观察你的代码在其他解释器下运行的表现或许是一项有趣的尝试。作为最受欢迎的编程语言之一，Python 需要一个解释器来执行其代码所定义的命令。与其他可直接编译成机器代码的语言不同，Python 代码需要解释器读取它并把它转译给进行相关操作的 CPU。那么，哪些解释器有哪些呢？本文将对其中几种进行介绍。解释器简介提到 Python 解释器，我们通常会想到 /usr/bin/python 这个二进制文件。它使你能够执行 .py 文件。然而，解释操作仅仅是其中一环。在 Python 代码真正被 CPU 执行之前，都需要经过以下四个步骤：词法分析 - 将人类编写的源代码转换为一序列逻辑实体，被称为 词法标记 lexical token 。解析 - 解析器会检查词法标记的语法和语义规则生成 抽象语法树 abstract syntax tree （AST）。编译 - 编译器会根据 AST 创建 Python 字节码，这些字节码由非常基础的，和平台无关的指令组成。解释 - 解释器处理字节码并执行特定的操作。如你所见，在任何实质性的操作发生之前，我们需要走过这些步骤。这也解释了深入研究不同解释器的重要性。1、CPython作为 Python 的参考实现，CPython 默认地被许多系统所采用。如其名称所示，CPython 是用 C 语言编写的。这也意味着，我们可以 以 C 语言编写扩展，从而让 Python 打通到广泛使用的 C 语言库代码。CPython 广泛应用于各种平台，包括 ARM 和 RISC。然而，作为 Python 的参考实现，CPython 更注重精细的优化，而非运行速度。2、PystonPyston 是一个从 CPython 解释器衍生出的分支，其中实现了性能优化。该项目定位自己为标准 CPython 解释器在处理大型、真实世界应用时的替代品，并有可能加速高达 30%。由于缺乏兼容的二进制包，Pyston 在下载过程中需要重新编译。3、PyPy采用了 RPython 编写的 PyPy 是一个专为 Python 配备的 即时（JIT） 编译器，RPython 是 Python 的一个静态类型的子集。不同于 CPython 解释器，PyPy 对源代码进行编译，生成 CPU 可直接执行的机器码。PyPy 是 Python 开发者的实验室，在这里他们能更容易地测试新特性。相较于 CPython，PyPy 的执行速度更快。由于 JIT 编译器的特性，长时间运行的应用更能从缓存中受益。PyPy 可以被视为 CPython 的有效替代。虽然其中存在一些缺点，大部分的 C 扩展模块在 PyPy 中也得到支持，但运行速度会相对慢一些。PyPy 扩展模块使用 Python（而不是 C）编写，这使 JIT 编译器能够对其进行优化。只要你的应用程序不依赖于不兼容的模块，PyPy 就是替换 CPython 的理想选择。你可以在项目官网找到一个专门的页面，详细描述 PyPy 与 CPython 的不同之处：PyPy 与 CPython 的差异4、RustPython顾名思义，RustPython 是一个由 Rust 编写的 Python 解释器。尽管 Rust 如今还是一个相对年轻的编程语言，但因其优良特性已逐步受到开发者的推崇，甚至被视为 C 和 C++ 的可能接班人。默认情况下，RustPython 的行为与 CPython 的解释器类似，但它也可以选择启用 JIT 编译器。值得一提的是，Rust 工具链能直接编译为 WebAssembly ，进而允许在浏览器中全面运行解释器。你可以在 这里 看到它的在线演示。5、Stackless PythonStackless Python 自称是 Python 编程语言的增强版本。该项目基本上是 CPython 解释器衍生的一个项目，其为该语言添加了微线程、通道和调度器。微线程可以帮助你将代码组织成可以并行运行的 “ 小任务 tasklet ”。这与采用 greenlet 模块的绿色线程模型相似。通道可以用作 “小任务” 之间的双向通信。Stackless Python 的一个知名用户是大型多人在线角色扮演游戏 Eve Online。6、Micro Python如果你的目标平台是微控制器，那么 MicroPython 将是你的首选。它是一种极简的实现，只需要 16kB 的内存和 256kB 的存储空间。由于其主要面向的是嵌入式环境，MicroPython 的标准库只包含 CPython 丰富的 STL 的一部分。对于开发和测试，或者作为轻量级替代品，MicroPython 也可以在普通的 x86 和 x64 系统上运行。MicroPython 支持 Linux、Windows，以及多种微控制器。性能就其设计而言，Python 本质上是一种运行速度不够快的语言。根据任务性质的不同，各种解释器间存在明显的性能差异。要想弄清楚哪种解释器最适合特定任务，可以参考 pybenchmarks.org。与使用解释器相比，另一种选择是直接将 Python 二进制代码编译成机器码，例如，Nuitka 就是能够完成这种工作的项目之一，它可以将 Python 代码编译成 C 代码，然后将 C 代码通过常规的 C 编译器编译成机器码。Python 编译器的主题范围广泛，值得一篇独立的文章来详述。总结Python 是构建快速原型和自动化任务的优秀语言，同时它又易于学习，对初学者友好。如果你平时维持使用 CPython，那么尝试看看你的代码在另一解释器上运行会是什么样子也许会很有趣。如果你是 Fedora 用户，你可以轻松地测试几种其他解释器，因为其包管理器已经提供了需要的二进制文件。你可以在 fedora.developer.org 上查找更多信息。（题图：MJ/9b24f27b-bd2b-4916-9f33-bcfb9e2b1d33）via: https://opensource.com/article/22/9/python-interpreters-2022作者：Stephan Avenwedde 选题：lkxed 译者：ChatGPT 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
早上醒来的时候，我就在想：“为什么我们学习一个新技能这么难？”我不认为那是因为它很难。我认为原因可能在于我们花了太多的时间，而这件难事需要有丰富的阅历和足够的知识，然而我们要把这样的知识转换成技能所用的练习时间又不够。拿游泳来说，你可以花上几天时间来阅读很多有关游泳的书籍，花几个小时和资深的游泳者和教练交流，观看所有可以获得的训练视频，但你第一次跳进水池的时候，仍然会像一个石头那样沉入水中，要点在于：你认为自己有多了解那件事都无关紧要 —— 你得通过练习把知识变成技能。为了帮你练习，我把训练放在了这个系列的 第一部分 和 第二部分 了。当然，你会在今后的文章中看到更多练习，我保证 ：)好，让我们开始今天的学习。到现在为止，你已经知道了怎样解释像 “7 + 3” 或者 “12 - 9” 这样的两个整数相加减的算术表达式。今天我要说的是怎么解析（识别）、解释有多个数字相加减的算术表达式，比如 “7 - 3 + 2 - 1”。文中的这个算术表达式可以用下面的这个语法图表示：什么是 语法图 syntax diagram ？ 语法图 是对一门编程语言中的语法规则进行图像化的表示。基本上，一个语法图就能告诉你哪些语句可以在程序中出现，哪些不能出现。语法图很容易读懂：按照箭头指向的路径。某些路径表示的是判断，有些表示的是循环。你可以按照以下的方式读上面的语法图：一个 term 后面可以是加号或者减号，接着可以是另一个 term，这个 term 后面又可以是一个加号或者减号，后面又是一个 term，如此循环。从字面上你就能读懂这个图片了。或许你会奇怪，“term” 是什么、对于本文来说，“term” 就是个整数。语法图有两个主要的作用：它们用图形的方式表示一个编程语言的特性（语法）。它们可以用来帮你写出解析器 —— 你可以根据下列简单规则把图片转换成代码。你已经知道，识别出记号流中的词组的过程就叫做 解析。解释器或者编译器执行这个任务的部分叫做 解析器。解析也称为 语法分析，并且解析器这个名字很合适，你猜的对，就是 语法分析器。根据上面的语法图，下面这些表达式都是合法的：33 + 47 - 3 + 2 - 1因为算术表达式的语法规则在不同的编程语言里面是很相近的，我们可以用 Python shell 来“测试”语法图。打开 Python shell，运行下面的代码：>>> 3 3 >>> 3 + 4 7 >>> 7 - 3 + 2 - 1 5 意料之中。表达式 “3 + ” 不是一个有效的数学表达式，根据语法图，加号后面必须要有个 term （整数），否则就是语法错误。然后，自己在 Python shell 里面运行：>>> 3 + File "<stdin>", line 1 3 + ^ SyntaxError: invalid syntax 能用 Python shell 来做这样的测试非常棒，让我们把上面的语法图转换成代码，用我们自己的解释器来测试，怎么样？从之前的文章里（第一部分 和 第二部分）你知道 expr 方法包含了我们的解析器和解释器。再说一遍，解析器仅仅识别出结构，确保它与某些特性对应，而解释器实际上是在解析器成功识别（解析）特性之后，就立即对表达式进行评估。以下代码片段显示了对应于图表的解析器代码。语法图里面的矩形方框（term）变成了 term 方法，用于解析整数，expr 方法和语法图的流程一致：def term(self): self.eat(INTEGER) def expr(self): # 把当前标记设为从输入中拿到的第一个标记 self.current_token = self.get_next_token() self.term() while self.current_token.type in (PLUS, MINUS): token = self.current_token if token.type == PLUS: self.eat(PLUS) self.term() elif token.type == MINUS: self.eat(MINUS) self.term() 你能看到 expr 首先调用了 term 方法。然后 expr 方法里面的 while 循环可以执行 0 或多次。在循环里面解析器基于标记做出判断（是加号还是减号）。花一些时间，你就知道，上述代码确实是遵循着语法图的算术表达式流程。解析器并不解释任何东西：如果它识别出了一个表达式，它就静默着，如果没有识别出来，就会抛出一个语法错误。改一下 expr 方法，加入解释器的代码：def term(self): """Return an INTEGER token value""" token = self.current_token self.eat(INTEGER) return token.value def expr(self): """Parser / Interpreter """ # 将输入中的第一个标记设置成当前标记 self.current_token = self.get_next_token() result = self.term() while self.current_token.type in (PLUS, MINUS): token = self.current_token if token.type == PLUS: self.eat(PLUS) result = result + self.term() elif token.type == MINUS: self.eat(MINUS) result = result - self.term() return result 因为解释器需要评估一个表达式， term 方法被改成返回一个整型值，expr 方法被改成在合适的地方执行加法或减法操作，并返回解释的结果。尽管代码很直白，我建议花点时间去理解它。进行下一步，看看完整的解释器代码，好不？这是新版计算器的源代码，它可以处理包含有任意多个加法和减法运算的有效的数学表达式。# 标记类型 # # EOF （end-of-file 文件末尾）标记是用来表示所有输入都解析完成 INTEGER, PLUS, MINUS, EOF = 'INTEGER', 'PLUS', 'MINUS', 'EOF' class Token(object): def __init__(self, type, value): # token 类型: INTEGER, PLUS, MINUS, or EOF self.type = type # token 值: 非负整数值, '+', '-', 或无 self.value = value def __str__(self): """String representation of the class instance. Examples: Token(INTEGER, 3) Token(PLUS, '+') """ return 'Token({type}, {value})'.format( type=self.type, value=repr(self.value) ) def __repr__(self): return self.