Python源代码剖析笔记3-Python执行原理初探

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之前写了几篇源代码剖析笔记，然而慢慢觉得没有从一个宏观的角度理解python执行原理的话，从底向上分析未免太easy让人疑惑。不如先从宏观上对python执行原理有了一个基本了解，再慢慢探究细节。这样或许会好非常多。

这也是近期这么久没有更新了笔记了，一直在看源代码剖析书籍和源代码。希望能够从一个宏观层面理清python执行原理。人说读书从薄读厚，再从厚读薄方是理解了真意。希望能够达到这个境界吧，加了个油。

1 Python执行环境初始化

在看怎么执行之前。先要简单的说明一下python的执行时环境初始化。python中有一个解释器状态对象PyInterpreterState用于模拟进程（后面简称进程对象），另外有一个线程状态对象PyThreadState模拟线程（后面简称线程对象）。python中的PyInterpreterState结构通过一个链表链接起来，用于模拟操作系统多进程。进程对象中有一个指针指向线程集合。线程对象则有一个指针指向其相应的进程对象。这样线程和进程就关联了起来。当然。还少不了一个当前执行线程对象_PyThreadState_Current用来维护当前执行的线程。

1.1 进程线程初始化

python中调用PyInitialize()函数来完毕执行环境初始化。在初始化函数中，会创建进程对象interp以及线程对象并在进程对象和线程对象建立关联。并设置当前执行线程对象为刚创建的线程对象。接下来是类型系统初始化。包含int。str。bool，list等类型初始化，这里留到后面再慢慢分析。

然后。就是另外一个大头，那就是系统模块初始化。进程对象interp中有一个modules变量用于维护全部的模块对象,modules变量为字典对象。当中维护(name, module)相应关系，在python中相应着sys.modules。

1.2 模块初始化

系统模块初始化过程会初始化 __builtin__, sys, __main__, site等模块。在python中，模块对象是以PyModuleObject结构体存在的，除了通用的对象头部。当中就仅仅有一个字典字段md_dict。

模块对象中的md_dict字段存储的内容是我们非常熟悉的,比方__name__, __doc__等属性，以及模块中的方法等。

在__builtin__模块初始化中，md_dict中存储的内容就包含内置函数以及系统类型对象，如len,dir,getattr等函数以及int,str,list等类型对象。正由于如此，我们才干在代码中直接用len函数。由于依据LEGB规则。我们能够在__builtin__模块中找到len这个符号。差点儿相同的过程创建sys模块以及__main__模块。创建完毕后，进程对象interp->builtins会被设置为__builtin__模块的md_dict字段，即模块对象中的那个字典字段。

而interp->sysdict则是被设置为sys模块的md_dict字段。

sys模块初始化后，当中包含前面提到过的modules以及path,version,stdin,stdout,maxint等属性，exit,getrefcount,_getframe等函数。注意这里是设置了主要的sys.path（即python安装文件夹的lib路径等），第三方模块的路径是在site模块初始化的时候增加的。

须要说明的是，__main__模块是个特殊的模块，在我们写第一个python程序时，当中的__name__ == "__main__"中的__main__指的就是这个模块名字。当我们用python xxx.py执行python程序时，该源文件就能够当作是名为__main__的模块了，而假设是通过其它模块导入，则其名字就是源文件本身的名字，至于为什么，这个在后面执行一个python程序的样例中会具体说明。

当中另一点要说明的是，在创建__main__模块的时候。会在模块的字典中插入("__builtins__", __builtin__ module)相应关系。在后面能够看到这个模块特别重要。由于在执行时栈帧对象PyFrameObject的f_buitins字段就会被设置为__builtin__模块，而栈帧对象的locals和globals字段初始会被设置为__main__模块的字典。

另外，site模块初始化主要用来初始化python第三方模块搜索路径，我们常常常使用的sys.path就是这个模块设置的了。

它不仅将site-packages路径加到sys.path中，还会把site-packages文件夹以下的.pth文件里的全部路径增加到sys.path中。

以下是一些验证代码。能够看到sys.modules中果然有了__builtin__, sys, __main__等模块。此外，系统的类型对象都已经位于__builtin__模块字典中。

In [13]: import sysIn [14]: sys.modules['__builtin__'].__dict__['int']Out[14]: intIn [15]: sys.modules['__builtin__'].__dict__['len']Out[15]: 
      
