利用一个简单的例子窥探CPython内核的运行机制

我最近花了一些时间在探索CPython，并且我想要在这里分享我的一些冒险经历。Allison Kaptur的excellent guide to getting started with Python internals 有一点��嗦，我想逐步介绍我自己的探索过程会更加有条理性，这样也许其他好奇的Python使用者可以跟着一起做。

1．注意到了一些奇怪的事情

一开始，我只是设置好Nose对一些我写的Python 3代码进行测试。当我运行这些测试的时候，我得到了一个不可思议的错误信息：”TypeError: bad argument type for built-in operation”，这是我之前在这个程序里没有见到过的。

最终造成这个错误的原因有一点显而易见――我不小心在程序里留了一个PDB断点(`import pdb; pdb.set_trace()`)。当我把它去掉后，测试正常运行了。

但是，我曾经使用Nose在Python 2 repos上进行测试，并且在那种情况下，错误留下的断点并不会导致Nose崩溃，而是看上去像是“挂起”了。程序并不是真的挂起了――它仅仅是不显示东西到stdout（标准输出）了。Nose是故意这样做的，而当我正在运行一套测试的时候这样做是有意义的。我可能仅仅是想看测试的结果，而不是一大堆程序自己打印出来的状态。如果你在这个脚本里面敲击“c”，Nose仅仅像通常那样经过这个断点。

通常情况下，我可能只是耸耸肩，移除掉这个断点，然后继续我的工作。但是！我在一个黑客学校并且有时间深入研究任何抓住我兴趣的东西，所以我决定利用这次机会去窥探一下Python的内核。

2.制造一个最简单的测试样例。

结果这次的问题研究起来有一点复杂――我并不能确定问题是在Nose，还是PDB或者CPython自己的代码里面。并且，我当然不能使用任何断点，因为这些断点会导致我的程序崩溃。

最终，在验证了一些假设后，看上去PDB对`input()`的调用导致了崩溃。所以：在Python2和Python3里面，input的实现有什么不同吗？或者是其他的某些东西不同？

我和Jesse一起进行调试，最后我们意识到Nose以一种有趣的方式处理标准输出：
 

self._buf = StringIO()
sys.stdout = self._buf

这里用sys.stout表示Python中的所有标准输出，即表示所有向终端输出的内容都会发送到这里。但由于我们可以像访问其他Python变量那样访问sys.stout，所以我们可以改变这个sys.stout。而Nose将sys.stoud设置为StringIO()，而这只是任意一个字符串。

如果你这么做，print函数就不会工作了！
 

import sys, io
sys.stdout = io.StringIO()
print(“Hello”)
# Oh no, nothing printed!

我们怀疑是否那一行就是问题所在，所以我们构造了一个简单的测试样例：
 

import sys, io
sys.stdout = io.StringIO()
print("Hello!") # Nothing will appear
input("Input: ") # Raises a TypeError

在Python 3 里面运行这个会出现我们之前看到过的”bad argument for built-in operation”。所以现在我们知道该调查哪里了！当你试图改变sys.stdout的时候，内建函数`input()`以一种奇怪的方式中断下来。

3.了解一点CPython！

所以我们想要看下‘input'是怎样实现的。Python有一个非常酷的模块叫做'inspect'，能让你检查源代码，像这样：
 

>>> from collections import namedtuple
>>> import inspect; print(inspect.getsource(namedtuple))
def namedtuple(typename, field_names, verbose=False, rename=False):
"""Returns a new subclass of tuple with named fields.
.....

然而当你想要对'input'调用'inspect.getsource'的时候，结果会是：“TypeError: is not a module, class, method, function, traceback, frame, or code object.”这意味着我们的函数不是用Python实现的――它是用C语言实现的，因此'inspect;模块不能为我们显示它的代码。

……但是，利用cinspect模块的魔力，我们能查看C源代码！
 

>>> import cinspect; print(cinspect.getsource(input))
static PyObject *
builtin_input(PyObject *self, PyObject *args)
{
PyObject *line;
char *str;
.....