__str__() class Interpreter(object): def __init__(self, text): # 客户端字符输入， 例如. "3 + 5", "12 - 5", self.text = text # self.pos is an index into self.text self.pos = 0 # 当前标记实例 self.current_token = None self.current_char = self.text[self.pos] ########################################################## # Lexer code # ########################################################## def error(self): raise Exception('Invalid syntax') def advance(self): """Advance the `pos` pointer and set the `current_char` variable.""" self.pos += 1 if self.pos > len(self.text) - 1: self.current_char = None # Indicates end of input else: self.current_char = self.text[self.pos] def skip_whitespace(self): while self.current_char is not None and self.current_char.isspace(): self.advance() def integer(self): """Return a (multidigit) integer consumed from the input.""" result = '' while self.current_char is not None and self.current_char.isdigit(): result += self.current_char self.advance() return int(result) def get_next_token(self): """Lexical analyzer (also known as scanner or tokenizer) This method is responsible for breaking a sentence apart into tokens. One token at a time. """ while self.current_char is not None: if self.current_char.isspace(): self.skip_whitespace() continue if self.current_char.isdigit(): return Token(INTEGER, self.integer()) if self.current_char == '+': self.advance() return Token(PLUS, '+') if self.current_char == '-': self.advance() return Token(MINUS, '-') self.error() return Token(EOF, None) ########################################################## # Parser / Interpreter code # ########################################################## def eat(self, token_type): # 将当前的标记类型与传入的标记类型作比较，如果他们相匹配，就 # “eat” 掉当前的标记并将下一个标记赋给 self.current_token， # 否则抛出一个异常 if self.current_token.type == token_type: self.current_token = self.get_next_token() else: self.error() def term(self): """Return an INTEGER token value.""" token = self.current_token self.eat(INTEGER) return token.value def expr(self): """Arithmetic expression parser / interpreter.""" # 将输入中的第一个标记设置成当前标记 self.current_token = self.get_next_token() result = self.term() while self.current_token.type in (PLUS, MINUS): token = self.current_token if token.type == PLUS: self.eat(PLUS) result = result + self.term() elif token.type == MINUS: self.eat(MINUS) result = result - self.term() return result def main(): while True: try: # To run under Python3 replace 'raw_input' call # 要在 Python3 下运行，请把 ‘raw_input’ 的调用换成 ‘input’ text = raw_input('calc> ') except EOFError: break if not text: continue interpreter = Interpreter(text) result = interpreter.expr() print(result) if __name__ == '__main__': main() 把上面的代码保存到 calc3.py 文件中，或者直接从 GitHub 上下载。试着运行它。看看它能不能处理我之前给你看过的语法图里面派生出的数学表达式。这是我在自己的笔记本上运行的示例：$ python calc3.py calc> 3 3 calc> 7 - 4 3 calc> 10 + 5 15 calc> 7 - 3 + 2 - 1 5 calc> 10 + 1 + 2 - 3 + 4 + 6 - 15 5 calc> 3 + Traceback (most recent call last): File "calc3.py", line 147, in <module> main() File "calc3.py", line 142, in main result = interpreter.expr() File "calc3.py", line 123, in expr result = result + self.term() File "calc3.py", line 110, in term self.eat(INTEGER) File "calc3.py", line 105, in eat self.error() File "calc3.py", line 45, in error raise Exception('Invalid syntax') Exception: Invalid syntax 记得我在文章开始时提过的练习吗：它们在这儿，我保证过的：)画出只包含乘法和除法的数学表达式的语法图，比如 “7 * 4 / 2 * 3”。认真点，拿只钢笔或铅笔，试着画一个。 修改计算器的源代码，解释只包含乘法和除法的数学表达式。比如 “7 * 4 / 2 * 3”。从头写一个可以处理像 “7 - 3 + 2 - 1” 这样的数学表达式的解释器。用你熟悉的编程语言，不看示例代码自己思考着写出代码。做的时候要想一想这里面包含的组件：一个词法分析器，读取输入并转换成标记流，一个解析器，从词法分析器提供的记号流中获取，并且尝试识别流中的结构，一个解释器，在解析器成功解析（识别）有效的数学表达式后产生结果。把这些要点串起来。花一点时间把你获得的知识变成一个可以运行的数学表达式的解释器。检验你的理解：什么是语法图？什么是语法分析？什么是语法分析器？嘿，看！你看完了所有内容。感谢你们坚持到今天，而且没有忘记练习。:) 下次我会带着新的文章回来，尽请期待。via: https://ruslanspivak.com/lsbasi-part3/作者：Ruslan Spivak 译者：BriFuture 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
在一本叫做 《高效思考的 5 要素》 的书中，作者 Burger 和 Starbird 讲述了一个关于他们如何研究 Tony Plog 的故事，他是一位举世闻名的交响曲名家，为一些有才华的演奏者开创了一个大师班。这些学生一开始演奏复杂的乐曲，他们演奏的非常好。然后他们被要求演奏非常基础简单的乐曲。当他们演奏这些乐曲时，与之前所演奏的相比，听起来非常幼稚。在他们结束演奏后，老师也演奏了同样的乐曲，但是听上去非常娴熟。差别令人震惊。Tony 解释道，精通简单音符可以让人更好的掌握复杂的部分。这个例子很清晰 —— 要成为真正的名家，必须要掌握简单基础的思想。故事中的例子明显不仅仅适用于音乐，而且适用于软件开发。这个故事告诉我们不要忽视繁琐工作中简单基础的概念的重要性，哪怕有时候这让人感觉是一种倒退。尽管熟练掌握一门工具或者框架非常重要，了解它们背后的原理也是极其重要的。正如 Palph Waldo Emerson 所说：“如果你只学习方法，你就会被方法束缚。但如果你知道原理，就可以发明自己的方法。”有鉴于此，让我们再次深入了解解释器和编译器。今天我会向你们展示一个全新的计算器，与 第一部分 相比，它可以做到：处理输入字符串任意位置的空白符识别输入字符串中的多位整数做两个整数之间的减法（目前它仅能加减整数）新版本计算器的源代码在这里，它可以做到上述的所有事情：# 标记类型 # EOF （end-of-file 文件末尾）标记是用来表示所有输入都解析完成 INTEGER, PLUS, MINUS, EOF = 'INTEGER', 'PLUS', 'MINUS', 'EOF' class Token(object): def __init__(self, type, value): # token 类型: INTEGER, PLUS, MINUS, or EOF self.type = type # token 值: 非负整数值, '+', '-', 或无 self.value = value def __str__(self): """String representation of the class instance. Examples: Token(INTEGER, 3) Token(PLUS '+') """ return 'Token({type}, {value})'.format( type=self.type, value=repr(self.value) ) def __repr__(self): return self.__str__() class Interpreter(object): def __init__(self, text): # 客户端字符输入， 例如. "3 + 5", "12 - 5", self.text = text # self.pos 是 self.text 的索引 self.pos = 0 # 当前标记实例 self.current_token = None self.current_char = self.text[self.pos] def error(self): raise Exception('Error parsing input') def advance(self): """Advance the 'pos' pointer and set the 'current_char' variable.""" self.pos += 1 if self.pos > len(self.text) - 1: self.current_char = None # Indicates end of input else: self.current_char = self.text[self.pos] def skip_whitespace(self): while self.current_char is not None and self.current_char.isspace(): self.advance() def integer(self): """Return a (multidigit) integer consumed from the input.""" result = '' while self.current_char is not None and self.current_char.isdigit(): result += self.current_char self.advance() return int(result) def get_next_token(self): """Lexical analyzer (also known as scanner or tokenizer) This method is responsible for breaking a sentence apart into tokens. """ while self.current_char is not None: if self.current_char.isspace(): self.skip_whitespace() continue if self.current_char.isdigit(): return Token(INTEGER, self.integer()) if self.current_char == '+': self.advance() return Token(PLUS, '+') if self.current_char == '-': self.advance() return Token(MINUS, '-') self.error() return Token(EOF, None) def eat(self, token_type): # 将当前的标记类型与传入的标记类型作比较，如果他们相匹配，就 # “eat” 掉当前的标记并将下一个标记赋给 self.current_token， # 