化代码或重组代码来减少程序的运行时间和空间。
例如，下面的代码：
def double(x):
return x * 2
a = 10
b = double(a)
print(b)
代码优化器会将其优化成以下形式：
a = 10
b = a * 2
print(b)
代码优化器将def语句转换成了表达式，并将double()函数展开成了单个表达式。
1.4 字节码生成
字节码生成器（Bytecode Compiler）会将优化后的语法树转换成Python虚拟机的字节码。字节码是一组中间代码，它由Python虚拟机执行。
例如，下面的代码：
a = 10
b = 20
print(a + b)
字节码生成器会将其生成以下字节码：
1 0 LOAD_CONST 0 (10)
2 STORE_NAME 0 (a)
2 4 LOAD_CONST 1 (20)
6 STORE_NAME 1 (b)
3 8 LOAD_NAME 2 (print)
10 LOAD_NAME 0 (a)
12 LOAD_NAME 1 (b)
14 BINARY_ADD
16 CALL_FUNCTION 1
18 POP_TOP
20 LOAD_CONST 2 (None)
22 RETURN_VALUE
这些字节码在执行时会被Python虚拟机读取并执行。
1.5 执行字节码
Python虚拟机读取并执行字节码。
2. temperature=0.6时的代码生成过程
将temperature设置为0.6后，解释器会生成与未设置时略有不同的代码。temperature值越大，生成的代码越多，这意味着模型的自由度越高，但也会增加训练时间和内存占用。
假设我们有以下的Python代码：
def add_numbers(a, b):
return a + b
result = add_numbers(10, 20)
print(result)
使用temperature=0.6的解释器会生成以下字节码：
1 0 LOAD_CONST 0 (<code object add_numbers at 0x7fe6224a6310, file "<stdin>", line 1>)
2 LOAD_CONST 1 ('add_numbers')
4 MAKE_FUNCTION 1
6 STORE_NAME 0 (add_numbers)
3 8 LOAD_NAME 0 (add_numbers)
10 LOAD_CONST 2 (10)
12 LOAD_CONST 3 (20)
14 CALL_FUNCTION 2
16 STORE_NAME 1 (result)
4 18 LOAD_NAME 2 (print)
20 LOAD_NAME 1 (result)
22 CALL_FUNCTION 1
24 POP_TOP
26 LOAD_CONST 4 (None)
28 RETURN_VALUE
Function add_numbers:
1 0 LOAD_FAST 0 (a)
2 LOAD_FAST 1 (b)
4 BINARY_ADD
6 RETURN_VALUE
可以发现，在第一条指令中，使用了<code object add_numbers at 0x7fe6224a6310, file "<stdin>", line 1>代替了函数体，这是因为使用了较小的temperature值，解释器生成的字节码中包含了对函数的一些随机变换，这样可以使提高模型的多样性，但降低的可解释性。
3. 小结
Python解释器将源代码转换为对象代码的过程是非常复杂的，并涉及到多个步骤。词法分析器将源代码分割成不同的Token，语法分析器使用语法规则确定代码结构，代码优化器会对代码进行优化，字节码生成器会生成Python虚拟机执行的字节码，Python虚拟机会执行字节码。
在使用可生成的模型时，设置不同的temperature可以影响生成代码的多样性与可解释性。