Python源码分析2 - 一个简单的Python程序的执行

本文主要通过跟踪一个非常简单的Python程序的执行,简单讨论Python实现的基本框架和结构。

要执行Python程序如下,功能非常简单:从1加到10再打印出来

# test program

sum = 0

for i in range(1, 11):

    sum = sum + i

print sum

 

如果想要在Windows下面用VS 2005调试Python,可以通过下面步骤设置:

  1. 把Startup Project设置成Python,这样就可以直接通过F5来启动Python
  2. 右键单击Python这个Project,选择Properties。在对话框中的Configuration Properties->Debugging下面,把Command Arguments设置为-d test.py。其中test.py就是我们所要调试程序的名字。-d表示打开调试开关,可以看到额外的调试信息。

好了,设置完毕之后可以直接按下F10来单步追踪该程序的执行了。

首先,F10,启动程序,可以看到Python的main函数中没有什么内容,只是简单的调用Py_Main。Py_Main顾名思义自然是主函数了,分几大部分:

  1. 分析命令行和环境变量
  2. 调用Py_Initialize初始化
  3. 根据命令行的内容执行进入不同的执行模式

    if (command) {

        sts = PyRun_SimpleStringFlags(command, &cf) != 0;

        free(command);

    } else if (module) {

        sts = RunModule(module);

        free(module);

    }

    else {

        if (filename == NULL && stdin_is_interactive) {

            RunStartupFile(&cf);

        }

        /* XXX */

        sts = PyRun_AnyFileExFlags(

            fp,

            filename == NULL ? "" : filename,

            filename != NULL, &cf) != 0;

    }

从上面的代码可以很容易看出,一共有3种执行方式:

    1. Command模式,执行单条Python语句。通过-c指定。语句内容存放在command变量中。调用PyRun_SimpleStringFlags来执行。
    2. Module模式,执行整个Module。通过-m指定。调用RunModule来执行。
    3. File模式,执行Python源程序和交互都归在此类。可以看到,如果未指定文件名并且stdin是交互的话,会执行一个PYTHONSTARTUP所指定的源程序。

4. 最后调用Py_Finalize结束

这里我们关注的主要对象自然是PyRun_AnyFileExFlags,其内容如下:

/* Parse input from a file and execute it */

 

int

PyRun_AnyFileExFlags(FILE *fp, const char *filename, int closeit,

         PyCompilerFlags *flags)

{

    if (filename == NULL)

        filename = "???";

    if (Py_FdIsInteractive(fp, filename)) {

        int err = PyRun_InteractiveLoopFlags(fp, filename, flags);

        if (closeit)

            fclose(fp);

        return err;

    }

    else

        return PyRun_SimpleFileExFlags(fp, filename, closeit, flags);

}

首先判断文件是否是交互的,如果是,则调用PyRun_InteractiveLoopFlags(fp, filename, flags),否则调用PyRun_SimpleFlagExFlags。PyRun_InteractiveLoopFlags和PyRun_SimpleFileExFlags基本上区别不大,本质上作的事情都是一样,只不过一个是以语句为单位执行,一个是以程序为单位来执行。所以这里还是以分析PyRun_SimpleFileExFlags为主。

int

PyRun_SimpleFileExFlags(FILE *fp, const char *filename, int closeit,

            PyCompilerFlags *flags)

{

    PyObject *m, *d, *v;

    const char *ext;

 

    m = PyImport_AddModule("__main__");

    if (m == NULL)

        return -1;

    d = PyModule_GetDict(m);

    if (PyDict_GetItemString(d, "__file__") == NULL) {

        PyObject *f = PyString_FromString(filename);

        if (f == NULL)

            return -1;

        if (PyDict_SetItemString(d, "__file__", f) < 0) {

            Py_DECREF(f);

            return -1;

        }

        Py_DECREF(f);

    }

    ext = filename + strlen(filename) - 4;

    if (maybe_pyc_file(fp, filename, ext, closeit)) {

        /* Try to run a pyc file. First, re-open in binary */

        if (closeit)

            fclose(fp);

        if ((fp = fopen(filename, "rb")) == NULL) {

            fprintf(stderr, "python: Can't reopen .pyc file/n");

            return -1;

        }

        /* Turn on optimization if a .pyo file is given */

        if (strcmp(ext, ".pyo") == 0)

            Py_OptimizeFlag = 1;

        v = run_pyc_file(fp, filename, d, d, flags);

    } else {

        v = PyRun_FileExFlags(fp, filename, Py_file_input, d, d,

                 closeit, flags);

    }

    if (v == NULL) {

        PyErr_Print();

        return -1;

    }

    Py_DECREF(v);

    if (Py_FlushLine())

        PyErr_Clear();

    return 0;

}

可以看到此函数主要的作的事情是:

