《python源码剖析》笔记 python虚拟机中的函数机制

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《python源码剖析》笔记 python虚拟机中的函数机制

2024-07-09 08:36:48 223人阅读

本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://blog.csdn.net/zhengsenlie

1.Python虚拟机在执行函数调用时会动态地创建新的 PyFrameObject对象，
这些PyFrameObject对象之间会形成PyFrameObject对象链，模拟x86平台上运行时栈

2.PyFuctionObject对象

typedef struct {
	PyObject_HEAD
	PyObject *func_code； //对应函数编译后的PyCodeObject对象
	PyObject *func_globals; //函数运行时的global空间
	PyObject *func_defaults; //默认参数(tuple或NULL)
	PyObject *func_closure; //NULL or a tuple of cell objects，用于实现closure
	PyObject *func_doc; //函数的文档(PyStringObject)
	PyObject *func_name; //函数名称，函数的__name__属性，(PyStringObject)
	PyObject *func_dict; //函数的__dict__属性(PyDictObject或NULL)
	PyObject *func_weakreflist;
	PyObject *func_module; //函数的__module__，可以是任何对象
} PyFunctionObject;

函数的声明和函数的实现是分离在不同的PyCodeObject中的
def f()创建了函数对象

PYCodeObject：一个Code Block的静态信息。比如a = 1，符号a和值1以及它们的联系是一种静态信息，分别存储在
PyCodeObject的常量表co_consts，符号表co_names以及字节码序列co_code中
PyFunctionObject：包括函数的静态信息，由func_code指向函数代码对应的PyCodeObject对象，还包含了函数在执行时
的动态信息，如func_globals。

名字空间里键值对是动态信息，必须在运行时动态创建

一段代码只能对应一个PyCodeObject，却可以对应多个PyFunctionObject。

3.无参函数调用
？？图11-2，图11-3 为什么用这两个 strRef，internStr

def f():
#LOAD_CONST 0
#MAKE_FUNCTION 0
#STORE_NAME 0
	print "Function"
	#LOAD_CONST 1
	#PRINT_ITEM
	#PRINT_NEWLINE
	#LOAD_CONST
	#RETURN_VALUE
f()
#LOAD_NAME 0
#CALL_FUNCTION 0
#POP_TOP
#LOAD_CONST 1
#RETURN_VALUE

def f()创建了函数对象，如图11-6所示

call_function函数调用

static PyObject *
call_function(PyObject ***pp_stack, int oparg
#ifdef WITH_TSC
                , uint64* pintr0, uint64* pintr1
#endif
                )
{
	//[1]：处理函数参数信息
    int na = oparg & 0xff; //位置参数、扩展位置参数个数
    int nk = (oparg>>8) & 0xff; //键参数、扩展键参数个数
    int n = na + 2 * nk; //总共的参数个数 nk*2是因为(键,值)对中键和值各占一个位置
    //[2]：获得PyFunctionObject对象
	PyObject **pfunc = (*pp_stack) - n - 1; 
    PyObject *func = *pfunc; 
    PyObject *x, *w;


    if (PyCFunction_Check(func) && nk == 0) {
		//...
		
    } else {
        if (PyMethod_Check(func) && PyMethod_GET_SELF(func) != NULL) {
        
        } else
       //[3]：对PyFunctionObject对象进行调用
	   if (PyFunction_Check(func))
            x = fast_function(func, pp_stack, n, na, nk);
        else
            x = do_call(func, pp_stack, na, nk);
        //...
    }
	//...
    return x;
}

fast_function
对于一般函数(除Python独有的函数(如Draw(x, *key, **dict))外的函数)，PyEval_EvalFrameEx，进入一个新的PyFrameObject（栈桢）环境中开始执行新的字节码指令序列的循环
另一条路径，PyEval_EvalCodeEx

static PyObject *
fast_function(PyObject *func, PyObject ***pp_stack, int n, int na, int nk)
{
    PyCodeObject *co = (PyCodeObject *)PyFunction_GET_CODE(func);
    PyObject *globals = PyFunction_GET_GLOBALS(func);
    PyObject *argdefs = PyFunction_GET_DEFAULTS(func);
    PyObject **d = NULL;
    int nd = 0;


