Python 的內部運作原理

這是完整的程式碼檔案：程式碼

1.原始碼

當您編寫 Python 腳本時，它是人類可讀的文字。這個原始碼是一切的起點。

您的 Python 原始碼以 .py 檔案編寫，是人類可讀的。此程式碼定義了程式的功能，指定變數、函數、迴圈等。

2.編譯為字節碼（編譯器）

當你執行Python程式時，第一步是將原始碼編譯為字節碼。這是由 Python 解釋器完成的：

• 語法檢查：確保沒有語法錯誤。
• 編譯：將高階原始碼轉換為字節碼，這是一種較低階的、與平台無關的表示形式。該字節碼通常駐留在 __pycache__ 目錄中的 .pyc 檔案中。
  • 編譯器：Python 使用解釋器，但它首先將原始程式碼編譯為稱為字節碼的較低層級形式。
• 標記化：將程式碼分解為稱為標記的小塊（如關鍵字、運算子、識別碼）。
• 解析：分析標記以確保它們遵循 Python 的語法規則。
• 控制流程圖（CFG）：表示程式在執行過程中可能遍歷的所有路徑。
• 字節碼產生：將解析後的令牌轉換為字節碼，這是Python虛擬機器（PVM）的一組指令。

讓我們深入探討一下。

Python 編譯器：儘管 Python 被稱為解釋性語言，但它確實有一個編譯步驟。詳細內容如下：

標記化：

• 將程式碼分解為稱為標記的小塊（如關鍵字、運算子、識別碼）。

1. 原始碼：從您編寫的程式碼開始。
2. 分詞器(Lexer)：這會將原始碼分解為稱為標記的較小部分，例如關鍵字（for、if）、運算子（、-）、識別碼（變數名稱）和文字（例如數字或字串） .
3. 解析：分析標記以確保它們遵循 Python 的語法規則。
4. 語法分析：解析器取得這些標記並根據 Python 的語法規則檢查它們。
5. 解析樹：從標記建構樹結構，表示程式碼的語法結構。
6. 語意分析：確保程式碼在資料類型、範圍和其他特定於上下文的規則方面有意義。
7. 控制流程圖（CFG）：表示程式在執行過程中可能遍歷的所有路徑。
   • 控制流程圖：表示程式碼執行過程中可能採取的所有可能路徑。
   • 節點和邊：每個節點代表一個基本程式碼區塊，邊代表從一個區塊到另一個區塊的控制流。
8. 字節碼產生：將解析後的令牌轉換為字節碼，這是Python虛擬機器（PVM）的一組指令。
   • 字節碼是原始程式碼的更緊湊、較低層級的表示形式，並針對執行進行了最佳化。它獨立於平台，這意味著它可以在任何具有相容 PVM 的系統上運行。
   • 字節碼：解析後的程式碼轉換為字節碼，一種較低階的、與平台無關的表示。
   • 指令集：此字節碼是Python虛擬機器（PVM）可以執行的一組指令。字節碼儲存在 __pycache__ 目錄中的 .pyc 檔案中，以加快將來的執行速度。

3.載入字節碼（字節碼）

編譯後，Python 虛擬機器載入字節碼：

• 從快取讀取：如果字節碼之前已編譯且未更改，則從快取（__pycache__）讀取。這透過跳過編譯步驟來加快執行速度。
  • 字節碼已載入到記憶體中，準備執行。然後字節碼由 PVM 執行，解釋指令以執行程式的任務。

4.由 PVM (PVM) 執行

PVM 現在解釋並執行字節碼：

• 指令執行：PVM 讀取每個字節碼指令並執行它。每條指令對應一個特定的操作，例如載入值、執行算術或呼叫函數。
• 記憶體管理：管理變數和物件的記憶體分配和釋放。

Python 中的記憶體管理:

1. 引用計數：Python 追蹤記憶體中物件的引用數量。當引用計數降至零時，可以回收該物件所佔用的記憶體。
2. 物件分配：程式碼在運行時在記憶體中建立 Python 物件（如整數、字串、列表）。
3. 垃圾收集：Python 有一個垃圾收集器，它透過釋放不再使用的記憶體（即引用計數為零的物件）來幫助管理記憶體。
4. 記憶體池：Python 使用記憶體池來更有效地分配小物件。這種池化有助於減少頻繁分配和釋放小塊記憶體的開銷。
5. 記憶體最佳化：Python 應用各種最佳化來最小化記憶體使用，例如：
   • PVM 執行各種執行時間最佳化以提高效率，例如某些實作（如 PyPy）中的即時 (JIT) 編譯。
   • 重複使用小整數和內部字串。
   • 有效管理資料結構（例如元組、列表、字典）。