       In [16]: sys.modules['__builtin__'].__dict__['__name__']Out[16]: '__builtin__'In [17]: sys.modules['__builtin__'].__dict__['__doc__']Out[17]: "Built-in functions, exceptions, and other objects.\n\nNoteworthy: None is the `nil' object; Ellipsis represents `...' in slices."In [18]: sys.modules['sys']Out[18]: 
       
        In [19]: sys.modules['__main__']Out[19]: 
        
       
      

好了，基本工作已经准备妥当，接下来能够执行python程序了。有两种方式，一种是在命令行以下的交互，第二种是以python xxx.py的方式执行。在说明这两种方式前。须要先介绍下python程序执行相关的几个结构。

1.3 Python执行相关数据结构

python执行相关数据结构主要由PyCodeObject，PyFrameObject以及PyFunctionObject。

当中PyCodeObject是python字节码的存储结构。编译后的pyc文件就是以PyCodeObject结构序列化后存储的，执行时载入并反序列化为PyCodeObject对象。PyFrameObject是对栈帧的模拟，当进入到一个新的函数时，都会有PyFrameObject对象用于模拟栈帧操作。PyFunctionObject则是函数对象。一个函数相应一个PyCodeObject,在执行def test():语句的时候会创建PyFunctionObject对象。能够这样觉得，PyCodeObject是一种静态的结构。python源文件确定，那么编译后的PyCodeObject对象也是不变的。而PyFrameObject和PyFunctionObject是动态结构，当中的内容会在执行时动态变化。

PyCodeObject对象

python程序文件在执行前须要编译成PyCodeObject对象。每个CodeBlock都会是一个PyCodeObject对象。在Python中，类，函数。模块都是一个Code Block。也就是说编译后都有一个单独的PyCodeObject对象，因此。一个python文件编译后可能会有多个PyCodeObject对象。比方以下的演示样例程序编译后就会存在2个PyCodeObject对象。一个相应test.py整个文件。一个相应函数test。

关于PyCodeObject对象的解析，能够參见我之前的文章，这里就不赘述了。

#演示样例代码test.pydef test():    print "hello world"if __name__ == "__main__":    test()

PyFrameObject对象

python程序的字节码指令以及一些静态信息比方常量等都存储在PyCodeObject中，执行时显然不可能仅仅是操作PyCodeObject对象。由于有非常多内容是执行时动态改变的，比方以下这个代码test2.py,尽管1和2处的字节码指令相同。可是它们执行结果显然是不同的，这些信息显然不能在PyCodeObject中存储。这些信息事实上须要通过PyFrameObject也就是栈帧对象来获取。PyFrameObject对象中有locals，globals，builtins三个字段相应local。global。builtin三个名字空间，即我们常说的LGB规则，当然加上闭包，就是LEGB规则。一个模块相应的文件定义一个global作用域，一个函数定义一个local作用域，python自身定义了一个顶级作用域builtin作用域，这三个作用域分别相应PyFrameObject对象的三个字段，这样就能够找到相应的名字引用。比方test2.py中的1处的i引用的是函数test的局部变量i，相应内容是字符串“hello world”，而2处的i引用的是模块的local作用域的名字i。相应内容是整数123(注意模块的local作用域和global作用域是一样的)。

须要注意的是，函数中局部变量的訪问并不须要去訪问locals名字空间，由于函数的局部变量总是不变的。在编译时就能确定局部变量使用的内存位置。

#演示样例代码test2.pyi = 123                                                                                                                                                       def test():  i = 'hello world'  print i #1test()print i #2

PyFunctionObject对象

PyFunctionObject是函数对象，在创建函数的指令MAKE_FUNCTION中构建。PyFunctionObject中有个func_code字段指向该函数相应的PyCodeObject对象。另外还有func_globals指向global名字空间。注意到这里并没有使用local名字空间。调用函数时，会创建新的栈帧对象PyFrameObject来执行函数。函数调用关系通过栈帧对象PyFrameObject中的f_back字段进行关联。终于执行函数调用时。PyFunctionObject对象的影响已经消失。真正起作用的是PyFunctionObject的PyCodeObject对象和global名字空间，由于在创建函数栈帧时会将这两个參数传给PyFrameObject对象。