    //...
	//[1]：一般函数的快速通道
    if (argdefs == NULL && co->co_argcount == n && nk==0 &&
        co->co_flags == (CO_OPTIMIZED | CO_NEWLOCALS | CO_NOFREE)) {
        PyFrameObject *f;
        PyObject *retval = NULL;
        PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
        PyObject **fastlocals, **stack;
        int i;


        f = PyFrame_New(tstate, co, globals, NULL);
        //...
		retval = PyEval_EvalFrameEx(f,0);
        //...
		return retval;
    }
    if (argdefs != NULL) {
        d = &PyTuple_GET_ITEM(argdefs, 0);
        nd = Py_SIZE(argdefs);
    }
    return PyEval_EvalCodeEx(co, globals,
                             (PyObject *)NULL, (*pp_stack)-n, na,
                             (*pp_stack)-2*nk, nk, d, nd,
                             PyFunction_GET_CLOSURE(func));
}

4.函数执行时的名字空间
LOAD_NAME会依次在f_locals, f_globals, f_builtins搜索符号
在执行func_0.py的字节码指令序列时的global名字空间和执行函数f的字节码指令序列时的global名字空间实际上是同一个名字空间

5.
参数类型：位置参数、键参数、扩展位置参数、扩展键参数

def f( a, n = "Python", *list, **key)
扩展位置参数、扩展键参数用局部变量实现
oparg：参数个数，只需记录位置参数和键参数的个数，扩展位置参数和扩展键参数是特殊的位置参数和键参数
oparg有两个字节，低字节-->位置参数的个数，高字节-->键参数的个数
记录参数需要的内存数：n = na + 2*nk，因为位置参数只需一条LOAD_CCONST，而键参数由于(键,值)对需要两条LOAD_CONST
一个参数是位置参数还是键参数由实参决定，非键参数必须在键参数之前，eg.

def fun(a, b):
	pass
fun(1, b = 2)

5.位置参数的传递

def f(name, age):
#LOAD_CONST 0
#MAKE_FUNCTION 0
#STORE_NAME 0
	age += 5
	#LOAD_FAST 1
	#LOAD_CONST 5
	#INPLACE_ADD
	#STORE_FAST 1
	print "[", name, ",", age, "]"
	#LOAD_CONST 2
	#PRINT_ITEM
	#LOAD_FAST 0
	#PRINT_ITEM
	#LOAD_CONST 3
	#PRINT_ITEM
	#LOAD_FAST 1
	#PRINT_ITEM
	#LOAD_CONST 4
	#PRINT_ITEM
	#PRINT_NEWLINE
	#LOAD_CONST 0
	#RETURN_VALUE
age = 5;
print age
f("Robert", age)
#LOAD_NAME 0
#LOAD_CONST 2
#LOAD_NAME 1
#CALL_FUNCTION 2
#POP_TOP
print age

call_function --> fast_function

位置参数的访问
LOAD_FAST i, 将f_localsplus[i]中的对象到运行时栈中
STORE_FAST i, 将运行时栈顶中的值存放到f_localsplus[i]中
在调用函数时，Python将函数参数值从左到右到运行时栈中，在fast_function中，又将这些参数
依次拷贝到新建的与函数对应的PyFrameObject对象的f_localsplus中，最终的效果就是，Python虚拟机将
函数调用时传入的参数从左到右地依次存放在新建的PyFrameObject对象的f_localsplus中。
在访问函数参数时，Python虚拟机没有按照通常访问符号的做法，去查什么名字空间，而是直接通过
一个索引(偏移位置)来访问f_localsplus中存储的符号对应的值对象。

