• Python程序的执行原理(转)


    1. 过程概述

    Python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后虚拟机一条一条执行字节码指令,从而完成程序的执行。

    2. 字节码

    字节码在Python虚拟机程序里对应的是PyCodeObject对象。
    .pyc文件是字节码在磁盘上的表现形式。

    3. pyc文件

    PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候,即import。
    Python test.py会对test.py进行编译成字节码并解释执行,但是不会生成test.pyc。
    如果test.py加载了其他模块,如import util,Python会对util.py进行编译成字节码,生成util.pyc,然后对字节码解释执行。
    如果想生成test.pyc,我们可以使用Python内置模块py_compile来编译。
    加载模块时,如果同时存在.py和.pyc,Python会尝试使用.pyc,如果.pyc的编译时间早于.py的修改时间,则重新编译.py并更新.pyc。

    4. PyCodeObject

    Python代码的编译结果就是PyCodeObject对象。


    5. pyc文件格式

    加载模块时,模块对应的PyCodeObject对象被写入.pyc文件,格式如下:


    6. 分析字节码

    6.1 解析PyCodeObject

    Python提供了内置函数compile可以编译Python代码和查看PyCodeObject对象,如下:

    Python代码[test.py]

    在Python交互式shell里编译代码得到PyCodeObject对象:

    dir(co)已经列出co的各个域,想查看某个域直接在终端输出即可:

    test.py的PyCodeObject

    Python解释器会为函数也生成的字节码PyCodeObject对象,见上面的co_consts[1]

    func的PyCodeObject

    co_code是指令序列,是一串二进制流,它的格式和解析方法见6.2。

    6.2 解析指令序列

    指令序列co_code的格式

    opcodeopargopcodeopcodeoparg
    1 byte 2 bytes 1 byte 1 byte 2 bytes  

    Python内置的dis模块可以解析co_code,如下图:

    test.py的指令序列

    func函数的指令序列

    第一列表示以下几个指令在py文件中的行号;
    第二列是该指令在指令序列co_code里的偏移量;
    第三列是指令opcode的名称,分为有操作数和无操作数两种,opcode在指令序列中是一个字节的整数;
    第四列是操作数oparg,在指令序列中占两个字节,基本都是co_consts或者co_names的下标;
    第五列带括号的是操作数说明。


    7. 执行字节码

    Python虚拟机的原理就是模拟可执行程序再X86机器上的运行,X86的运行时栈帧如下图:

    假如test.py用C语言来实现,会是下面这个样子:

    Python虚拟机的原理就是模拟上述行为。当发生函数调用时,创建新的栈帧,对应Python的实现就是PyFrameObject对象。

    7.1 PyFrameObject

    那么对应Python的运行时栈就是这样子:

    7.2 执行指令

    执行test.py的字节码时,会先创建一个栈帧,以下用f表示当前栈帧,执行过程注释如下:

    test.py的符号名集合和常量集合

    test.py的指令序列

    上面的CALL_FUNCTION指令执行时,会创建新的栈帧,并执行func的字节码指令,以下用f表示当前栈帧,func的字节码执行过程如下:

    func函数的符号名集合和常量集合

    func函数的指令序列

    7.3 查看栈帧

    如果你想查看当前栈帧,Python提供了sys._getframe()方法可以获取当前栈帧,你只需要在代码里加入代码如下:

     

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