Python虛擬機框架知識點有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)

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這篇文章主要介紹Python虛擬機框架知識點有哪些，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

　　Python虛擬機框架知識點講解：

　　一、Python字節(jié)碼

　　我們知道，Python源代碼在執(zhí)行前，會先將源代碼編譯為字節(jié)碼序列，Python虛擬機就根據(jù)這些字節(jié)碼進行一系列的操作，從而完成對Python程序的執(zhí)行。在Python2.5中，一共定義了104條字節(jié)碼指令：

　　opcode.h

　　如果我們仔細看上面的字節(jié)碼指令，會發(fā)現(xiàn)雖然字節(jié)碼是從0定義到143，但中間有發(fā)生跳躍，比方5直接跳躍到9，13直接跳躍到15，15直接跳躍到18。所以，Python2.5實際上只定義了104條字節(jié)碼指令

　　在Python2.5的104條指令中，有一部分需要參數(shù)，另一部分是沒有參數(shù)的。所有需要參數(shù)的字節(jié)碼指令的編碼都是大于90。Python中提供了專門的宏來判斷一條字節(jié)碼指令是否需要參數(shù)：

　　opcode.h

　　我們在Python之code對象與pyc文件（一）、Python之code對象與pyc文件（二）和Python之code對象與pyc文件（三）介紹了PyCodeObject對象，這個對象是Python對源代碼進行編譯后在內(nèi)存中產(chǎn)生的靜態(tài)對象，這個對象當然也包含了源代碼編譯后的字節(jié)碼，我們可以用Python提供的code對象解析工具dis對其進行解析

　　最左邊的一列是字節(jié)碼指令在源代碼中所對應(yīng)的行數(shù)，左起第二列是當前字節(jié)碼在co_code中的偏移位置，第三列顯示了當前字節(jié)碼的指令，第四列是指令的參數(shù)，最后一列是計算后的實際參數(shù)

　　二、Python虛擬機的運行框架

　　當Python啟動后，首先會進行Python運行時環(huán)境的初始化。注意，這里的運行時環(huán)境與之前的章節(jié)《Python之code對象與pyc文件》中的執(zhí)行環(huán)境是不同的。運行時環(huán)境是一個全局的概念，而執(zhí)行環(huán)境實際就是一個棧幀。是一個與某個Code Block對應(yīng)的概念。而Python虛擬機的實現(xiàn)，是在一個函數(shù)中，這里我們列一下源碼，與實際的源代碼會做一些刪改：

　　ceval.c

　　PyEval_EvalFrameEx首先會初始化一些變量，其中PyFrameObject對象中的PyCodeObject對象包含的重要信息都被照顧到了。當然，另一個重要的動作就是初始化了堆棧的棧頂指針stack_pointer，使其指向f->f_stacktop。PyCodeObject對象中的co_code域中保存著字節(jié)碼指令和字節(jié)碼指令的參數(shù)，Python虛擬機執(zhí)行字節(jié)碼指令序列的過程就是從頭到尾遍歷整個co_code、依次執(zhí)行字節(jié)碼指令的過程。

　　在Python虛擬機中，利用3個變量來完成整個遍歷過程。co_code實際上是一個PyStringObject對象，而其中的字符數(shù)組才是真正有意義的東西，整個字節(jié)碼指令序列實際上在C中就是一個字符數(shù)組。因此，遍歷過程中所使用的3個變量都是char *類型的變量，first_instr永遠指向字節(jié)碼指令序列的開始位置，next_instr永遠指向下一條待執(zhí)行的字節(jié)碼指令的位置，f_lasti指向上一條已經(jīng)執(zhí)行過的字節(jié)碼指令的位置。

       圖1-1展示了3個變量在遍歷中某時刻的情景
　　
　　Python虛擬機執(zhí)行字節(jié)碼指令的架構(gòu)，其實就是一個for循環(huán)加上一個巨大的switch/case結(jié)構(gòu)：

　　ceval.c

　　上面的代碼只是一個極度簡化之后的Python虛擬機的樣子，完整的代碼實現(xiàn)在ceval.c文件的PyEval_EvalFrameEx方法中。

　　在這個執(zhí)行架構(gòu)中，對字節(jié)碼的一步一步地遍歷是通過幾個宏來實現(xiàn)的：

　　ceval.c

　　在對PyCodeObject對象分析中我們說過，Python字節(jié)碼有的是帶參數(shù)的，有的是沒帶參數(shù)的，判斷字節(jié)碼是否帶參數(shù)具體參考HAS_ARG這個宏的實現(xiàn)，對于不同字節(jié)碼指令，由于存在是否需要指令參數(shù)的區(qū)別，所以next_instr的位移可能是不同的，但無論如何，next_instr總是指向Python下一條要執(zhí)行的字節(jié)碼。

　　Python在獲得了一條字節(jié)碼和其需要的指令參數(shù)后，會對字節(jié)碼指令利用switch進行判斷，根據(jù)判斷的結(jié)果選擇不同的case語句，每一條字節(jié)碼指令都會對應(yīng)一個case語句。在case語句中，就是Python對字節(jié)碼指令的實現(xiàn)。

　　在成功執(zhí)行完一條字節(jié)碼指令后，Python的執(zhí)行流程會跳轉(zhuǎn)到fast_next_opcode處，或者是for循環(huán)處，不管如何，Python接下來的動作都是獲得下一條字節(jié)碼指令和指令參數(shù)，完成對下一條指令的執(zhí)行。如此一條一條地遍歷co_code中包含的所有字節(jié)碼指令，最終完成了對Python程序的執(zhí)行。

