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Python程序的执行过程包括将源代码转换为字节码（即编译）以及执行字节码
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问题： 我们每天都要编写一些Python程序，或者用来处理一些文本，或者是做一些系统管理工作。程序写好后，只需要敲下python命令，便可将程序启动起来并开始执行： $ python some-program.py登录后复制那么，一个文本形式的.py文件，是如何一步步转换为能够被CPU执行的机器指令的呢？此外，程序执行过程中可能会有.pyc文件生成，这些文件又有什么作用呢？ 1. 执行过程虽然从行为上看Python更像Shell脚本这样的解释性语言，但实际上Python程序执行原理本质上跟Java或者C#一样，都可以归纳为虚拟机和字节码。Python执行程序分为两步：先将程序代码编译成字节码，然后启动虚拟机执行字节码：
虽然Python命令也叫做Python解释器，但跟其他脚本语言解释器有本质区别。实际上，Python解释器包含编译器以及虚拟机两部分。当Python解释器启动后，主要执行以下两个步骤： 编译器将.py文件中的Python源码编译成字节码虚拟机逐行执行编译器生成的字节码 因此，.py文件中的Python语句并没有直接转换成机器指令，而是转换成Python字节码。 2. 字节码Python程序的编译结果是字节码，里面有很多关于Python运行的相关内容。因此，不管是为了更深入理解Python虚拟机运行机制，还是为了调优Python程序运行效率，字节码都是关键内容。那么，Python字节码到底长啥样呢？我们如何才能获得一个Python程序的字节码呢——Python提供了一个内置函数compile用于即时编译源码。我们只需将待编译源码作为参数调用compile函数，即可获得源码的编译结果。 3. 源码编译下面，我们通过compile函数来编译一个程序： 源码保存在demo.py文件中： PI = 3.14 def circle_area(r): return PI * r ** 2 class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name def say(self): print('i am', self.name)登录后复制编译之前需要将源码从文件中读取出来： >>> text = open('D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py').read() >>> print(text) PI = 3.14 def circle_area(r): return PI * r ** 2 class Person(object): def __init__(self, name): self.name = name def say(self): print('i am', self.name)登录后复制然后调用compile函数来编译源码： >>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')登录后复制compile函数必填的参数有3个： source：待编译源码 filename：源码所在文件名 mode：编译模式，exec表示将源码当作一个模块来编译 三种编译模式：exec：用于编译模块源码 single：用于编译一个单独的Python语句（交互式下） eval：用于编译一个eval表达式 4. PyCodeObject通过compile函数，我们获得了最后的源码编译结果result： >>> result >>> result.__class__ 登录后复制最终我们得到了一个code类型的对象，它对应的底层结构体是PyCodeObject PyCodeObject源码如下： /* Bytecode object */ struct PyCodeObject { PyObject_HEAD int co_argcount; /* #arguments, except *args */ int co_posonlyargcount; /* #positional only arguments */ int co_kwonlyargcount; /* #keyword only arguments */ int co_nlocals; /* #local variables */ int co_stacksize; /* #entries needed for evaluation stack */ int co_flags; /* CO_..., see below */ int co_firstlineno; /* first source line number */ PyObject *co_code; /* instruction opcodes */ PyObject *co_consts; /* list (constants used) */ PyObject *co_names; /* list of strings (names used) */ PyObject *co_varnames; /* tuple of strings (local variable names) */ PyObject *co_freevars; /* tuple of strings (free variable names) */ PyObject *co_cellvars; /* tuple of strings (cell variable names) */ /* The rest aren't used in either hash or comparisons, except for co_name, used in both. This is done to preserve the name and line number for tracebacks and debuggers; otherwise, constant de-duplication would collapse identical functions/lambdas defined on different lines. */ Py_ssize_t *co_cell2arg; /* Maps cell vars which are arguments. */ PyObject *co_filename; /* unicode (where it was loaded from) */ PyObject *co_name; /* unicode (name, for reference) */ PyObject *co_linetable; /* string (encoding addrlineno mapping) See Objects/lnotab_notes.txt for details. */ void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */ PyObject *co_weakreflist; /* to support weakrefs to code objects */ /* Scratch space for extra data relating to the code object. Type is a void* to keep the format private in codeobject.c to force people to go through the proper APIs. */ void *co_extra; /* Per opcodes just-in-time cache * * To reduce cache size, we use indirect mapping from opcode index to * cache object: * cache = co_opcache[co_opcache_map[next_instr - first_instr] - 1] */ // co_opcache_map is indexed by (next_instr - first_instr). // * 0 means there is no cache for this opcode. // * n > 0 means there is cache in co_opcache[n-1]. unsigned char *co_opcache_map; _PyOpcache *co_opcache; int co_opcache_flag; // used to determine when create a cache. unsigned char co_opcache_size; // length of co_opcache. };登录后复制代码对象PyCodeObject用于存储编译结果，包括字节码以及代码涉及的常量、名字等等。