範例：

• 字節碼快取：PVM 快取已編譯的字節碼，以避免每次都重新編譯原始碼。這會加快後續運轉的速度。
• 常數折疊：這涉及在編譯時而不是運行時簡化常數表達式。例如，3 * 2 可能會預先計算為 6。

所以，總而言之：PVM 就像一個管弦樂團指揮，無縫地將字節碼轉換為電腦可以執行的操作。它的美妙之處在於，由於 PVM，Python 程式碼是可移植的，無需修改即可在不同平台上運行。

我們如何查看字節碼是否產生？

導入Python模組時，Python會將原始碼編譯為位元組碼並將其儲存在__pycache__目錄中。這有助於加快未來的導入速度，避免每次導入時都需要重新編譯模組。

流程如下：

• 首次導入：首次導入模組時，Python 會將 .py 檔案編譯為字節碼。
• pycache 目錄：字節碼儲存在 __pycache__ 目錄中，名稱類似 module_name.cpython-312.pyc。 # 312 是 Python 版本。
• 後續導入：在後續導入時，Python 會檢查 __pycache__ 目錄中是否有已編譯的字節碼，如果源代碼未更改，則使用它，從而加快導入過程。

例子：

我們有 byte.py。當我們在執行 byte.py 後從 hello_world.py 導入程式碼時，我們可以看到該特定資料夾中會有一個目錄 __pycache__ ，我們可以看到 .pyc 檔案：

from hello_world import greet

greet("Byte code")

透過使用 py_compile

py_compile模組，它允許你將Python原始檔編譯成字節碼檔。這是一種加快未來運行腳本執行速度的便捷方法。

在 byte.py 中

import py_compile

py_compile.compile('hello_world.py')

• py_compile 模組將 hello_world.py 編譯為字節碼。
• 產生的字節碼儲存在 pycache 目錄中，建立一個名為 hello_world.cpython-38.pyc （或類似文件，取決於您的 Python 版本）的檔案。

產生字節碼：

• 執行整個腳本來產生字節碼。這意味著任何頂級程式碼（例如 print("Hello, World!") 和 print("c")）都會在編譯過程中執行。

產生的字節碼：

• 字節碼包含所有函數、類別和可執行語句，Python 使用它們來加速未來腳本的導入。

顯示模組

Python 中的 dis 模組用於將字節碼反組譯成更易讀的形式。這可以幫助您了解 Python 程式碼在幕後的用途。它對於調試或了解 Python 的內部結構特別有用。

• 在internal.py中我們有

from hello_world import greet

greet("Byte code")

輸出

import py_compile

py_compile.compile('hello_world.py')

• 程式首先導入 dis 模組，這是一個用於分析 CPython 字節碼的強大工具。 CPython 是 Python 的預設實現，字節碼是 Python 解釋器的中間語言。
• 接下來，我定義了一個名為greet的簡單函數。此函數接受參數名稱並列印出問候語。儘管函數本身非常簡單，但 Python 底層發生的事情比表面上看起來更複雜。
• disassemble_function 函數使用 dis.dis() 來反組譯greet函數。 dis.dis() 將 Python 函數轉換為 Python 虛擬機器實際執行的低階位元組碼。這個字節碼是Python對greet函數的解釋，更接近機器碼。
• 當腳本呼叫 disassemble_function() 時，控制台輸出顯示我們的greet 函數的字節碼。

這是字節碼告訴我們的內容：

• LOAD_GLOBAL(0)：此操作碼用於載入全域變量，在本例中是列印函數。
• LOAD_CONST(1)：這會將常數值「Hello,」載入到堆疊上。
• LOAD_FAST(0)：此操作碼將局部變數名稱載入到堆疊上。
• FORMAT_VALUE(0)：這會格式化我們的名稱字串，準備將其插入即將建置的字串中。
• BUILD_STRING(2)：這採用堆疊上的前兩個值（「Hello，」和名稱）並建立最終字串。
• CALL_FUNCTION(1)：這一行呼叫函數（我們載入到堆疊上的全域列印函數），參數計數位於括號中（我們有一個參數，即我們的格式化字串）。
• POP_TOP：這會刪除堆疊頂部（上一次呼叫的結果，因為 print 傳回 None）。
• LOAD_CONST(0)：不載入。
• RETURN_VALUE：這是greet函數的回傳值，由於沒有明確的return語句，因此為None。
• 本質上，字節碼顯示了Python執行我們的greet函數時執行的各個操作。理解這些指令對於開發人員理解 Python 如何執行程式碼、最佳化函數和管理資源至關重要 - 當我們運行 Python 程式碼時，所有這些都在幕後無縫地發生。

這不是一次令人愉快地深入 Python 機房的經歷嗎？繼續編碼並繼續探索該語言引擎室的深度？ ！

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