否则抛出一个异常 if self.current_token.type == token_type: self.current_token = self.get_next_token() else: self.error() def expr(self): """Parser / Interpreter expr -> INTEGER PLUS INTEGER expr -> INTEGER MINUS INTEGER """ # 将输入中的第一个标记设置成当前标记 self.current_token = self.get_next_token() # 当前标记应该是一个整数 left = self.current_token self.eat(INTEGER) # 当前标记应该是 ‘+’ 或 ‘-’ op = self.current_token if op.type == PLUS: self.eat(PLUS) else: self.eat(MINUS) # 当前标记应该是一个整数 right = self.current_token self.eat(INTEGER) # 在上述函数调用后，self.current_token 就被设为 EOF 标记 # 这时要么是成功地找到 INTEGER PLUS INTEGER，要么是 INTEGER MINUS INTEGER # 序列的标记，并且这个方法可以仅仅返回两个整数的加或减的结果，就能高效解释客户端的输入 if op.type == PLUS: result = left.value + right.value else: result = left.value - right.value return result def main(): while True: try: # To run under Python3 replace 'raw_input' call # with 'input' text = raw_input('calc> ') except EOFError: break if not text: continue interpreter = Interpreter(text) result = interpreter.expr() print(result) if __name__ == '__main__': main() 把上面的代码保存到 calc2.py 文件中，或者直接从 GitHub 上下载。试着运行它。看看它是不是正常工作：它应该能够处理输入中任意位置的空白符；能够接受多位的整数，并且能够对两个整数做减法和加法。这是我在自己的笔记本上运行的示例：$ python calc2.py calc> 27 + 3 30 calc> 27 - 7 20 calc> 与 第一部分 的版本相比，主要的代码改动有：get_next_token 方法重写了很多。增加指针位置的逻辑之前是放在一个单独的方法中。增加了一些方法：skip_whitespace 用于忽略空白字符，integer 用于处理输入字符的多位整数。expr 方法修改成了可以识别 “整数 -> 减号 -> 整数” 词组和 “整数 -> 加号 -> 整数” 词组。在成功识别相应的词组后，这个方法现在可以解释加法和减法。第一部分 中你学到了两个重要的概念，叫做 标记 token 和 词法分析 lexical analyzer 。现在我想谈一谈 词法 lexeme 、 解析 parsing 和 解析器 parser 。你已经知道了标记。但是为了让我详细的讨论标记，我需要谈一谈词法。词法是什么？ 词法 lexeme 是一个 标记 token 中的字符序列。在下图中你可以看到一些关于标记的例子，这可以让它们之间的关系变得清晰：现在还记得我们的朋友，expr 方法吗？我之前说过，这是数学表达式实际被解释的地方。但是你要先识别这个表达式有哪些词组才能解释它，比如它是加法还是减法。expr 方法最重要的工作是：它从 get_next_token 方法中得到流，并找出该标记流的结构，然后解释已经识别出的词组，产生数学表达式的结果。在标记流中找出结构的过程，或者换种说法，识别标记流中的词组的过程就叫 解析 parsing 。解释器或者编译器中执行这个任务的部分就叫做 解析器 parser 。现在你知道 expr 方法就是你的解释器的部分， 解析 parsing 和 解释 interpreting 都在这里发生 —— expr 方法首先尝试识别（解析）标记流里的 “整数 -> 加法 -> 整数” 或者 “整数 -> 减法 -> 整数” 词组，成功识别后 （解析了） 其中一个词组，这个方法就开始解释它，返回两个整数的和或差。又到了练习的时间。扩展这个计算器，让它能够计算两个整数的乘法扩展这个计算器，让它能够计算两个整数的除法修改代码，让它能够解释包含了任意数量的加法和减法的表达式，比如 “9 - 5 + 3 + 11”检验你的理解：词法是什么？找出标记流结构的过程叫什么，或者换种说法，识别标记流中一个词组的过程叫什么？解释器（编译器）执行解析的部分叫什么？希望你喜欢今天的内容。在该系列的下一篇文章里你就能扩展计算器从而处理更多复杂的算术表达式。敬请期待。via: https://ruslanspivak.com/lsbasi-part2/作者：Ruslan Spivak 译者：BriFuture 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
“如果你不知道编译器是怎么工作的，那你就不知道电脑是怎么工作的。如果你不能百分百确定，那就是不知道它们是如何工作的。” --Steve Yegge就是这样。想一想。你是萌新还是一个资深的软件开发者实际上都无关紧要：如果你不知道 编译器 compiler 和 解释器 interpreter 是怎么工作的，那么你就不知道电脑是怎么工作的。就这么简单。所以，你知道编译器和解释器是怎么工作的吗？我是说，你百分百确定自己知道他们怎么工作吗？如果不知道。或者如果你不知道但你非常想要了解它。不用担心。如果你能坚持跟着这个系列做下去，和我一起构建一个解释器和编译器，最后你将会知道他们是怎么工作的。并且你会变成一个自信满满的快乐的人。至少我希望如此。为什么要学习编译器和解释器？有三点理由。要写出一个解释器或编译器，你需要有很多的专业知识，并能融会贯通。写一个解释器或编译器能帮你加强这些能力，成为一个更厉害的软件开发者。而且，你要学的技能对编写软件非常有用，而不是仅仅局限于解释器或编译器。你确实想要了解电脑是怎么工作的。通常解释器和编译器看上去很魔幻。你或许不习惯这种魔力。你会想去揭开构建解释器和编译器那层神秘的面纱，了解它们的原理，把事情做好。你想要创建自己的编程语言或者特定领域的语言。如果你创建了一个，你还要为它创建一个解释器或者编译器。最近，兴起了对新的编程语言的兴趣。你能看到几乎每天都有一门新的编程语言横空出世：Elixir，Go，Rust，还有很多。好，但什么是解释器和编译器？解释器 和 编译器 的任务是把用高级语言写的源程序翻译成其他的格式。很奇怪，是不是？忍一忍，稍后你会在这个系列学到到底把源程序翻译成什么东西。这时你可能会奇怪解释器和编译器之间有什么区别。为了实现这个系列的目的，我们规定一下，如果有个翻译器把源程序翻译成机器语言，那它就是 编译器。如果一个翻译器可以处理并执行源程序，却不用把它翻译器机器语言，那它就是 解释器。直观上它看起来像这样：我希望你现在确信你很想学习构建一个编译器和解释器。你期望在这个教程里学习解释器的哪些知识呢？你看这样如何。你和我一起为 Pascal 语言的一个大子集做一个简单的解释器。在这个系列结束的时候你能做出一个可以运行的 Pascal 解释器和一个像 Python 的 pdb 那样的源代码级别的调试器。你或许会问，为什么是 Pascal？一方面，它不是我为了这个系列而提出的一个虚构的语言：它是真实存在的一门编程语言，有很多重要的语言结构。有些陈旧但有用的计算机书籍使用 Pascal 编程语言作为示例（我知道对于选择一门语言来构建解释器，这个理由并不令人信服，但我认为学一门非主流的语言也不错 :））。这有个 Pascal 中的阶乘函数示例，你将能用自己的解释器解释代码，还能够用可交互的源码级调试器进行调试，你可以这样创造：program factorial; function factorial(n: integer): longint; begin if n = 0 then factorial := 1 else factorial := n * factorial(n - 1); end; var n: integer; begin for n := 0 to 16 do writeln(n, '! = ', factorial(n)); end. 这个 Pascal 解释器的实现语言会使用 Python，但你也可以用其他任何语言，因为这里展示的思想不依赖任何特殊的实现语言。好，让我们开始干活。准备好了，出发！你会从编写一个简单的算术表达式解析器，也就是常说的计算器，开始学习解释器和编译器。今天的目标非常简单：让你的计算器能处理两个个位数相加，比如 3+5。下面是你的计算器的源代码——不好意思，是解释器：# 标记类型 # # EOF （end-of-file 文件末尾）标记是用来表示所有输入都解析完成 INTEGER, PLUS, EOF = 'INTEGER', 'PLUS', 'EOF' class Token(object): def __init__(self, type, value): # token 类型: INTEGER, PLUS, MINUS, or EOF self.type = type # token 值: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, '+', 或 None self.value = value def __str__(self): """String representation of the class instance. Examples: Token(INTEGER, 3) Token(PLUS '+') """ return 'Token({type}, {value})'.format( type=self.type, value=repr(self.value) ) def __repr__(self): return self.__str__() class Interpreter(object): def __init__(self, text): # 用户输入字符串, 例如 "3+5" self.text = text # self.pos 是 self.text 的索引 self.pos = 0 # 当前标记实例 self.current_token = None def error(self): raise Exception('Error parsing input') def get_next_token(self): """词法分析器（也说成扫描器或者标记器） 该方法负责把一个句子分成若干个标记。每次处理一个标记 """ text = self.text # self.pos 索引到达了 self.text 的末尾吗？ # 如果到了，就返回 EOF 标记，因为没有更多的 # 能转换成标记的输入了 if self.pos > len(text) - 1: return Token(EOF, None) # 从 self.pos 位置获取当前的字符， # 基于单个字符判断要生成哪种标记 current_char = text[self.pos] # 如果字符是一个数字，就把他转换成一个整数，生成一个 INTEGER # 标记，累加 self.pos 索引，指向数字后面的下一个字符， # 并返回 INTEGER 标记 if current_char.isdigit(): token = Token(INTEGER, int(current_char)) self.pos += 1 return token if current_char == '+': token = Token(PLUS, current_char) self.pos += 1 return token self.error() def eat(self, token_type): # 将当前的标记类型与传入的标记类型作比较，如果他们相匹配，就 # “eat” 掉当前的标记并将下一个标记赋给 self.current_token， # 否则抛出一个异常 if self.current_token.type == token_type: self.current_token = self.get_next_token() else: self.error() def expr(self): """expr -> INTEGER PLUS INTEGER""" # 将输入中的第一个标记设置成当前标记 self.current_token = self.get_next_token() # 我们期望当前标记是个位数。 left = self.current_token self.eat(INTEGER) # 期望当前标记是 ‘+’ 号 op = self.current_token self.eat(PLUS) # 我们期望当前标记是个位数。 right = self.current_token self.eat(INTEGER) # 上述操作完成后，self.current_token 被设成 EOF 标记 # 这时成功找到 INTEGER PLUS INTEGER 标记序列 # 这个方法就可以返回两个整数相加的结果了， # 即高效的解释了用户输入 result = left.value + right.value return result def main(): while True: try: # 要在 Python3 下运行，请把 ‘raw_input’ 换成 ‘input’ text = raw_input('calc> ') except EOFError: break if not text: continue interpreter = Interpreter(text) result = interpreter.expr() print(result) if __name__ == '__main__': main() 把上面的代码保存到 calc1.py 文件，或者直接从 GitHub 上下载。