关键字段包括： 字段用途co_argcount参数个数co_kwonlyargcount关键字参数个数co_nlocals局部变量个数co_stacksize执行代码所需栈空间co_flags标识co_firstlineno代码块首行行号co_code指令操作码，即字节码co_consts常量列表co_names名字列表co_varnames局部变量名列表下面打印看一下这些字段对应的数据： 通过co_code字段获得字节码： >>> result.co_code b'd\x00Z\x00d\x01d\x02\x84\x00Z\x01G\x00d\x03d\x04\x84\x00d\x04e\x02\x83\x03Z\x03d\x05S\x00'登录后复制通过co_names字段获得代码对象涉及的所有名字： >>> result.co_names ('PI', 'circle_area', 'object', 'Person')登录后复制通过co_consts字段获得代码对象涉及的所有常量： >>> result.co_consts (3.14, , 'circle_area', , 'Person', None)登录后复制可以看到，常量列表中还有两个代码对象，其中一个是circle_area函数体，另一个是Person类定义体。对应Python中作用域的划分方式，可以自然联想到：每个作用域对应一个代码对象。如果这个假设成立，那么Person代码对象的常量列表中应该还包括两个代码对象：init函数体和say函数体。下面取出Person类代码对象来看一下： >>> person_code = result.co_consts[3] >>> person_code >>> person_code.co_consts ('Person', , 'Person.__init__', , 'Person.say', None)登录后复制因此，我们得出结论：Python源码编译后，每个作用域都对应着一个代码对象，子作用域代码对象位于父作用域代码对象的常量列表里，层级一一对应。
至此，我们对Python源码的编译结果——代码对象PyCodeObject有了最基本的认识，后续会在虚拟机、函数机制、类机制中进一步学习。 5. 反编译字节码是一串不可读的字节序列，跟二进制机器码一样。如果想读懂机器码，可以将其反汇编，那么字节码可以反编译吗？ 通过dis模块可以将字节码反编译： >>> import dis >>> dis.dis(result.co_code) 0 LOAD_CONST 0 (0) 2 STORE_NAME 0 (0) 4 LOAD_CONST 1 (1) 6 LOAD_CONST 2 (2) 8 MAKE_FUNCTION 0 10 STORE_NAME 1 (1) 12 LOAD_BUILD_CLASS 14 LOAD_CONST 3 (3) 16 LOAD_CONST 4 (4) 18 MAKE_FUNCTION 0 20 LOAD_CONST 4 (4) 22 LOAD_NAME 2 (2) 24 CALL_FUNCTION 3 26 STORE_NAME 3 (3) 28 LOAD_CONST 5 (5) 30 RETURN_VALUE登录后复制字节码反编译后的结果和汇编语言很类似。其中，第一列是字节码的偏移量，第二列是指令，第三列是操作数。以第一条字节码为例，LOAD_CONST指令将常量加载进栈，常量下标由操作数给出，而下标为0的常量是： >>> result.co_consts[0]3.14登录后复制这样，第一条字节码的意义就明确了：将常量3.14加载到栈。 由于代码对象保存了字节码、常量、名字等上下文信息，因此直接对代码对象进行反编译可以得到更清晰的结果： >>>dis.dis(result) 1 0 LOAD_CONST 0 (3.14) 2 STORE_NAME 0 (PI) 3 4 LOAD_CONST 1 () 6 LOAD_CONST 2 ('circle_area') 8 MAKE_FUNCTION 0 10 STORE_NAME 1 (circle_area) 6 12 LOAD_BUILD_CLASS 14 LOAD_CONST 3 () 16 LOAD_CONST 4 ('Person') 18 MAKE_FUNCTION 0 20 LOAD_CONST 4 ('Person') 22 LOAD_NAME 2 (object) 24 CALL_FUNCTION 3 26 STORE_NAME 3 (Person) 28 LOAD_CONST 5 (None) 30 RETURN_VALUE Disassembly of : 4 0 LOAD_GLOBAL 0 (PI) 2 LOAD_FAST 0 (r) 4 LOAD_CONST 1 (2) 6 BINARY_POWER 8 BINARY_MULTIPLY 10 RETURN_VALUE Disassembly of : 6 0 LOAD_NAME 0 (__name__) 2 STORE_NAME 1 (__module__) 4 LOAD_CONST 0 ('Person') 6 STORE_NAME 2 (__qualname__) 7 8 LOAD_CONST 1 () 10 LOAD_CONST 2 ('Person.__init__') 12 MAKE_FUNCTION 0 14 STORE_NAME 3 (__init__) 10 16 LOAD_CONST 3 () 18 LOAD_CONST 4 ('Person.say') 20 MAKE_FUNCTION 0 22 STORE_NAME 4 (say) 24 LOAD_CONST 5 (None) 26 RETURN_VALUE Disassembly of : 8 0 LOAD_FAST 1 (name) 2 LOAD_FAST 0 (self) 4 STORE_ATTR 0 (name) 6 LOAD_CONST 0 (None) 8 RETURN_VALUE Disassembly of : 11 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_CONST 1 ('i am') 4 LOAD_FAST 0 (self) 6 LOAD_ATTR 1 (name) 8 CALL_FUNCTION 2 10 POP_TOP 12 LOAD_CONST 0 (None) 14 RETURN_VALUE登录后复制操作数指定的常量或名字的实际值在旁边的括号内列出，此外，字节码以语句为单位进行了分组，中间以空行隔开，语句的行号在字节码前面给出。例如PI = 3.14这个语句就被会变成了两条字节码： 1 0 LOAD_CONST 0 (3.14) 2 STORE_NAME 0 (PI)登录后复制6. pyc如果将demo作为模块导入，Python将在demo.py文件所在目录下生成.pyc文件： >>> import demo登录后复制
pyc文件会保存经过序列化处理的代码对象PyCodeObject。这样一来，Python后续导入demo模块时，直接读取pyc文件并反序列化即可得到代码对象，避免了重复编译导致的开销。只有demo.py有新修改（时间戳比.pyc文件新），Python才会重新编译。 因此，对比Java而言：Python中的.py文件可以类比Java中的.java文件，都是源码文件；而.pyc文件可以类比.class文件，都是编译结果。只不过Java程序需要先用编译器javac命令来编译，再用虚拟机java命令来执行；而Python解释器把这两个过程都完成了。 以上就是Python程序的执行过程包括将源代码转换为字节码（即编译）以及执行字节码的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！ |
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