很好，现在我们知道我们想要找的函数叫做'builtin_input'。这时，我们将要开始浏览C代码了，而不仅仅是Python代码，我们将要在中端调试而不是在Python的解释器里。你不需要一定是一个C语言专家才能看明白接下来的东西――我大多数时候会以根据函数名称进行推测的方式进行。

那么，让我们来检索一下Cpython的源代码，然后我们将发现'builtin_input'是'builtin_input_impl'的封装，而'builtin_input_impl'是一个在bltinmodule.c里面实现的一个方法。让我们尝试将Python载入到lldb C语言调试器里面并在那个方法的开头设置一个断点：
 

flowerhack$ lldb -- /Users/flowerhack/cpython/python.exe
flowerhack$ breakpoint set --file bltinmodule.c --line 2337

当单步步过源代码的时候（这个过程和你在PDB里面做的事情很像――不停敲击”n”来运行下一行代码），我们发现问题第一次出现的那点代码：
 

stdout_encoding_str = _PyUnicode_AsString(stdout_encoding);
stdout_errors_str = _PyUnicode_AsString(stdout_errors);
if (!stdout_encoding_str || !stdout_errors_str)
goto _readline_errors; // "throws" an exception

第三行误导了我：“如果编码字符串是空或者错误字符串是空，那么我们会得到一个错误”。但是，请等一下，难道一个空的错误字符串不是意味着没有错误被发现吗？

因为这个，我进一步查看了_PyUnicode_AsString的定义（另一个C函数）：
 

#define _PyUnicode_AsString PyUnicode_AsUTF8

那仅仅是一个宏：“嘿，当我们调用_PyUnicode_AsString的时候，去调用PyUnicode_AsUTF8。”所以我们真正想要找的是PyUnicode_AsUTF8的定义：
 

char*
PyUnicode_AsUTF8(PyObject *unicode)
{
return PyUnicode_AsUTF8AndSize(unicode, NULL);
}

……看上去这个函数所做的所有的事情是调用PyUnicode_AsUTF8AndSize，而这正是我们真正想要去阅读的。

在PyUnicode_AsUTF8AndSize函数里面有若干个错误情况，每一个都返回NULL。在错误情况里面返回NULL而不是返回像-1这样的错误代码对我来说很奇怪。也许这里有其他我不熟悉的约定的考虑？

不管怎么样，为了显示出我究竟陷入了哪一个错误情况，我进行了“打印调试”――我在每一个可能的错误情况后面加入了一个打印语句，然后运行程序――这样我们就能发现当我们调用PyUnicode_Check到底错在了哪里。

那么，是否有在Python3里面进行了而没有在Python2里面进行过的的检查呢？嗯，我们能比较两个版本的源代码来找出这个答案。最后显示出，Python 2 的源代码没有进行类似的编码检查，然而Python 3做了。所以，如果sys.stdout被错误编码的东西代替了，它会在3里面运行失败，在2里面就不会。

4.收获！

看上去仅仅是找出一个非常普通的固定的BUG后面的原因，就做了非常多的工作。并且也许确实是这样。但是！我们在这个过程中学到了一些很酷的东西。当我在验证一些假设的时候我发现了很多Python处理标准输入输出的方式。我学到了更多如何阅读大型的、很多宏的C工程的经验。我学到了GOTO语句仍然在使用，这让我感到很吃惊。但是在连贯性上这样做是有意义的――看上去如果不用GOTO在C里面做一些像是异常处理的事情的时候将变的很繁琐。并且浏览bltinmodule.c的input 函数在Python2 和Python3中的不同真的是一件很酷的事情――严格上来说，是检查。他们重构和清理东西看上去很简洁。

声明：设置cinspect有一点复杂。在这个项目的README里面的介绍会有一些帮助，但是注意“indexing your sources”这一步将会花很多时间。

如果你之前习惯使用gdb，那么你仅仅需要知道的是lldb和它非常相似。如果你两个都没有用过，他们在调试上有一点像PDB。