本文主要通过跟踪一个非常简单的Python程序的执行,简单讨论Python实现的基本框架和结构。

要执行Python程序如下,功能非常简单:从1加到10再打印出来

# test

program

sum = 0

for i in range(1,

11):

sum

= sum + i

print sum

如果想要在Windows下面用VS 2005调试Python,可以通过下面步骤设置:

把Startup Project设置成Python,这样就可以直接通过F5来启动Python

右键单击Python这个Project,选择Properties。在对话框中的Configuration

Properties->Debugging下面,把Command Arguments设置为-d

test.py。其中test.py就是我们所要调试程序的名字。-d表示打开调试开关,可以看到额外的调试信息。

好了,设置完毕之后可以直接按下F10来单步追踪该程序的执行了。

首先,F10,启动程序,可以看到Python的main函数中没有什么内容,只是简单的调用Py_Main。Py_Main顾名思义自然是主函数了,分几大部分:

分析命令行和环境变量

调用Py_Initialize初始化

根据命令行的内容执行进入不同的执行模式

if

(command) {

sts

= PyRun_SimpleStringFlags(command, &cf) != 0;

free(command);

}

else if (module) {

sts

= RunModule(module);

free(module);

}

else

{

if

(filename == NULL && stdin_is_interactive) {

RunStartupFile(&cf);

}

sts

= PyRun_AnyFileExFlags(

fp,

filename

== NULL ? "" : filename,

filename

!= NULL, &cf) != 0;

}

从上面的代码可以很容易看出,一共有3种执行方式:

Command模式,执行单条Python语句。通过-c指定。语句内容存放在command变量中。调用PyRun_SimpleStringFlags来执行。

Module模式,执行整个Module。通过-m指定。调用RunModule来执行。

File模式,执行Python源程序和交互都归在此类。可以看到,如果未指定文件名并且stdin是交互的话,会执行一个PYTHONSTARTUP所指定的源程序。

4. 最后调用Py_Finalize结束

这里我们关注的主要对象自然是PyRun_AnyFileExFlags,其内容如下:

int

PyRun_AnyFileExFlags(FILE *fp, const

char *filename, int closeit,

PyCompilerFlags *flags)

{

if

(filename == NULL)

filename

= "???";

if

(Py_FdIsInteractive(fp, filename)) {

int

err = PyRun_InteractiveLoopFlags(fp, filename, flags);

if

(closeit)

fclose(fp);

return

err;

}

else

return

PyRun_SimpleFileExFlags(fp, filename, closeit, flags);

}

首先判断文件是否是交互的,如果是,则调用PyRun_InteractiveLoopFlags(fp, filename,

flags),否则调用PyRun_SimpleFlagExFlags。PyRun_InteractiveLoopFlags和PyRun_SimpleFileExFlags基本上区别不大,本质上作的事情都是一样,只不过一个是以语句为单位执行,一个是以程序为单位来执行。所以这里还是以分析PyRun_SimpleFileExFlags为主。

int

PyRun_SimpleFileExFlags(FILE *fp,

const char *filename, int closeit,

PyCompilerFlags

*flags)

{

PyObject

*m, *d, *v;

const

char *ext;

m

= PyImport_AddModule("__main__");

if

(m == NULL)

return

-1;

d

= PyModule_GetDict(m);

if

(PyDict_GetItemString(d, "__file__") == NULL) {

PyObject

*f = PyString_FromString(filename);

if

(f == NULL)

return

-1;

if

(PyDict_SetItemString(d, "__file__", f) < 0) {

Py_DECREF(f);

return

-1;

}

Py_DECREF(f);

}

ext

= filename + strlen(filename) - 4;

if

(maybe_pyc_file(fp, filename, ext, closeit)) {

if

(closeit)

fclose(fp);

if

((fp = fopen(filename, "rb")) == NULL) {

fprintf(stderr,

"python: Can't reopen .pyc file/n");

return

-1;

}

if

(strcmp(ext, ".pyo") == 0)

Py_OptimizeFlag

= 1;

v

= run_pyc_file(fp, filename, d, d, flags);

}

else {

v

= PyRun_FileExFlags(fp, filename, Py_file_input, d, d,

closeit, flags);

}

if

(v == NULL) {

PyErr_Print();

return

-1;

}

Py_DECREF(v);

if

(Py_FlushLine())

PyErr_Clear();

return

0;

}

可以看到此函数主要的作的事情是:

创建Module __main__,任何Python脚本都会自动属于__main__

设置__file__为当前文件名字

检查是否为.pyc /

.pyo文件。Maybe_pyc_file会根据文件的扩展名和文件内容的头两个字节是否为0xf2b3来判断是否是pyc/pyo文件。如果是pyc或者pyo,调用run_pyc_file来直接执行Python的Bytecode。