在你深入研究代码前，在命令行里面运行它看看效果。试一试！这是我笔记本上的示例会话（如果你想在 Python3 下运行，你要把 raw_input 换成 input）：$ python calc1.py calc> 3+4 7 calc> 3+5 8 calc> 3+9 12 calc> 要让你的简易计算器正常工作，不抛出异常，你的输入要遵守以下几个规则：只允许输入个位数此时支持的唯一一个运算符是加法输入中不允许有任何的空格符号要让计算器变得简单，这些限制非常必要。不用担心，你很快就会让它变得很复杂。好，现在让我们深入它，看看解释器是怎么工作，它是怎么评估出算术表达式的。当你在命令行中输入一个表达式 3+5，解释器就获得了字符串 “3+5”。为了让解释器能够真正理解要用这个字符串做什么，它首先要把输入 “3+5” 分到叫做 token（标记）的容器里。 标记 token 是一个拥有类型和值的对象。比如说，对字符 “3” 而言，标记的类型是 INTEGER 整数，对应的值是 3。把输入字符串分成标记的过程叫 词法分析 lexical analysis 。因此解释器的需要做的第一步是读取输入字符，并将其转换成标记流。解释器中的这一部分叫做 词法分析器 lexical analyzer ，或者简短点叫 lexer。你也可以给它起别的名字，诸如 扫描器 scanner 或者 标记器 tokenizer 。它们指的都是同一个东西：解释器或编译器中将输入字符转换成标记流的那部分。Interpreter 类中的 get_next_token 方法就是词法分析器。每次调用它的时候，你都能从传入解释器的输入字符中获得创建的下一个标记。仔细看看这个方法，看看它是如何完成把字符转换成标记的任务的。输入被存在可变文本中，它保存了输入的字符串和关于该字符串的索引（把字符串想象成字符数组）。pos 开始时设为 0，指向字符 ‘3’。这个方法一开始检查字符是不是数字，如果是，就将 pos 加 1，并返回一个 INTEGER 类型的标记实例，并把字符 ‘3’ 的值设为整数，也就是整数 3：现在 pos 指向文本中的 ‘+’ 号。下次调用这个方法的时候，它会测试 pos 位置的字符是不是个数字，然后检测下一个字符是不是个加号，就是这样。结果这个方法把 pos 加 1，返回一个新创建的标记，类型是 PLUS，值为 ‘+’。pos 现在指向字符 ‘5’。当你再调用 get_next_token 方法时，该方法会检查这是不是个数字，就是这样，然后它把 pos 加 1，返回一个新的 INTEGER 标记，该标记的值被设为整数 5：因为 pos 索引现在到了字符串 “3+5” 的末尾，你每次调用 get_next_token 方法时，它将会返回 EOF 标记：自己试一试，看看计算器里的词法分析器的运行：>>> from calc1 import Interpreter >>> >>> interpreter = Interpreter('3+5') >>> interpreter.get_next_token() Token(INTEGER, 3) >>> >>> interpreter.get_next_token() Token(PLUS, '+') >>> >>> interpreter.get_next_token() Token(INTEGER, 5) >>> >>> interpreter.get_next_token() Token(EOF, None) >>> 既然你的解释器能够从输入字符中获取标记流，解释器需要对它做点什么：它需要在词法分析器 get_next_token 中获取的标记流中找出相应的结构。你的解释器应该能够找到流中的结构：INTEGER -> PLUS -> INTEGER。就是这样，它尝试找出标记的序列：整数后面要跟着加号，加号后面要跟着整数。负责找出并解释结构的方法就是 expr。该方法检验标记序列确实与期望的标记序列是对应的，比如 INTEGER -> PLUS -> INTEGER。成功确认了这个结构后，就会生成加号左右两边的标记的值相加的结果，这样就成功解释你输入到解释器中的算术表达式了。expr 方法用了一个助手方法 eat 来检验传入的标记类型是否与当前的标记类型相匹配。在匹配到传入的标记类型后，eat 方法会获取下一个标记，并将其赋给 current_token 变量，然后高效地 “吃掉” 当前匹配的标记，并将标记流的虚拟指针向后移动。如果标记流的结构与期望的 INTEGER -> PLUS -> INTEGER 标记序列不对应，eat 方法就抛出一个异常。让我们回顾下解释器做了什么来对算术表达式进行评估的：解释器接受输入字符串，比如说 “3+5”解释器调用 expr 方法，在词法分析器 get_next_token 返回的标记流中找出结构。这个结构就是 INTEGER -> PLUS -> INTEGER 这样的格式。在确认了格式后，它就通过把两个整型标记相加来解释输入，因为此时对于解释器来说很清楚，它要做的就是把两个整数 3 和 5 进行相加。恭喜。你刚刚学习了怎么构建自己的第一个解释器！现在是时候做练习了。看了这篇文章，你肯定觉得不够，是吗？好，准备好做这些练习：修改代码，允许输入多位数，比如 “12+3”添加一个方法忽略空格符，让你的计算器能够处理带有空白的输入，比如 “12 + 3”修改代码，用 ‘-’ 号而非 ‘+’ 号去执行减法比如 “7-5”检验你的理解什么是解释器？什么是编译器解释器和编译器有什么差别？什么是标记?将输入分隔成若干个标记的过程叫什么？解释器中进行词法分析的部分叫什么？解释器或编译器中进行词法分析的部分有哪些其他的常见名字？在结束本文前，我衷心希望你能留下学习解释器和编译器的承诺。并且现在就开始做。不要把它留到以后。不要拖延。如果你已经看完了本文，就开始吧。如果已经仔细看完了但是还没做什么练习 —— 现在就开始做吧。如果已经开始做练习了，那就把剩下的做完。你懂得。而且你知道吗？签下承诺书，今天就开始学习解释器和编译器！本人， \_\_\_\_\_\_，身体健全，思想正常，在此承诺从今天开始学习解释器和编译器，直到我百分百了解它们是怎么工作的！签字人:日期:签字，写上日期，把它放在你每天都能看到的地方，确保你能坚守承诺。谨记你的承诺：“承诺就是，你说自己会去做的事，在你说完就一直陪着你的东西。” —— Darren Hardy好，今天的就结束了。这个系列的下一篇文章里，你将会扩展自己的计算器，让它能够处理更复杂的算术表达式。敬请期待。via: https://ruslanspivak.com/lsbasi-part1/作者：Ruslan Spivak 译者：BriFuture 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
Allison 是 Dropbox 的工程师，在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前，她是 Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python 内部机制的演讲，并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是 akaptur.com。介绍Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的，建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python 实现（CPython）差不多，所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器，特别是 CPython 解释器。（如果你不知道你用的是什么 Python，那么很可能它就是 CPython）。尽管 Byterun 很小，但它能执行大多数简单的 Python 程序（这一章是基于 Python 3.5 及其之前版本生成的字节码的，在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变）。Python 解释器在开始之前，让我们限定一下“Pyhton 解释器”的意思。在讨论 Python 的时候，“解释器”这个词可以用在很多不同的地方。有的时候解释器指的是 Python REPL，即当你在命令行下敲下 python 时所得到的交互式环境。有时候人们会或多或少的互换使用 “Python 解释器”和“Python”来说明从头到尾执行 Python 代码的这一过程。在本章中，“解释器”有一个更精确的意思：Python 程序的执行过程中的最后一步。在解释器接手之前，Python 会执行其他 3 个步骤：词法分析，语法解析和编译。这三步合起来把源代码转换成 代码对象 （ code object ） ，它包含着解释器可以理解的指令。而解释器的工作就是解释代码对象中的指令。你可能很奇怪执行 Python 代码会有编译这一步。Python 通常被称为解释型语言，就像 Ruby，Perl 一样，它们和像 C，Rust 这样的编译型语言相对。然而，这个术语并不是它看起来的那样精确。大多数解释型语言包括 Python 在内，确实会有编译这一步。而 Python 被称为解释型的原因是相对于编译型语言，它在编译这一步的工作相对较少（解释器做相对多的工作）。在这章后面你会看到，Python 的编译器比 C 语言编译器需要更少的关于程序行为的信息。Python 的 Python 解释器Byterun 是一个用 Python 写的 Python 解释器，这点可能让你感到奇怪，但没有比用 C 语言写 C 语言编译器更奇怪的了。（事实上，广泛使用的 gcc 编译器就是用 C 语言本身写的）你可以用几乎任何语言写一个 Python 解释器。用 Python 写 Python 既有优点又有缺点。最大的缺点就是速度：用 Byterun 执行代码要比用 CPython 执行慢的多，CPython 解释器是用 C 语言实现的，并做了认真优化。然而 Byterun 是为了学习而设计的，所以速度对我们不重要。使用 Python 最大优势是我们可以仅仅实现解释器，而不用担心 Python 运行时部分，特别是对象系统。比如当 Byterun 需要创建一个类时，它就会回退到“真正”的 Python。另外一个优势是 Byterun 很容易理解，部分原因是它是用人们很容易理解的高级语言写的（Python ！）（另外我们不会对解释器做优化 —— 再一次，清晰和简单比速度更重要）构建一个解释器在我们考察 Byterun 代码之前，我们需要从高层次对解释器结构有一些了解。Python 解释器是如何工作的？Python 解释器是一个 虚拟机 （ virtual machine ） ，是一个模拟真实计算机的软件。我们这个虚拟机是 栈机器 （ stack machine ） ，它用几个栈来完成操作（与之相对的是 寄存器机器 （ register machine ） ，它从特定的内存地址读写数据）。Python 解释器是一个 字节码解释器 （ bytecode interpreter ） ：它的输入是一些称作 字节码 （ bytecode ） 的指令集。当你写 Python 代码时，词法分析器、语法解析器和编译器会生成 代码对象 （ code object ） 让解释器去操作。每个代码对象都包含一个要被执行的指令集 —— 它就是字节码 —— 以及还有一些解释器需要的信息。字节码是 Python 代码的一个 中间层表示 （ intermediate representation ） ：它以一种解释器可以理解的方式来表示源代码。这和汇编语言作为 C 语言和机器语言的中间表示很类似。微型解释器为了让说明更具体，让我们从一个非常小的解释器开始。它只能计算两个数的和，只能理解三个指令。它执行的所有代码只是这三个指令的不同组合。下面就是这三个指令：LOAD_VALUEADD_TWO_VALUESPRINT_ANSWER我们不关心词法、语法和编译，所以我们也不在乎这些指令集是如何产生的。你可以想象，当你写下 7 + 5，然后一个编译器为你生成那三个指令的组合。如果你有一个合适的编译器，你甚至可以用 Lisp 的语法来写，只要它能生成相同的指令。假设7 + 5 生成这样的指令集：what_to_execute = { "instructions": [("LOAD_VALUE", 0), # the first number ("LOAD_VALUE", 1), # the second number ("ADD_TWO_VALUES", None), ("PRINT_ANSWER", None)], "numbers": [7, 5] } Python 解释器是一个 栈机器 （ stack machine ） ，所以它必须通过操作栈来完成这个加法（见下图）。解释器先执行第一条指令，LOAD_VALUE，把第一个数压到栈中。接着它把第二个数也压到栈中。然后，第三条指令，ADD_TWO_VALUES，先把两个数从栈中弹出，加起来，再把结果压入栈中。最后一步，把结果弹出并输出。LOAD_VALUE这条指令告诉解释器把一个数压入栈中，但指令本身并没有指明这个数是多少。指令需要一个额外的信息告诉解释器去哪里找到这个数。所以我们的指令集有两个部分：指令本身和一个常量列表。（在 Python 中，字节码就是我们所称的“指令”，而解释器“执行”的是代码对象。）为什么不把数字直接嵌入指令之中？想象一下，如果我们加的不是数字，而是字符串。