1.4 Python程序执行过程浅析

说完几个基本对象。如今回到之前的话题，開始准备执行python程序。两种方式交互式和直接python xxx.py尽管有所不同，但终于归于一处。就是启动虚拟机执行python字节码。

这里以python xxx.py方式为例，在执行python程序之前，须要对源文件编译成字节码，创建PyCodeObject对象。这个是通过PyAST_Compile函数实现的，至于具体编译流程。这就要參看《编译原理》那本龙书了，这里临时当做黑盒好了，由于单就编译这部分而言，一时半会也说不清楚（好吧，事实上是我也没有学好编译原理）。

编译后得到PyCodeObject对象，然后调用PyEval_EvalCode(co, globals, locals)函数创建PyFrameObject对象并执行字节码了。注意到參数里面的co是PyCodeObject对象，而由于执行PyEval_EvalCode时创建的栈帧对象是Python创建的第一个PyFrameObject对象。所以f_back为NULL，并且它的globals和locals就是__main__模块的字典对象。

假设我们不是直接执行。而是导入一个模块的话。则还会将python源代码编译后得到的PyCodeObject对象保存到pyc文件里，下次载入模块时假设这个模块没有修改过就能够直接从pyc文件里读取内容而不须要再次编译了。

执行字节码的过程就是模拟CPU执行指令的过程一样。先指向PyFrameObject的f_code字段相应的PyCodeObject对象的co_code字段，这就是字节码存储的位置，然后取出第一条指令，接着第二条指令…依次执行全然部的指令。

python中指令长度为1个字节或者3个字节。当中无參数的指令长度是1个字节，有參数的指令长度是3个字节（指令1字节+參数2字节）。

python虚拟机的进程，线程，栈帧对象等关系例如以下图所看到的：

2 Python程序执行实例说明

程序员学习一门新的语言往往都是从hello world開始的，一来就跟世界打个招呼，由于接下来就要去面对程序语言未知的世界了。我学习python也是从这里開始的，仅仅是曾经并不去深究它的执行原理，这回是逃只是去了。看看以下的栗子。

#演示样例代码test3.pyi = 1s = 'hello world'def test():    k = 5    print k    print sif __name__ == "__main__":    test()

这个样例代码不多。只是也涉及到python执行原理的方方面面(除了类机制那一块外，类机制那一块还没有理清楚，先不理会)。那么依照之前部分说的，执行python test3.py的时候，会先初始化python进程和线程，然后初始化系统模块以及类型系统等。然后执行python程序test3.py。

每次执行python程序都是开启一个python虚拟机。由于是直接执行，须要先编译为字节码格式，得到PyCodeObject对象。然后从字节码对象的第一条指令開始执行。由于是直接执行，所以PyCodeObject也就没有序列化到pyc文件保存了。以下能够看下test3.py的PyCodeObject，使用python的dis模块能够看到字节码指令。

In [1]: source = open('test3.py').read()In [2]: co = compile(source, 'test3.py', 'exec')In [3]: co.co_constsOut[3]: (1, 'hello world', , '__main__', None)In [4]: co.co_namesOut[4]: ('i', 's', 'test', '__name__')In [5]: dis.dis(co) ##模块本身的字节码，以下说的整数。字符串等都是指python中的对象，相应PyIntObject，PyStringObject等。  1           0 LOAD_CONST               0 (1) # 载入常量表中的第0个常量也就是整数1到栈中。              3 STORE_NAME               0 (i) # 获取变量名i，出栈刚刚载入的整数1，然后存储变量名和整数1到f->f_locals中，这个字段相应着查找名字时的local名字空间。  2           6 LOAD_CONST               1 ('hello world')               9 STORE_NAME               1 (s)  #同理。获取变量名s，出栈刚刚载入的字符串hello world，并存储变量名和字符串hello world的相应关系到local名字空间。  4          12 LOAD_CONST               2 ()             15 MAKE_FUNCTION            0   #出栈刚刚入栈的函数test的PyCodeObject对象。以code object和PyFrameObject的f_globals为參数创建函数对象PyFunctionObject并入栈             18 STORE_NAME               2 (test)  #获取变量test，并出栈刚入栈的PyFunctionObject对象，并存储到local名字空间。