否则,调用PyRun_FileExFlags来执行Python的源程序

Run_pyc_file不是本文分析的重点,我们还是先来看一下PyRun_FileExFlags这个函数:

PyObject *

PyRun_FileExFlags(FILE

*fp, const char *filename, int start, PyObject *globals,

PyObject *locals, int closeit, PyCompilerFlags *flags)

{

PyObject

*ret;

mod_ty

mod;

PyArena

*arena = PyArena_New();

if

(arena == NULL)

return

NULL;

mod

= PyParser_ASTFromFile(fp, filename, start, 0, 0,

flags, NULL, arena);

if

(mod == NULL) {

PyArena_Free(arena);

return

NULL;

}

if

(closeit)

fclose(fp);

ret

= run_mod(mod, filename, globals, locals, flags, arena);

PyArena_Free(arena);

return

ret;

}

这个函数非常简单,但是却涵盖了整个Python源程序的运行的过程:

创建一个Arena对象。此对象是用于内存分配用的,维护分配的原始内存和PyObject对象。

调用PyParser_ASTFromFile。 此函数会通过词法分析和语法分析得到源程序所对应的AST(Abstract

Syntax Tree)。

调用Run_mod

释放Arena

PyParser_ASTFromFile的代码如下:

mod_ty

PyParser_ASTFromFile(FILE *fp, const

char *filename, int start, char *ps1,

char *ps2, PyCompilerFlags *flags, int *errcode,

PyArena *arena)

{

mod_ty

mod;

perrdetail

err;

node

*n = PyParser_ParseFileFlags(fp, filename,

&_PyParser_Grammar,

start,

ps1, ps2, &err, PARSER_FLAGS(flags));

if

(n) {

mod

= PyAST_FromNode(n, flags, filename, arena);

PyNode_Free(n);

return

mod;

}

else

{

err_input(&err);

if

(errcode)

*errcode

= err.error;

return

NULL;

}

}

首先,PyParser_ParseFileFlags分析文件,生成CST(Concrete Syntax

Tree)并将其根结点放到node*之中。Node的结构如下:

typedef struct _node

{

short n_type;

char *n_str;

int n_lineno;

int n_col_offset;

int n_nchildren;

struct

_node *n_child;

} node;

n_type代表着语法树的结点的类型,对应着Python-2.5/Grammar/Grammar文件中的文法中的终结符/非终结符,主要在graminit.h和token.h中定义。在后面的文章中会详述。N_str则是对应的字符串的内容。N_lineno

/

n_col_offset分别代表对应行号和列号。最后的两个n_nchildren和n_child表示此节点共有n_nchildren个子结点。

下面的函数可以用来访问node。大部分的函数都无需解释,除了RCHILD,RCHILD表示从右往左第几个,i给负值。比如RCHILD(n,

-1)就是从右往左第一个结点。

#define

NCH(n) ((n)->n_nchildren)

#define CHILD(n,

i) (&(n)->n_child[i])

#define RCHILD(n,

i) (CHILD(n,

NCH(n) + i))

#define

TYPE(n) ((n)->n_type)

#define

STR(n) ((n)->n_str)

文中的Python程序的CST看起来大致是这样的:

图中省略了很多细节,因为是CST的关系,分析过程中有大量冗余信息,主要是每一步通过DFA分析的结点都列在这棵树里面了。由于篇幅的关系就不把整棵树画出来了。

那么CST是怎么生成的呢?在PyParser_ParseFileFlags中:

node *

PyParser_ParseFileFlags(FILE *fp,

const char *filename, grammar *g, int start,

char

*ps1, char *ps2, perrdetail *err_ret, int flags)

{

struct

tok_state *tok;

initerr(err_ret,

filename);

if

((tok = PyTokenizer_FromFile(fp, ps1, ps2)) == NULL) {

err_ret->error

= E_NOMEM;

return

NULL;

}

tok->filename

= filename;

if

(Py_TabcheckFlag || Py_VerboseFlag) {

tok->altwarning

= (filename != NULL);

if

(Py_TabcheckFlag >= 2)

tok->alterror++;

}

return

parsetok(tok, g, start, err_ret, flags);

}

PyParser_ParserFileFlags首先创建tok_state,也就是词法分析器的对象,之后调用parsetok。Parsetok的代码量稍多,这里就不全部列出来了。主干代码如下:

static node

*

parsetok(struct

tok_state *tok, grammar *g, int start, perrdetail

*err_ret,

int flags)