我们可不想把字符串这样的东西加到指令中，因为它可以有任意的长度。另外，我们这种设计也意味着我们只需要对象的一份拷贝，比如这个加法 7 + 7, 现在常量表 "numbers"只需包含一个[7]。你可能会想为什么会需要除了ADD_TWO_VALUES之外的指令。的确，对于我们两个数加法，这个例子是有点人为制作的意思。然而，这个指令却是建造更复杂程序的轮子。比如，就我们目前定义的三个指令，只要给出正确的指令组合，我们可以做三个数的加法，或者任意个数的加法。同时，栈提供了一个清晰的方法去跟踪解释器的状态，这为我们增长的复杂性提供了支持。现在让我们来完成我们的解释器。解释器对象需要一个栈，它可以用一个列表来表示。它还需要一个方法来描述怎样执行每条指令。比如，LOAD_VALUE会把一个值压入栈中。class Interpreter: def __init__(self): self.stack = [] def LOAD_VALUE(self, number): self.stack.append(number) def PRINT_ANSWER(self): answer = self.stack.pop() print(answer) def ADD_TWO_VALUES(self): first_num = self.stack.pop() second_num = self.stack.pop() total = first_num + second_num self.stack.append(total) 这三个方法完成了解释器所理解的三条指令。但解释器还需要一样东西：一个能把所有东西结合在一起并执行的方法。这个方法就叫做 run_code，它把我们前面定义的字典结构 what-to-execute 作为参数，循环执行里面的每条指令，如果指令有参数就处理参数，然后调用解释器对象中相应的方法。 def run_code(self, what_to_execute): instructions = what_to_execute["instructions"] numbers = what_to_execute["numbers"] for each_step in instructions: instruction, argument = each_step if instruction == "LOAD_VALUE": number = numbers[argument] self.LOAD_VALUE(number) elif instruction == "ADD_TWO_VALUES": self.ADD_TWO_VALUES() elif instruction == "PRINT_ANSWER": self.PRINT_ANSWER() 为了测试，我们创建一个解释器对象，然后用前面定义的 7 + 5 的指令集来调用 run_code。 interpreter = Interpreter() interpreter.run_code(what_to_execute) 显然，它会输出 12。尽管我们的解释器功能十分受限，但这个过程几乎和真正的 Python 解释器处理加法是一样的。这里，我们还有几点要注意。首先，一些指令需要参数。在真正的 Python 字节码当中，大概有一半的指令有参数。像我们的例子一样，参数和指令打包在一起。注意指令的参数和传递给对应方法的参数是不同的。第二，指令ADD_TWO_VALUES不需要任何参数，它从解释器栈中弹出所需的值。这正是以基于栈的解释器的特点。记得我们说过只要给出合适的指令集，不需要对解释器做任何改变，我们就能做多个数的加法。考虑下面的指令集，你觉得会发生什么？如果你有一个合适的编译器，什么代码才能编译出下面的指令集？ what_to_execute = { "instructions": [("LOAD_VALUE", 0), ("LOAD_VALUE", 1), ("ADD_TWO_VALUES", None), ("LOAD_VALUE", 2), ("ADD_TWO_VALUES", None), ("PRINT_ANSWER", None)], "numbers": [7, 5, 8] } 从这点出发，我们开始看到这种结构的可扩展性：我们可以通过向解释器对象增加方法来描述更多的操作（只要有一个编译器能为我们生成组织良好的指令集就行）。变量接下来给我们的解释器增加变量的支持。我们需要一个保存变量值的指令 STORE_NAME；一个取变量值的指令LOAD_NAME；和一个变量到值的映射关系。目前，我们会忽略命名空间和作用域，所以我们可以把变量和值的映射直接存储在解释器对象中。最后，我们要保证what_to_execute除了一个常量列表，还要有个变量名字的列表。>>> def s(): ... a = 1 ... b = 2 ... print(a + b) # a friendly compiler transforms `s` into: what_to_execute = { "instructions": [("LOAD_VALUE", 0), ("STORE_NAME", 0), ("LOAD_VALUE", 1), ("STORE_NAME", 1), ("LOAD_NAME", 0), ("LOAD_NAME", 1), ("ADD_TWO_VALUES", None), ("PRINT_ANSWER", None)], "numbers": [1, 2], "names": ["a", "b"] } 我们的新的实现在下面。为了跟踪哪个名字绑定到哪个值，我们在__init__方法中增加一个environment字典。我们也增加了STORE_NAME和LOAD_NAME方法，它们获得变量名，然后从environment字典中设置或取出这个变量值。现在指令的参数就有两个不同的意思，它可能是numbers列表的索引，也可能是names列表的索引。解释器通过检查所执行的指令就能知道是那种参数。而我们打破这种逻辑 ，把指令和它所用何种参数的映射关系放在另一个单独的方法中。class Interpreter: def __init__(self): self.stack = [] self.environment = {} def STORE_NAME(self, name): val = self.stack.pop() self.environment[name] = val def LOAD_NAME(self, name): val = self.environment[name] self.stack.append(val) def parse_argument(self, instruction, argument, what_to_execute): """ Understand what the argument to each instruction means.""" numbers = ["LOAD_VALUE"] names = ["LOAD_NAME", "STORE_NAME"] if instruction in numbers: argument = what_to_execute["numbers"][argument] elif instruction in names: argument = what_to_execute["names"][argument] return argument def run_code(self, what_to_execute): instructions = what_to_execute["instructions"] for each_step in instructions: instruction, argument = each_step argument = self.parse_argument(instruction, argument, what_to_execute) if instruction == "LOAD_VALUE": self.LOAD_VALUE(argument) elif instruction == "ADD_TWO_VALUES": self.ADD_TWO_VALUES() elif instruction == "PRINT_ANSWER": self.PRINT_ANSWER() elif instruction == "STORE_NAME": self.STORE_NAME(argument) elif instruction == "LOAD_NAME": self.LOAD_NAME(argument) 仅仅五个指令，run_code这个方法已经开始变得冗长了。如果保持这种结构，那么每条指令都需要一个if分支。这里，我们要利用 Python 的动态方法查找。我们总会给一个称为FOO的指令定义一个名为FOO的方法，这样我们就可用 Python 的getattr函数在运行时动态查找方法，而不用这个大大的分支结构。run_code方法现在是这样： def execute(self, what_to_execute): instructions = what_to_execute["instructions"] for each_step in instructions: instruction, argument = each_step argument = self.parse_argument(instruction, argument, what_to_execute) bytecode_method = getattr(self, instruction) if argument is None: bytecode_method() else: bytecode_method(argument) 真实的 Python 字节码现在，放弃我们的小指令集，去看看真正的 Python 字节码。字节码的结构和我们的小解释器的指令集差不多，除了字节码用一个字节而不是一个名字来代表这条指令。为了理解它的结构，我们将考察一个函数的字节码。考虑下面这个例子：>>> def cond(): ... x = 3 ... if x < 5: ... return 'yes' ... else: ... return 'no' ... Python 在运行时会暴露一大批内部信息，并且我们可以通过 REPL 直接访问这些信息。对于函数对象cond，cond.__code__是与其关联的代码对象，而cond.__code__.co_code就是它的字节码。当你写 Python 代码时，你永远也不会想直接使用这些属性，但是这可以让我们做出各种恶作剧，同时也可以看看内部机制。>>> cond.__code__.co_code # the bytecode as raw bytes b'd\x01\x00}\x00\x00|\x00\x00d\x02\x00k\x00\x00r\x16\x00d\x03\x00Sd\x04\x00Sd\x00 \x00S' >>> list(cond.__code__.co_code) # the bytecode as numbers [100, 1, 0, 125, 0, 0, 124, 0, 0, 100, 2, 0, 107, 0, 0, 114, 22, 0, 100, 3, 0, 83, 100, 4, 0, 83, 100, 0, 0, 83] 当我们直接输出这个字节码，它看起来完全无法理解 —— 唯一我们了解的是它是一串字节。很幸运，我们有一个很强大的工具可以用：Python 标准库中的dis模块。dis是一个字节码反汇编器。反汇编器以为机器而写的底层代码作为输入，比如汇编代码和字节码，然后以人类可读的方式输出。当我们运行dis.dis，它输出每个字节码的解释。>>> dis.dis(cond) 2 0 LOAD_CONST 1 (3) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 LOAD_FAST 0 (x) 9 LOAD_CONST 2 (5) 12 COMPARE_OP 0 (<) 15 POP_JUMP_IF_FALSE 22 4 18 LOAD_CONST 3 ('yes') 21 RETURN_VALUE 6 >> 22 LOAD_CONST 4 ('no') 25 RETURN_VALUE 26 LOAD_CONST 0 (None) 29 RETURN_VALUE 这些都是什么意思？让我们以第一条指令LOAD_CONST为例子。第一列的数字（2）表示对应源代码的行数。第二列的数字是字节码的索引，告诉我们指令LOAD_CONST在位置 0 。第三列是指令本身对应的人类可读的名字。如果第四列存在，它表示指令的参数。如果第五列存在，它是一个关于参数是什么的提示。考虑这个字节码的前几个字节：[100, 1, 0, 125, 0, 0]。这 6 个字节表示两条带参数的指令。我们可以使用dis.opname，一个字节到可读字符串的映射，来找到指令 100 和指令 125 代表的是什么：>>> dis.opname[100] 'LOAD_CONST' >>> dis.opname[125] 'STORE_FAST' 第二和第三个字节 —— 1 、0 ——是LOAD_CONST的参数，第五和第六个字节 —— 0、0 —— 是STORE_FAST的参数。就像我们前面的小例子，LOAD_CONST需要知道的到哪去找常量，STORE_FAST需要知道要存储的名字。（Python 的LOAD_CONST和我们小例子中的LOAD_VALUE一样，LOAD_FAST和LOAD_NAME一样）。所以这六个字节代表第一行源代码x = 3 （为什么用两个字节表示指令的参数？如果 Python 使用一个字节，每个代码对象你只能有 256 个常量/名字，而用两个字节，就增加到了 256 的平方，65536个）。条件语句与循环语句到目前为止，我们的解释器只能一条接着一条的执行指令。