Python程序的执行原理

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

opcode oparg opcode opcode oparg
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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