{

parser_state

*ps;

node

*n;

int

started = 0, handling_import = 0, handling_with = 0;

ps

= PyParser_New(g, start);

for

(;;) {

type

= PyTokenizer_Get(tok, &a, &b);

if

((err_ret->error = PyParser_AddToken(ps, (int)type, str,

tok->lineno, col_offset, &(err_ret->expected))) != E_OK)

{

if

(err_ret->error != E_DONE) {

PyObject_FREE(str);

err_ret->token

= type;

}

break;

}

}

if

(err_ret->error == E_DONE) {

n

= ps->p_tree;

ps->p_tree

= NULL;

}

else

n

= NULL;

PyParser_Delete(ps);

if

(n == NULL) {

//

error processing

}

else if (tok->encoding != NULL) {

node*

r = PyNode_New(encoding_decl);

if

(!r) {

err_ret->error

= E_NOMEM;

n

= NULL;

goto

done;

}

r->n_str

= tok->encoding;

r->n_nchildren

= 1;

r->n_child

= n;

tok->encoding

= NULL;

n

= r;

}

done:

PyTokenizer_Free(tok);

return

n;

}

里面最重要的是两个函数调用:

PyTokenizer_Get,是用来进行词法分析的,把源程序分解为Token的序列(比如变量名,运算符,关键字等都属于Token)

PyParser_AddToken,把Token加入到DFA状态机中进行语法分析,根据当前的状态和输入的Token,根据跳转表跳转到不同的状态,并依照这个过程生成CST

由于篇幅有限,这个两个函数的实现细节会在以后的文章详细分析。

在PyParser_ParserFileFlags得到了语法树之后,PyAST_FromNode会将CST转换为AST,存入mod_ty中。

typedef _mod

*mod_ty;

struct _mod

{

enum _mod_kind

kind;

union {

struct {

asdl_seq

*body;

} Module;

struct {

asdl_seq

*body;

}

Interactive;

struct {

expr_ty

body;

}

Expression;

struct {

asdl_seq

*body;

} Suite;

} v;

};

_mod是AST的根结点,代表整个Module。在Python-ast.h中定义着所有AST结点的结构,mod_ty和expr_ty也在其中,后者显然代表着一个表达式。

adsl_seq代表一个变长的指针数组,结构定义如下:

typedef struct

{

int size;

void

*elements[1];

} asdl_seq;

这个结构稍微有些特殊的是elements在struct中只有一个元素。其实这个struct可以支持任意多个元素,正因为如此,普通的定义方法是不行的。因此这里只定义一个元素,然后在分配计算实际的大小(会比adsl_seq这个结构要大),然后访问元素的时候直接用elements,因为C/C++是不会检查越界的。这种做法在C/C++系统编程中还是比较常见的。

Adsl_seq粗看上去只保存了void

*,也就是说具体类型信息丢失了,那么当要遍历整个树的时候是如何做的呢?其实当遍历到某个结点(比如Module/Expression)的时候,便可以确定该结点所支持的子结点是什么类型,然后直接转强制转换就可以了。还有一种情况是在结点中直接记录的是具体的有类型的AST结点,比如expr_ty,就更加容易了。

文中Python代码对应的AST大致如下:

同样的,也省略了一些细节。可以看到,最终的结果要比CST要少很多,比较接近源代码本来的样子。

当PyParser_ASTFromFile执行完毕之后,回到PyRun_FileExFlags,执行下一步,调用run_mod,也就是执行这颗AST所代表的程序。

static PyObject

*

run_mod(mod_ty mod,

const char *filename, PyObject *globals, PyObject

*locals,

PyCompilerFlags *flags, PyArena *arena)

{

PyCodeObject

*co;

PyObject

*v;

co

= PyAST_Compile(mod, filename, flags, arena);

if

(co == NULL)

return

NULL;

v

= PyEval_EvalCode(co, globals, locals);

Py_DECREF(co);

return

v;

}

Run_mod非常直接,分两步走:

编译AST,生成PyCodeObject对象,也就是ByteCode。

调用PyEval_EvalCode执行PyCodeObject,也就是通过VM直接执行bytecode。如果是执行.pyc/.pyo代码的话,直接从文件中读出信息创建好PyCodeObject对象就可以直接执行了,也是调用这个函数。

执行完PyEval_EvalCode之后可以看到55被打印出来了。

总结一下,Python执行程序的过程总共有以下几步:

Tokenizer进行词法分析,把源程序分解为Token

Parser根据Token创建CST

CST被转换为AST

AST被编译为字节码

执行字节码

后面的文章中我会对1~5这5步分别进行详细分析,今天就先写到这里。

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