这有个问题，我们经常会想多次执行某个指令，或者在特定的条件下跳过它们。为了可以写循环和分支结构，解释器必须能够在指令中跳转。在某种程度上，Python 在字节码中使用GOTO语句来处理循环和分支！让我们再看一个cond函数的反汇编结果：>>> dis.dis(cond) 2 0 LOAD_CONST 1 (3) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 LOAD_FAST 0 (x) 9 LOAD_CONST 2 (5) 12 COMPARE_OP 0 (<) 15 POP_JUMP_IF_FALSE 22 4 18 LOAD_CONST 3 ('yes') 21 RETURN_VALUE 6 >> 22 LOAD_CONST 4 ('no') 25 RETURN_VALUE 26 LOAD_CONST 0 (None) 29 RETURN_VALUE 第三行的条件表达式if x < 5被编译成四条指令：LOAD_FAST、 LOAD_CONST、 COMPARE_OP和 POP_JUMP_IF_FALSE。x < 5对应加载x、加载 5、比较这两个值。指令POP_JUMP_IF_FALSE完成这个if语句。这条指令把栈顶的值弹出，如果值为真，什么都不发生。如果值为假，解释器会跳转到另一条指令。这条将被加载的指令称为跳转目标，它作为指令POP_JUMP的参数。这里，跳转目标是 22，索引为 22 的指令是LOAD_CONST，对应源码的第 6 行。（dis用>>标记跳转目标。）如果X < 5为假，解释器会忽略第四行（return yes），直接跳转到第6行（return "no"）。因此解释器通过跳转指令选择性的执行指令。Python 的循环也依赖于跳转。在下面的字节码中，while x < 5这一行产生了和if x < 10几乎一样的字节码。在这两种情况下，解释器都是先执行比较，然后执行POP_JUMP_IF_FALSE来控制下一条执行哪个指令。第四行的最后一条字节码JUMP_ABSOLUT(循环体结束的地方），让解释器返回到循环开始的第 9 条指令处。当 x < 10变为假，POP_JUMP_IF_FALSE会让解释器跳到循环的终止处，第 34 条指令。>>> def loop(): ... x = 1 ... while x < 5: ... x = x + 1 ... return x ... >>> dis.dis(loop) 2 0 LOAD_CONST 1 (1) 3 STORE_FAST 0 (x) 3 6 SETUP_LOOP 26 (to 35) >> 9 LOAD_FAST 0 (x) 12 LOAD_CONST 2 (5) 15 COMPARE_OP 0 (<) 18 POP_JUMP_IF_FALSE 34 4 21 LOAD_FAST 0 (x) 24 LOAD_CONST 1 (1) 27 BINARY_ADD 28 STORE_FAST 0 (x) 31 JUMP_ABSOLUTE 9 >> 34 POP_BLOCK 5 >> 35 LOAD_FAST 0 (x) 38 RETURN_VALUE 探索字节码我希望你用dis.dis来试试你自己写的函数。一些有趣的问题值得探索：对解释器而言 for 循环和 while 循环有什么不同？能不能写出两个不同函数，却能产生相同的字节码?elif是怎么工作的？列表推导呢？帧到目前为止，我们已经知道了 Python 虚拟机是一个栈机器。它能顺序执行指令，在指令间跳转，压入或弹出栈值。但是这和我们期望的解释器还有一定距离。在前面的那个例子中，最后一条指令是RETURN_VALUE，它和return语句相对应。但是它返回到哪里去呢？为了回答这个问题，我们必须再增加一层复杂性： 帧 （ frame ） 。一个帧是一些信息的集合和代码的执行上下文。帧在 Python 代码执行时动态地创建和销毁。每个帧对应函数的一次调用 —— 所以每个帧只有一个代码对象与之关联，而一个代码对象可以有多个帧。比如你有一个函数递归的调用自己 10 次，这会产生 11 个帧，每次调用对应一个，再加上启动模块对应的一个帧。总的来说，Python 程序的每个作用域都有一个帧，比如，模块、函数、类定义。帧存在于 调用栈 （ call stack ） 中，一个和我们之前讨论的完全不同的栈。（你最熟悉的栈就是调用栈，就是你经常看到的异常回溯，每个以"File 'program.py'"开始的回溯对应一个帧。）解释器在执行字节码时操作的栈，我们叫它 数据栈 （ data stack ） 。其实还有第三个栈，叫做 块栈 （ block stack ） ，用于特定的控制流块，比如循环和异常处理。调用栈中的每个帧都有它自己的数据栈和块栈。让我们用一个具体的例子来说明一下。假设 Python 解释器执行到下面标记为 3 的地方。解释器正处于foo函数的调用中，它接着调用bar。下面是帧调用栈、块栈和数据栈的示意图。我们感兴趣的是解释器先从最底下的foo()开始，接着执行foo的函数体，然后到达bar。>>> def bar(y): ... z = y + 3 # <--- (3) ... and the interpreter is here. ... return z ... >>> def foo(): ... a = 1 ... b = 2 ... return a + bar(b) # <--- (2) ... which is returning a call to bar ... ... >>> foo() # <--- (1) We're in the middle of a call to foo ... 3 现在，解释器处于bar函数的调用中。调用栈中有 3 个帧：一个对应于模块层，一个对应函数foo，另一个对应函数bar。（见上图）一旦bar返回，与它对应的帧就会从调用栈中弹出并丢弃。字节码指令RETURN_VALUE告诉解释器在帧之间传递一个值。首先，它把位于调用栈栈顶的帧中的数据栈的栈顶值弹出。然后把整个帧弹出丢弃。最后把这个值压到下一个帧的数据栈中。当 Ned Batchelder 和我在写 Byterun 时，很长一段时间我们的实现中一直有个重大的错误。我们整个虚拟机中只有一个数据栈，而不是每个帧都有一个。我们写了很多测试代码，同时在 Byterun 和真正的 Python 上运行，希望得到一致结果。我们几乎通过了所有测试，只有一样东西不能通过，那就是 生成器 （ generators ） 。最后，通过仔细的阅读 CPython 的源码，我们发现了错误所在（感谢 Michael Arntzenius 对这个 bug 的洞悉）。把数据栈移到每个帧就解决了这个问题。回头在看看这个 bug，我惊讶的发现 Python 真的很少依赖于每个帧有一个数据栈这个特性。在 Python 中几乎所有的操作都会清空数据栈，所以所有的帧公用一个数据栈是没问题的。在上面的例子中，当bar执行完后，它的数据栈为空。即使foo公用这一个栈，它的值也不会受影响。然而，对应生成器，它的一个关键的特点是它能暂停一个帧的执行，返回到其他的帧，一段时间后它能返回到原来的帧，并以它离开时的相同状态继续执行。Byterun现在我们有足够的 Python 解释器的知识背景去考察 Byterun。Byterun 中有四种对象。VirtualMachine类，它管理高层结构，尤其是帧调用栈，并包含了指令到操作的映射。这是一个比前面Inteprter对象更复杂的版本。Frame类，每个Frame类都有一个代码对象，并且管理着其他一些必要的状态位，尤其是全局和局部命名空间、指向调用它的整的指针和最后执行的字节码指令。Function类，它被用来代替真正的 Python 函数。回想一下，调用函数时会创建一个新的帧。我们自己实现了Function，以便我们控制新的Frame的创建。Block类，它只是包装了块的 3 个属性。（块的细节不是解释器的核心，我们不会花时间在它身上，把它列在这里，是因为 Byterun 需要它。）VirtualMachine 类每次程序运行时只会创建一个VirtualMachine实例，因为我们只有一个 Python 解释器。VirtualMachine 保存调用栈、异常状态、在帧之间传递的返回值。它的入口点是run_code方法，它以编译后的代码对象为参数，以创建一个帧为开始，然后运行这个帧。这个帧可能再创建出新的帧；调用栈随着程序的运行而增长和缩短。当第一个帧返回时，执行结束。class VirtualMachineError(Exception): pass class VirtualMachine(object): def __init__(self): self.frames = [] # The call stack of frames. self.frame = None # The current frame. self.return_value = None self.last_exception = None def run_code(self, code, global_names=None, local_names=None): """ An entry point to execute code using the virtual machine.""" frame = self.make_frame(code, global_names=global_names, local_names=local_names) self.run_frame(frame) Frame 类接下来，我们来写Frame对象。帧是一个属性的集合，它没有任何方法。前面提到过，这些属性包括由编译器生成的代码对象；局部、全局和内置命名空间；前一个帧的引用；一个数据栈；一个块栈；最后执行的指令指针。（对于内置命名空间我们需要多做一点工作，Python 在不同模块中对这个命名空间有不同的处理；但这个细节对我们的虚拟机不重要。）class Frame(object): def __init__(self, code_obj, global_names, local_names, prev_frame): self.code_obj = code_obj self.global_names = global_names self.local_names = local_names self.prev_frame = prev_frame self.stack = [] if prev_frame: self.builtin_names = prev_frame.builtin_names else: self.builtin_names = local_names['__builtins__'] if hasattr(self.builtin_names, '__dict__'): self.builtin_names = self.builtin_names.__dict__ self.last_instruction = 0 self.block_stack = [] 接着，我们在虚拟机中增加对帧的操作。这有 3 个帮助函数：一个创建新的帧的方法（它负责为新的帧找到名字空间），和压栈和出栈的方法。第四个函数，run_frame，完成执行帧的主要工作，待会我们再讨论这个方法。class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] # Frame manipulation def make_frame(self, code, callargs={}, global_names=None, local_names=None): if global_names is not None and local_names is not None: local_names = global_names elif self.frames: global_names = self.frame.global_names local_names = {} else: global_names = local_names = { '__builtins__': __builtins__, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, } local_names.update(callargs) frame = Frame(code, global_names, local_names, self.frame) return frame def push_frame(self, frame): self.frames.append(frame) self.frame = frame def pop_frame(self): self.frames.pop() if self.frames: self.frame = self.frames[-1] else: self.frame = None def run_frame(self): pass # we'll come back to this shortly Function 类Function的实现有点曲折，但是大部分的细节对理解解释器不重要。重要的是当调用函数时 —— 即调用 __call__方法 —— 它创建一个新的Frame并运行它。class Function(object): """ Create a realistic function object, defining the things the interpreter expects. """ __slots__ = [ 'func_code', 'func_name', 'func_defaults', 'func_globals', 'func_locals', 'func_dict', 'func_closure', '__name__', '__dict__', '__doc__', '_vm', '_func', ] def __init__(self, name, code, globs, defaults, closure, vm): """You don't need to follow this closely to understand the interpreter.""" self._vm = vm self.func_code = code self.func_name = self.