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Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼(即編譯)以及執行字節碼

WBOY
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2023-05-09 16:37:091771瀏覽

問題:

我們每天都要寫一些Python程序,或用來處理一些文本,或是做一些系統管理工作。程式寫好後,只需敲下python指令,便可將程式啟動起來並開始執行:

$ python some-program.py

那麼,一個文字形式的.py文件,是如何一步步轉換為能夠被CPU執行的機器指令的呢?此外,程式執行過程中可能會有.pyc檔生成,這些檔又有什麼作用呢?

1. 執行過程

雖然從行為上看Python更像Shell腳本這樣的解釋性語言,但實際上Python程式執行原理本質上跟Java或者C#一樣,都可以歸納為虛擬機器字節碼。 Python執行程式分成兩個步驟:先將程式碼編譯成字節碼,然後啟動虛擬機器執行字節碼:

Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼(即編譯)以及執行字節碼

#雖然Python指令也叫做Python解釋器,但跟其他腳本語言解釋器有本質差異。實際上,Python解釋器包含編譯器以及虛擬機器兩部分。當Python解釋器啟動後,主要執行以下兩個步驟:

編譯器將.py檔案中的Python原始碼編譯成字節碼虛擬機器逐行執行編譯器產生的字節碼

因此,.py檔案中的Python語句並沒有直接轉換成機器指令,而是轉換成Python字節碼。

2. 字節碼

Python程式的編譯結果是字節碼,裡面有很多關於Python運行的相關內容。因此,不管是為了更深入理解Python虛擬機器運作機制,還是為了調優Python程式運作效率,字節碼都是關鍵內容。那麼,Python字節碼到底長啥樣呢?我們如何才能獲得一個Python程式的字節碼呢——Python提供了一個內建函數compile用於即時編譯原始碼。我們只需將待編譯原始碼作為參數呼叫compile函數,即可獲得原始碼的編譯結果。

3. 原始碼編譯

下面,我們透過compile函數來編譯一個程式:

原始碼保存在demo.py檔中:

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)

編譯之前需要將原始碼從檔案中讀取出來:

>>> 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)

然後呼叫compile函數來編譯原始碼:

>>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')

compile函數必填的參數有3個:

#source :待編譯原始碼

filename:原始碼所在檔案名稱

mode:編譯模式,exec表示將原始碼當作一個模組來編譯

三種編譯模式:

exec:用於編譯模組原始碼

single:用於編譯一個單獨的Python語句(互動下)

eval:用於編譯一個eval表達式

4. PyCodeObject

透過compile函數,我們得到了最後的原始碼編譯結果result:

>>> result
<code object <module> at 0x000001DEC2FCF680, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 1>
>>> result.__class__
<class &#39;code&#39;>

最終我們得到了一個code類型的對象,它對應的底層結構體是PyCodeObject

PyCodeObject原始碼如下:

/* 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&#39;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 addr<->lineno 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.
};

程式碼物件PyCodeObject用於儲存編譯結果,包括字節碼以及程式碼涉及的常數、名字等等。關鍵字段包括:

##標識co_firstlineno程式碼區塊首行號#co_code指令運算子,即字節碼co_consts#常數清單co_names名字清單
字段 用途
co_argcount 參數個數
co_kwonlyargcount #關鍵字參數數量
co_nlocals #局部變數個數
co_stacksize 執行程式碼所需堆疊空間
co_flags
###### ####co_varnames######局部變數名稱列表#############

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&#39;d\x00Z\x00d\x01d\x02\x84\x00Z\x01G\x00d\x03d\x04\x84\x00d\x04e\x02\x83\x03Z\x03d\x05S\x00&#39;

通过co_names字段获得代码对象涉及的所有名字:

>>> result.co_names
(&#39;PI&#39;, &#39;circle_area&#39;, &#39;object&#39;, &#39;Person&#39;)

通过co_consts字段获得代码对象涉及的所有常量:

>>> result.co_consts
(3.14, <code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>, &#39;circle_area&#39;, <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>, &#39;Person&#39;, None)

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
<code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>
>>> person_code.co_consts
(&#39;Person&#39;, <code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>, &#39;Person.__init__&#39;, <code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>, &#39;Person.say&#39;, None)

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。

Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼(即編譯)以及執行字節碼

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

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

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 (<code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>)
              6 LOAD_CONST               2 (&#39;circle_area&#39;)
              8 MAKE_FUNCTION            0
             10 STORE_NAME               1 (circle_area)

  6          12 LOAD_BUILD_CLASS
             14 LOAD_CONST               3 (<code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>)
             16 LOAD_CONST               4 (&#39;Person&#39;)
             18 MAKE_FUNCTION            0
             20 LOAD_CONST               4 (&#39;Person&#39;)
             22 LOAD_NAME                2 (object)
             24 CALL_FUNCTION            3
             26 STORE_NAME               3 (Person)
             28 LOAD_CONST               5 (None)
             30 RETURN_VALUE

Disassembly of <code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>:
  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 <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>:
  6           0 LOAD_NAME                0 (__name__)
              2 STORE_NAME               1 (__module__)
              4 LOAD_CONST               0 (&#39;Person&#39;)
              6 STORE_NAME               2 (__qualname__)

  7           8 LOAD_CONST               1 (<code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>)
             10 LOAD_CONST               2 (&#39;Person.__init__&#39;)
             12 MAKE_FUNCTION            0
             14 STORE_NAME               3 (__init__)

 10          16 LOAD_CONST               3 (<code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>)
             18 LOAD_CONST               4 (&#39;Person.say&#39;)
             20 MAKE_FUNCTION            0
             22 STORE_NAME               4 (say)
             24 LOAD_CONST               5 (None)
             26 RETURN_VALUE

Disassembly of <code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>:
  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 <code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>:
 11           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_CONST               1 (&#39;i am&#39;)
              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

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)

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

Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼(即編譯)以及執行字節碼

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。

以上是Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼(即編譯)以及執行字節碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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