　　這里還需要提到一個變量"why"，它指示了退出這個巨大的for循環(huán)時Python執(zhí)行引擎的狀態(tài)，因為Python執(zhí)行引擎不一定每次執(zhí)行都會正確無誤，很有可能在執(zhí)行某條字節(jié)碼時產(chǎn)生了錯誤，這就是我們熟悉的異常——exception。所以在Python退出執(zhí)行引擎的時候，就需要知道執(zhí)行引擎是因為什么而結(jié)束的，是正常結(jié)束呢？還是因為錯誤的發(fā)生，無法執(zhí)行下去了？why就承擔起這一重則變量why的取值范圍在ceval.c中被定義，其實也是Python結(jié)束字節(jié)碼執(zhí)行時的狀態(tài)：
　　ceval.c

　　三、Python運行時環(huán)境初探

　　前面我們說過，PyFrameObject對應(yīng)于可執(zhí)行文件在執(zhí)行時的棧幀，但一個可執(zhí)行文件要在操作系統(tǒng)中運行只有棧幀是不夠的，我們還忽略了兩個對于可執(zhí)行文件至關(guān)重要的概念：進程和線程。Python在初始化時會創(chuàng)建一個主線程，所以其運行環(huán)境中存在一個主線程。因為在后面剖析Python異常機制會利用到Python內(nèi)部的線程模型，因此，我們需要對Python線程模型有一個整體概念上的了解。

　　以Win32平臺為例，我們知道，對于原生Win32可執(zhí)行文件，都會在一個進程內(nèi)執(zhí)行。進程并非是與機器指令序列相對應(yīng)的活動對象，這個可執(zhí)行文件中機器指令序列對應(yīng)的活動對象是由線程這個概念來進行抽象的，而進程則是線程的活動環(huán)境。

　　對于通常的單線程可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時操作系統(tǒng)會創(chuàng)建一個進程，在進程中，又會有一個主線程，而對于多線程的可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時操作系統(tǒng)會創(chuàng)建出一個進程和多個線程，該多個線程能共享進程地址空間中的全局變量，這就自然而然地引出線程同步的問題。CPU對任務(wù)的切換實際上是在線程間切換，在切換任務(wù)時，CPU需要執(zhí)行線程環(huán)境的保存工作，而在切換至新線程后，需要恢復(fù)該線程的線程環(huán)境。

　　前面我們所看到的Python虛擬機的運行框架，實際上就是對CPU的抽象，可以看做一個軟CPU，Python中所有線程都使用這個軟CPU來完成計算工作。真實機器的任務(wù)切換機制對應(yīng)到Python中，就是使不同的線程輪流使用虛擬機的機制。

　　CPU切換任務(wù)時需要保存線程運行環(huán)境。對于Python來說，在切換線程之前，同樣需要保存關(guān)于當前線程的信息。在Python中，這個關(guān)于線程狀態(tài)信息的抽象是通過PyThreadState對象來實現(xiàn)的，一個線程將擁有一個PyThreadState對象。所以從另一種意義來說，這個PyThreadState對象也可以看成是線程本身的抽象。但實際上，這兩者是有很大的區(qū)別的，PyThreadState并非是對線程本身的模擬，因為Python中的線程仍然使用操作系統(tǒng)的原生線程，PyThreadState僅僅是對線程狀態(tài)的抽象。

　　在Win32下，線程是不能獨立存活的，它需要存活在進程的環(huán)境中，而多個線程可以共享進程的一些資源。在Python中也是一樣，如果Python程序中有兩個線程，都會進行同樣一個動作——import sys，那么這個sys module應(yīng)該存多少份？是全局共享還是每個線程但單獨一個sys module？如果每個線程單獨一份sys module，那么對Python內(nèi)存的消耗會非常的驚人，所以在Python中，module都是全局共享的，仿佛這些module都是進程中的共享資源一樣，對于進程這個概念，Python以PyInterpreterState對象來實現(xiàn)。

　　在Win32下，通常都會有多個進程，而Python實際上也可以由多個邏輯上的interpreter存在。在通常情況下，Python只有一個interpreter，這個interpreter中維護了一個或多個的PyThreadState對象，與這些PyThreadState對象對應(yīng)的線程輪流使用一個字節(jié)碼執(zhí)行引擎。

　　現(xiàn)在，展示一下剛提到的表示進程概念的PyInterpreterState對象和表示線程概念的PyThreadState對象：

　　pystate.h

　　在PyThreadState對象中，我們看到熟悉的PyFrameObject(_frame)對象。也就是說，在每個PyThreadState對象中，會維護一個棧幀列表，以與PyThreadState對象的線程中的函數(shù)調(diào)用機制對應(yīng)。在Win32上，情形也是一樣，每個線程都會有一個函數(shù)調(diào)用棧

　　當Python虛擬機開始執(zhí)行時，會將當前線程狀態(tài)對象中的frame設(shè)置為當前的執(zhí)行環(huán)境(frame)：

　　而在建立新的PyFrameObject對象時，則從當前線程的狀態(tài)對象中取出舊的frame，建立PyFrameObject鏈表：

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本文題目：Python虛擬機框架知識點有哪些-創(chuàng)新互聯(lián)
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