__name__ = name or code.co_name self.func_defaults = tuple(defaults) self.func_globals = globs self.func_locals = self._vm.frame.f_locals self.__dict__ = {} self.func_closure = closure self.__doc__ = code.co_consts[0] if code.co_consts else None # Sometimes, we need a real Python function. This is for that. kw = { 'argdefs': self.func_defaults, } if closure: kw['closure'] = tuple(make_cell(0) for _ in closure) self._func = types.FunctionType(code, globs, **kw) def __call__(self, *args, **kwargs): """When calling a Function, make a new frame and run it.""" callargs = inspect.getcallargs(self._func, *args, **kwargs) # Use callargs to provide a mapping of arguments: values to pass into the new # frame. frame = self._vm.make_frame( self.func_code, callargs, self.func_globals, {} ) return self._vm.run_frame(frame) def make_cell(value): """Create a real Python closure and grab a cell.""" # Thanks to Alex Gaynor for help with this bit of twistiness. fn = (lambda x: lambda: x)(value) return fn.__closure__[0] 接着，回到VirtualMachine对象，我们对数据栈的操作也增加一些帮助方法。字节码操作的栈总是在当前帧的数据栈。这些帮助函数让我们的POP_TOP、LOAD_FAST以及其他操作栈的指令的实现可读性更高。class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] # Data stack manipulation def top(self): return self.frame.stack[-1] def pop(self): return self.frame.stack.pop() def push(self, *vals): self.frame.stack.extend(vals) def popn(self, n): """Pop a number of values from the value stack. A list of `n` values is returned, the deepest value first. """ if n: ret = self.frame.stack[-n:] self.frame.stack[-n:] = [] return ret else: return [] 在我们运行帧之前，我们还需两个方法。第一个方法，parse_byte_and_args 以一个字节码为输入，先检查它是否有参数，如果有，就解析它的参数。这个方法同时也更新帧的last_instruction属性，它指向最后执行的指令。一条没有参数的指令只有一个字节长度，而有参数的字节有3个字节长。参数的意义依赖于指令是什么。比如，前面说过，指令POP_JUMP_IF_FALSE，它的参数指的是跳转目标。BUILD_LIST，它的参数是列表的个数。LOAD_CONST，它的参数是常量的索引。一些指令用简单的数字作为参数。对于另一些，虚拟机需要一点努力去发现它含意。标准库中的dis模块中有一个备忘单，它解释什么参数有什么意思，这让我们的代码更加简洁。比如，列表dis.hasname告诉我们LOAD_NAME、 IMPORT_NAME、LOAD_GLOBAL，以及另外的 9 个指令的参数都有同样的意义：对于这些指令，它们的参数代表了代码对象中的名字列表的索引。class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] def parse_byte_and_args(self): f = self.frame opoffset = f.last_instruction byteCode = f.code_obj.co_code[opoffset] f.last_instruction += 1 byte_name = dis.opname[byteCode] if byteCode >= dis.HAVE_ARGUMENT: # index into the bytecode arg = f.code_obj.co_code[f.last_instruction:f.last_instruction+2] f.last_instruction += 2 # advance the instruction pointer arg_val = arg[0] + (arg[1] * 256) if byteCode in dis.hasconst: # Look up a constant arg = f.code_obj.co_consts[arg_val] elif byteCode in dis.hasname: # Look up a name arg = f.code_obj.co_names[arg_val] elif byteCode in dis.haslocal: # Look up a local name arg = f.code_obj.co_varnames[arg_val] elif byteCode in dis.hasjrel: # Calculate a relative jump arg = f.last_instruction + arg_val else: arg = arg_val argument = [arg] else: argument = [] return byte_name, argument 下一个方法是dispatch，它查找给定的指令并执行相应的操作。在 CPython 中，这个分派函数用一个巨大的 switch 语句实现，有超过 1500 行的代码。幸运的是，我们用的是 Python，我们的代码会简洁的多。我们会为每一个字节码名字定义一个方法，然后用getattr来查找。就像我们前面的小解释器一样，如果一条指令叫做FOO_BAR，那么它对应的方法就是byte_FOO_BAR。现在，我们先把这些方法当做一个黑盒子。每个指令方法都会返回None或者一个字符串why,有些情况下虚拟机需要这个额外why信息。这些指令方法的返回值，仅作为解释器状态的内部指示，千万不要和执行帧的返回值相混淆。class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] def dispatch(self, byte_name, argument): """ Dispatch by bytename to the corresponding methods. Exceptions are caught and set on the virtual machine.""" # When later unwinding the block stack, # we need to keep track of why we are doing it. why = None try: bytecode_fn = getattr(self, 'byte_%s' % byte_name, None) if bytecode_fn is None: if byte_name.startswith('UNARY_'): self.unaryOperator(byte_name[6:]) elif byte_name.startswith('BINARY_'): self.binaryOperator(byte_name[7:]) else: raise VirtualMachineError( "unsupported bytecode type: %s" % byte_name ) else: why = bytecode_fn(*argument) except: # deal with exceptions encountered while executing the op. self.last_exception = sys.exc_info()[:2] + (None,) why = 'exception' return why def run_frame(self, frame): """Run a frame until it returns (somehow). Exceptions are raised, the return value is returned. """ self.push_frame(frame) while True: byte_name, arguments = self.parse_byte_and_args() why = self.dispatch(byte_name, arguments) # Deal with any block management we need to do while why and frame.block_stack: why = self.manage_block_stack(why) if why: break self.pop_frame() if why == 'exception': exc, val, tb = self.last_exception e = exc(val) e.__traceback__ = tb raise e return self.return_value Block 类在我们完成每个字节码方法前，我们简单的讨论一下块。一个块被用于某种控制流，特别是异常处理和循环。它负责保证当操作完成后数据栈处于正确的状态。比如，在一个循环中，一个特殊的迭代器会存在栈中，当循环完成时它从栈中弹出。解释器需要检查循环仍在继续还是已经停止。为了跟踪这些额外的信息，解释器设置了一个标志来指示它的状态。我们用一个变量why实现这个标志，它可以是None或者是下面几个字符串之一："continue"、"break"、"excption"、return。它们指示对块栈和数据栈进行什么操作。回到我们迭代器的例子，如果块栈的栈顶是一个loop块，why的代码是continue，迭代器就应该保存在数据栈上，而如果why是break，迭代器就会被弹出。块操作的细节比这个还要繁琐，我们不会花时间在这上面，但是有兴趣的读者值得仔细的看看。Block = collections.namedtuple("Block", "type, handler, stack_height") class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] # Block stack manipulation def push_block(self, b_type, handler=None): level = len(self.frame.stack) self.frame.block_stack.append(Block(b_type, handler, stack_height)) def pop_block(self): return self.frame.block_stack.pop() def unwind_block(self, block): """Unwind the values on the data stack corresponding to a given block.""" if block.type == 'except-handler': # The exception itself is on the stack as type, value, and traceback. offset = 3 else: offset = 0 while len(self.frame.stack) > block.level + offset: self.pop() if block.type == 'except-handler': traceback, value, exctype = self.popn(3) self.last_exception = exctype, value, traceback def manage_block_stack(self, why): """ """ frame = self.frame block = frame.block_stack[-1] if block.type == 'loop' and why == 'continue': self.jump(self.return_value) why = None return why self.pop_block() self.unwind_block(block) if block.type == 'loop' and why == 'break': why = None self.jump(block.handler) return why if (block.type in ['setup-except', 'finally'] and why == 'exception'): self.push_block('except-handler') exctype, value, tb = self.last_exception self.push(tb, value, exctype) self.push(tb, value, exctype) # yes, twice why = None self.jump(block.handler) return why elif block.type == 'finally': if why in ('return', 'continue'): self.push(self.return_value) self.push(why) why = None self.jump(block.handler) return why return why 指令剩下了的就是完成那些指令方法了：byte_LOAD_FAST、byte_BINARY_MODULO等等。