位置参数的默认值

def f(a = 1, b = 2):
#LOAD_CONST 0
#LOAD_CONST 1
#LOAD_CONST 2
#MAKE_FUNCTION 2
#STORE_NAME 0
	print a + b
	#LOAD_FAST 0
	#LOAD_FAST 1
	#BINARY_ADD
	#PRINT_ITEM
	#PRINT_NEWLINE
	#LOAD_CONST 0
	#RETURN_VALUE
f()
#LOAD_NAME 0
#CALL_FUNCTION 0
#POP_TOP
f(b=3)
#LOAD_NAME 0
#LOAD_CONST 3
#LOAD_CONST 4
#CALL_FUNCTION 256
#POP_TOP
#LOAD_CONST 5
#RETURN_VALUE

无论函数有无参数，其def语句编译后的结果都是一样的，差别是在进行函数调用的时候产生的，
无参函数在调用前公将PyFunctionObject对象压入运行时栈，而带参函数还需将参数也压入运行时栈
而有默认参数值的函数的def语句编译后还会多出几条LOAD_CONST字节码，将默认值压入栈中,
然后在MAKE_FUNCTION中，将这些默认值全部存放到一个PyTupleObject对象中，再将该对象设置为
PyFrameObject.func_defaults的值。这样，函数参数的默认值也成为了PyFunctionObject对象的一部分。
总结：PyFunctionObject对象包括三个主要的内容，PyCodeObject, globals名字空间和func_defaults

PyObject *
PyEval_EvalCodeEx(PyCodeObject *co, PyObject *globals, PyObject *locals,
           PyObject **args, int argcount, PyObject **kws, int kwcount,
           PyObject **defs, int defcount, PyObject *closure)
{
    register PyFrameObject *f;
    register PyObject *retval = NULL;
    register PyObject **fastlocals, **freevars;
    PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
    PyObject *x, *u;
	//[1]：创建PyFrameObject对象
    f = PyFrame_New(tstate, co, globals, locals);
    
    fastlocals = f->f_localsplus;
    freevars = f->f_localsplus + co->co_nlocals;
	
	//[a]:遍历键参数，确定函数的def语句中是否出现了键参数的名字
	for (i = 0; i < kwcount; i++) {
		PyObject *keyword = kws[2*i];
		PyObject *value = http://www.mamicode.com/kws[2*i + 1];>

当最终需要设置默认值的参数个数确定之后，Python虚拟机会从PyFrameObject对象的func_defaults中将这些参数取出，
并通过SETLOCAL将其放入PyFrameObject对象的f_localsplus所管理的内存块中。


在编译时，Python会将函数的def语句中出现的参数的名称都记录在变量名表(co_varnames)中。


对于第二次调用
Python虚拟机会先在PyCodeObject对象中的co_varnames中查找‘b‘，得到它对应的序号，然后通过SETLOCAL将
新建的PyFrameObject对象中的f_localsplus中参数b对应的位置设置为3。接下来再为需要设置默认值的默认位置参数
设置默认值。


扩展位置参数和扩展键参数，是作为局部变量来实现的
*list是由PyTupleObject实现，而**key是由PyDictObject对象实现
在编译一个函数时，如果发现了*list这样的扩展位置参数形式，会在PyCodeObject对象的co_flags中添加标识符号：CO_VARARGS,
如果发现**key扩展键参数的形式，会向co_flags中添加 CO_VARKEYWORDS



PyObject *
PyEval_EvalCodeEx(PyCodeObject *co, PyObject *globals, PyObject *locals,
           PyObject **args, int argcount, PyObject **kws, int kwcount,
           PyObject **defs, int defcount, PyObject *closure)
{
	register PyFrameObject *f;
	register PyObject **fastlocals, **freevars;
	PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
	PyObject *x, *u;
	//创建PyFrameObject对象
	f = PyFrame_New(tstate, co, globals, locals);
	fastlocals = f->localsplus;
	freevars = f->f_localsplus + f->f_nlocals;
	//[1]：判断是否需要处理扩展位置参数或扩展键参数
	if(co->co_argcount > 0 || co->co_flags & (CO_VARARGS | CO_VARKEYWORDS)){
		int i;
		int n = argcount;
		