9 21 LOAD_NAME 3 (__name__) ##LOAD_NAME会先依次搜索local，global。builtin名字空间，当然我们这里是在local名字空间能找到__name__。 24 LOAD_CONST 3 ('__main__') 27 COMPARE_OP 2 (==) ##比較指令 30 JUMP_IF_FALSE 11 (to 44) ##假设不相等则直接跳转到44相应的指令处，也就是以下的POP_TOP。

由于在COMPARE_OP指令中，会设置栈顶为比較的结果。所以须要出栈这个比較结果。

当然我们这里是相等，所以接着往下执行33处的指令，也是POP_TOP。

33 POP_TOP 10 34 LOAD_NAME 2 (test) ##载入函数对象 37 CALL_FUNCTION 0 ##调用函数 40 POP_TOP ##出栈函数返回值 41 JUMP_FORWARD 1 (to 45) ##前进1步，注意是下一条指令地址+1。也就是44+1=45 >> 44 POP_TOP >> 45 LOAD_CONST 4 (None) 48 RETURN_VALUE #返回None In [6]: dis.dis(co.co_consts[2]) ##查看函数test的字节码 5 0 LOAD_CONST 1 (5) 3 STORE_FAST 0 (k) #STORE_FAST与STORE_NAME不同，它是存储到PyFrameObject的f_localsplus中，不是local名字空间。 6 6 LOAD_FAST 0 (k) #相相应的，LOAD_FAST是从f_localsplus取值 9 PRINT_ITEM 10 PRINT_NEWLINE #打印输出 7 11 LOAD_GLOBAL 0 (s) #由于函数没有使用local名字空间。所以，这里不是LOAD_NAME,而是LOAD_GLOBAL，不要被名字迷惑。它实际上会依次搜索global，builtin名字空间。

14 PRINT_ITEM 15 PRINT_NEWLINE 16 LOAD_CONST 0 (None) 19 RETURN_VALUE

依照我们前面的分析。test3.py这个文件编译后事实上相应2个PyCodeObject。一个是本身test3.py这个模块总体的PyCodeObject，另外一个则是函数test相应的PyCodeObject。依据PyCodeObject的结构。我们能够知道test3.py字节码中常量co_consts有5个，各自是整数1，字符串‘hello world’。函数test相应的PyCodeObject对象，字符串__main__，以及模块返回值None对象。恩，从这里能够发现，事实上模块也是有返回值的。

我们相同能够用dis模块查看函数test的字节码。

关于字节码指令，代码中做了解析。

须要注意到函数中局部变量如k的取值用的是LOAD_FAST。即直接从PyFrameObject的f_localsplus字段取，而不是LOAD_NAME那样依次从local，global以及builtin查找。这是函数的特性决定的。

函数的执行时栈也是位于f_localsplus相应的那片内存中。仅仅是前面一部分用于存储函数參数和局部变量，而后面那部分才是执行时栈使用，这样逻辑上执行时栈和函数參数以及局部变量是分离的。尽管物理上它们是连在一起的。须要注意的是。python中使用了预測指令机制。比方COMPARE_OP常常跟JUMP_IF_FALSE或JUMP_IF_TRUE成对出现。所以假设COMPARE_OP的下一条指令正好是JUNP_IF_FALSE，则能够直接跳转到相应代码处执行，提高一定效率。

此外，还要知道在执行test3.py的时候，模块的test3.py栈帧对象中的f_locals和f_globals的值是一样的。都是__main__模块的字典。

在test3.py的代码后面加上例如以下代码能够验证这个猜想。

... #test3.py的代码if __name__ == "__main__":    test()    print locals() == sys.modules['__main__'].__dict__ # True    print globals() == sys.modules['__main__'].__dict__ # True    print globals() == locals() # True

正式由于如此，所以python中函数定义顺序是无关的。不须要跟C语言那样在调用函数前先声明函数。比方以下test4.py是全然正常的代码，函数定义顺序不影响函数调用，由于在执行def语句的时候，会执行MAKE_FUNCTION指令将函数对象增加到local名字空间。而local和global此时相应的是同一个字典。所以也相当于增加了global名字空间，从而在执行函数g的时候是能够找到函数f的。另外也能够注意到，函数声明和实现事实上是分离的，声明的字节码指令在模块的PyCodeObject中执行。而实现的字节码指令则是在函数自己的PyCodeObject中。

#test4.pydef g():                                                                                                                                                       print 'function g'  f() def f():  print 'function f'g()~