而这些指令的实现并不是很有趣，这里我们只展示了一小部分，完整的实现在 GitHub 上。（这里包括的指令足够执行我们前面所述的所有代码了。）class VirtualMachine(object): [... 删节 ...] ## Stack manipulation def byte_LOAD_CONST(self, const): self.push(const) def byte_POP_TOP(self): self.pop() ## Names def byte_LOAD_NAME(self, name): frame = self.frame if name in frame.f_locals: val = frame.f_locals[name] elif name in frame.f_globals: val = frame.f_globals[name] elif name in frame.f_builtins: val = frame.f_builtins[name] else: raise NameError("name '%s' is not defined" % name) self.push(val) def byte_STORE_NAME(self, name): self.frame.f_locals[name] = self.pop() def byte_LOAD_FAST(self, name): if name in self.frame.f_locals: val = self.frame.f_locals[name] else: raise UnboundLocalError( "local variable '%s' referenced before assignment" % name ) self.push(val) def byte_STORE_FAST(self, name): self.frame.f_locals[name] = self.pop() def byte_LOAD_GLOBAL(self, name): f = self.frame if name in f.f_globals: val = f.f_globals[name] elif name in f.f_builtins: val = f.f_builtins[name] else: raise NameError("global name '%s' is not defined" % name) self.push(val) ## Operators BINARY_OPERATORS = { 'POWER': pow, 'MULTIPLY': operator.mul, 'FLOOR_DIVIDE': operator.floordiv, 'TRUE_DIVIDE': operator.truediv, 'MODULO': operator.mod, 'ADD': operator.add, 'SUBTRACT': operator.sub, 'SUBSCR': operator.getitem, 'LSHIFT': operator.lshift, 'RSHIFT': operator.rshift, 'AND': operator.and_, 'XOR': operator.xor, 'OR': operator.or_, } def binaryOperator(self, op): x, y = self.popn(2) self.push(self.BINARY_OPERATORS[op](x, y)) COMPARE_OPERATORS = [ operator.lt, operator.le, operator.eq, operator.ne, operator.gt, operator.ge, lambda x, y: x in y, lambda x, y: x not in y, lambda x, y: x is y, lambda x, y: x is not y, lambda x, y: issubclass(x, Exception) and issubclass(x, y), ] def byte_COMPARE_OP(self, opnum): x, y = self.popn(2) self.push(self.COMPARE_OPERATORS[opnum](x, y)) ## Attributes and indexing def byte_LOAD_ATTR(self, attr): obj = self.pop() val = getattr(obj, attr) self.push(val) def byte_STORE_ATTR(self, name): val, obj = self.popn(2) setattr(obj, name, val) ## Building def byte_BUILD_LIST(self, count): elts = self.popn(count) self.push(elts) def byte_BUILD_MAP(self, size): self.push({}) def byte_STORE_MAP(self): the_map, val, key = self.popn(3) the_map[key] = val self.push(the_map) def byte_LIST_APPEND(self, count): val = self.pop() the_list = self.frame.stack[-count] # peek the_list.append(val) ## Jumps def byte_JUMP_FORWARD(self, jump): self.jump(jump) def byte_JUMP_ABSOLUTE(self, jump): self.jump(jump) def byte_POP_JUMP_IF_TRUE(self, jump): val = self.pop() if val: self.jump(jump) def byte_POP_JUMP_IF_FALSE(self, jump): val = self.pop() if not val: self.jump(jump) ## Blocks def byte_SETUP_LOOP(self, dest): self.push_block('loop', dest) def byte_GET_ITER(self): self.push(iter(self.pop())) def byte_FOR_ITER(self, jump): iterobj = self.top() try: v = next(iterobj) self.push(v) except StopIteration: self.pop() self.jump(jump) def byte_BREAK_LOOP(self): return 'break' def byte_POP_BLOCK(self): self.pop_block() ## Functions def byte_MAKE_FUNCTION(self, argc): name = self.pop() code = self.pop() defaults = self.popn(argc) globs = self.frame.f_globals fn = Function(name, code, globs, defaults, None, self) self.push(fn) def byte_CALL_FUNCTION(self, arg): lenKw, lenPos = divmod(arg, 256) # KWargs not supported here posargs = self.popn(lenPos) func = self.pop() frame = self.frame retval = func(*posargs) self.push(retval) def byte_RETURN_VALUE(self): self.return_value = self.pop() return "return" 动态类型：编译器不知道它是什么你可能听过 Python 是一种动态语言 —— 它是动态类型的。在我们建造解释器的过程中，已经透露出这样的信息。动态的一个意思是很多工作是在运行时完成的。前面我们看到 Python 的编译器没有很多关于代码真正做什么的信息。举个例子，考虑下面这个简单的函数mod。它取两个参数，返回它们的模运算值。从它的字节码中，我们看到变量a和b首先被加载，然后字节码BINAY_MODULO完成这个模运算。>>> def mod(a, b): ... return a % b >>> dis.dis(mod) 2 0 LOAD_FAST 0 (a) 3 LOAD_FAST 1 (b) 6 BINARY_MODULO 7 RETURN_VALUE >>> mod(19, 5) 4 计算 19 % 5 得4，—— 一点也不奇怪。如果我们用不同类的参数呢？>>> mod("by%sde", "teco") 'bytecode' 刚才发生了什么？你可能在其它地方见过这样的语法，格式化字符串。>>> print("by%sde" % "teco") bytecode 用符号%去格式化字符串会调用字节码BUNARY_MODULO。它取栈顶的两个值求模，不管这两个值是字符串、数字或是你自己定义的类的实例。字节码在函数编译时生成（或者说，函数定义时）相同的字节码会用于不同类的参数。Python 的编译器关于字节码的功能知道的很少，而取决于解释器来决定BINAYR_MODULO应用于什么类型的对象并完成正确的操作。这就是为什么 Python 被描述为 动态类型 （ dynamically typed ） ：直到运行前你不必知道这个函数参数的类型。相反，在一个静态类型语言中，程序员需要告诉编译器参数的类型是什么（或者编译器自己推断出参数的类型。）编译器的无知是优化 Python 的一个挑战 —— 只看字节码，而不真正运行它，你就不知道每条字节码在干什么！你可以定义一个类，实现__mod__方法，当你对这个类的实例使用%时，Python 就会自动调用这个方法。所以，BINARY_MODULO其实可以运行任何代码。看看下面的代码，第一个a % b看起来没有用。def mod(a,b): a % b return a %b 不幸的是，对这段代码进行静态分析 —— 不运行它 —— 不能确定第一个a % b没有做任何事。用 %调用__mod__可能会写一个文件，或是和程序的其他部分交互，或者其他任何可以在 Python 中完成的事。很难优化一个你不知道它会做什么的函数。在 Russell Power 和 Alex Rubinsteyn 的优秀论文中写道，“我们可以用多快的速度解释 Python？”，他们说，“在普遍缺乏类型信息下，每条指令必须被看作一个INVOKE_ARBITRARY_METHOD。”总结Byterun 是一个比 CPython 容易理解的简洁的 Python 解释器。Byterun 复制了 CPython 的主要结构：一个基于栈的解释器对称之为字节码的指令集进行操作，它们顺序执行或在指令间跳转，向栈中压入和从中弹出数据。解释器随着函数和生成器的调用和返回，动态的创建、销毁帧，并在帧之间跳转。Byterun 也有着和真正解释器一样的限制：因为 Python 使用动态类型，解释器必须在运行时决定指令的正确行为。我鼓励你去反汇编你的程序，然后用 Byterun 来运行。你很快会发现这个缩短版的 Byterun 所没有实现的指令。完整的实现在 https://github.com/nedbat/byterun，或者你可以仔细阅读真正的 CPython 解释器ceval.c，你也可以实现自己的解释器！致谢感谢 Ned Batchelder 发起这个项目并引导我的贡献，感谢 Michael Arntzenius 帮助调试代码和这篇文章的修订，感谢 Leta Montopoli 的修订，以及感谢整个 Recurse Center 社区的支持和鼓励。所有的不足全是我自己没搞好。via: http://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html作者： Allison Kaptur 译者：qingyunha 校对：wxy本文由 LCTT 原创翻译，Linux中国 荣誉推出