		if(argcount > co->co_argcount ){
			n = co->co_argcount;
		}
		//[2]：设置位置参数的参数值
		for(i = 0; i < n; i++){
			x = args[i];
			SETLOCAL(i, x);
		}
		//[3]：处理扩展位置参数
		if(co->co_flags & CO_VARARGS){
			//[4]：将PyTupleObject对象放入到f_localsplus中
			u = PyTuple_New(argcount - n );
			SETLOCAL(co->co_argcount, u);
			//[5]：将扩展位置参数放入到PyTupleObject中
			for( i = n; i < argcount; i++){
				x = args[i];
				PyTuple_SET_ITEM(u, i - n, x);
			}
		}
	}
	
}


Python虚拟机会在函数的PyCodeObject对象的变量名对象表(co_varnames)中查找键参数的名字，只有在查找失败时，才能
确定该键参数应该属于一个扩展键参数。
PyObject *
PyEval_EvalCodeEx(PyCodeObject *co, PyObject *globals, PyObject *locals,
           PyObject **args, int argcount, PyObject **kws, int kwcount,
           PyObject **defs, int defcount, PyObject *closure)
{
	//...
	if(co->co_flags > 0 || co->co_flags & (CO_VARARGS | CO_VARKEYWORDS)){
		int i;
		int n = argcount;
		PyObject *kwdict = NULL;
		//...
		//[1]：创建PyDictObject对象，并将其放到f_localsplus中
		if(co->co_flags & CO_VARKEYWORDS){
			kwdict = PyDict_New();
			i = co->co_argcount;
			//[2]：PyDictObject对象必须在PyTupleObject之后
			if(co->co_flags & CO_VARARGS)
				i++;
			SETLOCAL(i, kwdict);
		}
		//遍历键参数，确定函数的def语句中是否出现了键参数的名字
		for(i = 0; i < kwcount; i++){
			PyObject *keyword = kws[2 * i];
			PyObject *value = http://www.mamicode.com/kws[2 * i + 1];>


6.函数中局部变量的访问
局部变量也是利用LOAD_FAST和 STORE_FAST来操作的，也是存放在f_localsplus中运行时栈前面的那段内存空间中。
函数的实现中没有使用local名字空间，是因为函数中的局部变量总是固定不变的，编译时就能确定，不用动态查找。
？？那local名字空间还有什么用？


7.嵌套函数、闭包和decorator
名字空间-->动态-->可将其静态化-->闭包
闭包：名字空间与函数绑定后的结果，通常利用嵌套函数来完成。


co_cellvars: tuple，保存嵌套作用域中使用的变量名
co_freevars: tuple，保存外部作用域中的变量名
f_localsplus指向的内存有四部分：运行时栈、局部变量、cell对象、free对象


外部函数的co_cellvars记录着嵌套作用域中使用的变量名，在创建内部函数的时候，将
co_cellvars中的符号对应的值保存到内存函数的f_localsplus的cell对象中，从而实现闭包。
在访问的时候


def get_func():
LOAD_CONST 0
MAKE_FUNCTION
STORE_NAME 0
	value = http://www.mamicode.com/"inner">
在PyEval_EvalCodeEx中，Python虚拟机会如同处理默认参数一样，将co_cellvars中的东西拷贝到新建的PyFrameObject的
f_localsplus中


定义时


调用时



Decorator --> 好像是回调函数
在python中，decorator是func = should_say(func)的一种包装方式，理解decorator的关键在于理解closure
def should_say(fn):
	def say(*args):
		print 'say something ...'
		fn(*args)
	return say
@should_say
def func():
	print 'in func'

和下面的其实是一样的。
#...
def func():
	print 'in func'
func = should_say(func)
func()

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看完仍有疑问？有类似问题直接问程序猿