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Allison是Dropbox的工程师，负责维护世界上最大的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 aka[1]。

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_VALUE

• ADD_TWO_VALUES

• PRINT_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

1. 7 + 5

生成这样的指令集：

1. what_to_execute = {

2. "instructions": [("LOAD_VALUE", 0), # the first number

3. ("LOAD_VALUE", 1), # the second number

4. ("ADD_TWO_VALUES", None),

5. ("PRINT_ANSWER", None)],

6. "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。

栈机器

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。

1. class Interpreter:

2. def __init__(self):

3. =

4. def LOAD_VALUE(self, number):

5. .append(number)

6. def PRINT_ANSWER(self):

7. answer = .pop

8. print(answer)

9. def ADD_TWO_VALUES(self):

10. first_num = .pop

11. second_num = .pop

12. total = first_num + second_num

13. .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。

1. def run_code(self, what_to_execute):

2. instructions = what_to_execute["instructions"]

3. numbers = what_to_execute["numbers"]

4. for each_step in instructions:

5. instruction, argument = each_step

6. if instruction == "LOAD_VALUE":

7. number = numbers[argument]

8. (number)

9. elif instruction == "ADD_TWO_VALUES":

11. elif instruction == "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。

1. interpreter = Interpreter

2. in(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？

1. what_to_execute = {

2. "instructions": [("LOAD_VALUE", 0),

3. ("LOAD_VALUE", 1),

4. ("ADD_TWO_VALUES", None),

5. ("LOAD_VALUE", 2),

6. ("ADD_TWO_VALUES", None),

7. ("PRINT_ANSWER", None)],

8. "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。

1. >>> def s:

2. ... a = 1

3. ... b = 2

4. ... print(a + b)

5. # a friendly compiler transforms `s` into:

6. what_to_execute = {

7. "instructions": [("LOAD_VALUE", 0),

8. ("STORE_NAME", 0),

9. ("LOAD_VALUE", 1),

10. ("STORE_NAME", 1),

11. ("LOAD_NAME", 0),

12. ("LOAD_NAME", 1),

13. ("ADD_TWO_VALUES", None),

14. ("PRINT_ANSWER", None)],

15. "numbers": [1, 2],

16. "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。

1. class Interpreter:

2. def __init__(self):

3. =

4. = {}

5. def STORE_NAME(self, name):

6. val = .pop

7. [name] = val

8. def LOAD_NAME(self, name):

9. val = [name]

10. .append(val)

11. def parse_argument(self, instruction, argument, what_to_execute):

12. """ Understand what the argument to each instruction means."""

13. numbers = ["LOAD_VALUE"]

14. names = ["LOAD_NAME", "STORE_NAME"]

15. if instruction in numbers:

16. argument = what_to_execute["numbers"][argument]

17. elif instruction in names:

18. argument = what_to_execute["names"][argument]

19. return argument

20. def run_code(self, what_to_execute):

21. instructions = what_to_execute["instructions"]

22. for each_step in instructions:

23. instruction, argument = each_step

24. argument = (instruction, argument, what_to_execute)

25. if instruction == "LOAD_VALUE":

26. (argument)

27. elif instruction == "ADD_TWO_VALUES":

29. elif instruction == "PRINT_ANSWER":

31. elif instruction == "STORE_NAME":

32. (argument)

33. elif instruction == "LOAD_NAME":

34. (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：

1. def execute(self, what_to_execute):

2. instructions = what_to_execute["instructions"]

3. for each_step in instructions:

4. instruction, argument = each_step

5. argument = (instruction, argument, what_to_execute)

6. bytecode_method = getattr(self, instruction)

7. if argument is None:

8. bytecode_method

9. else:

10. 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：

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。

1. >>> cond.__code__.co_code # the bytecode as raw bytes

2. b'd\x01\x00}\x00\x00|\x00\x00d\x02\x00k\x00\x00r\x16\x00d\x03\x00Sd\x04\x00Sd\x00

3. \x00S'

4. >>> li) # the bytecode as numbers

5. [100, 1, 0, 125, 0, 0, 124, 0, 0, 100, 2, 0, 107, 0, 0, 114, 22, 0, 100, 3, 0, 83,

6. 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。

1. >>> dis.dis(cond)

2. 2 0 LOAD_CONST 1 (3)

3. 3 STORE_FAST 0 (x)

4. 3 6 LOAD_FAST 0 (x)

5. 9 LOAD_CONST 2 (5)

6. 12 COMPARE_OP 0 (<)

7. 15 POP_JUMP_IF_FALSE 22

8. 4 18 LOAD_CONST 3 ('yes')

9. 21 RETURN_VALUE

10. 6 >> 22 LOAD_CONST 4 ('no')

11. 25 RETURN_VALUE

12. 26 LOAD_CONST 0 (None)

13. 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：

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：

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。

1. >>> def loop:

2. ... x = 1

3. ... while x < 5:

4. ... x = x + 1

5. ... return x

6. ...

7. >>> dis.dis(loop)

8. 2 0 LOAD_CONST 1 (1)

9. 3 STORE_FAST 0 (x)

10. 3 6 SETUP_LOOP 26 (to 35)

11. >> 9 LOAD_FAST 0 (x)

12. 12 LOAD_CONST 2 (5)

13. 15 COMPARE_OP 0 (<)

14. 18 POP_JUMP_IF_FALSE 34

15. 4 21 LOAD_FAST 0 (x)

16. 24 LOAD_CONST 1 (1)

17. 27 BINARY_ADD

18. 28 STORE_FAST 0 (x)

19. 31 JUMP_ABSOLUTE 9

20. >> 34 POP_BLOCK

21. 5 >> 35 LOAD_FAST 0 (x)

22. 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 ';"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。

1. >>> def bar(y):

2. ... z = y + 3 # <--- (3) ... and the interpreter is here.

3. ... return z

4. ...

5. >>> def foo:

6. ... a = 1

7. ... b = 2

8. ... return a + bar(b) # <--- (2) ... which is returning a call to bar ...

9. ...

10. >>> foo # <--- (1) We're in the middle of a call to foo ...

11. 3

调用栈

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。

（接下篇）

作者： Allison Kaptur 译者：qingyunha[3] 校对：wxy[4]

本文由 LCTT[5] 原创翻译，Linux中国[6] 荣誉推出

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