  1. 创建Module __main__,任何Python脚本都会自动属于__main__
  2. 设置__file__为当前文件名字
  3. 检查是否为.pyc / .pyo文件。Maybe_pyc_file会根据文件的扩展名和文件内容的头两个字节是否为0xf2b3来判断是否是pyc/pyo文件。如果是pyc或者pyo,调用run_pyc_file来直接执行Python的Bytecode。
  4. 否则,调用PyRun_FileExFlags来执行Python的源程序

Run_pyc_file不是本文分析的重点,我们还是先来看一下PyRun_FileExFlags这个函数:

PyObject *

PyRun_FileExFlags(FILE *fp, const char *filename, int start, PyObject *globals,

         PyObject *locals, int closeit, PyCompilerFlags *flags)

{

    PyObject *ret;

    mod_ty mod;

    PyArena *arena = PyArena_New();

    if (arena == NULL)

        return NULL;

    

    mod = PyParser_ASTFromFile(fp, filename, start, 0, 0,

                 flags, NULL, arena);

    if (mod == NULL) {

        PyArena_Free(arena);

        return NULL;

    }

    if (closeit)

        fclose(fp);

    ret = run_mod(mod, filename, globals, locals, flags, arena);

    PyArena_Free(arena);

    return ret;

}

这个函数非常简单,但是却涵盖了整个Python源程序的运行的过程:

  1. 创建一个Arena对象。此对象是用于内存分配用的,维护分配的原始内存和PyObject对象。
  2. 调用PyParser_ASTFromFile。 此函数会通过词法分析和语法分析得到源程序所对应的AST(Abstract Syntax Tree)。
  3. 调用Run_mod
  4. 释放Arena

PyParser_ASTFromFile的代码如下:

mod_ty

PyParser_ASTFromFile(FILE *fp, const char *filename, int start, char *ps1,

         char *ps2, PyCompilerFlags *flags, int *errcode,

         PyArena *arena)

{

    mod_ty mod;

    perrdetail err;

    node *n = PyParser_ParseFileFlags(fp, filename, &_PyParser_Grammar,

                start, ps1, ps2, &err, PARSER_FLAGS(flags));

    if (n) {

        mod = PyAST_FromNode(n, flags, filename, arena);

        PyNode_Free(n);

        return mod;

    }

    else {

        err_input(&err);

        if (errcode)

            *errcode = err.error;

        return NULL;

    }

}

首先,PyParser_ParseFileFlags分析文件,生成CST(Concrete Syntax Tree)并将其根结点放到node*之中。Node的结构如下:

typedef struct _node {

short            n_type;

char            *n_str;

int            n_lineno;

int            n_col_offset;

int            n_nchildren;

struct _node    *n_child;

} node;

 

n_type代表着语法树的结点的类型,对应着Python-2.5/Grammar/Grammar文件中的文法中的终结符/非终结符,主要在graminit.h和token.h中定义。在后面的文章中会详述。N_str则是对应的字符串的内容。N_lineno / n_col_offset分别代表对应行号和列号。最后的两个n_nchildren和n_child表示此节点共有n_nchildren个子结点。

下面的函数可以用来访问node。大部分的函数都无需解释,除了RCHILD,RCHILD表示从右往左第几个,i给负值。比如RCHILD(n, -1)就是从右往左第一个结点。

/* Node access functions */

#define NCH(n)        ((n)->n_nchildren)

    

#define CHILD(n, i)    (&(n)->n_child[i])

#define RCHILD(n, i)    (CHILD(n, NCH(n) + i))

#define TYPE(n)        ((n)->n_type)

#define STR(n)        ((n)->n_str)

文中的Python程序的CST看起来大致是这样的:

 

图中省略了很多细节,因为是CST的关系,分析过程中有大量冗余信息,主要是每一步通过DFA分析的结点都列在这棵树里面了。由于篇幅的关系就不把整棵树画出来了。

那么CST是怎么生成的呢?在PyParser_ParseFileFlags中:

node *

PyParser_ParseFileFlags(FILE *fp, const char *filename, grammar *g, int start,

            char *ps1, char *ps2, perrdetail *err_ret, int flags)

{

    struct tok_state *tok;

 

    initerr(err_ret, filename);

 

    if ((tok = PyTokenizer_FromFile(fp, ps1, ps2)) == NULL) {

        err_ret->error = E_NOMEM;

        return NULL;

    }

    tok->filename = filename;

    if (Py_TabcheckFlag || Py_VerboseFlag) {

        tok->altwarning = (filename != NULL);

        if (Py_TabcheckFlag >= 2)

            tok->alterror++;

    }

 

 

    return parsetok(tok, g, start, err_ret, flags);

}

PyParser_ParserFileFlags首先创建tok_state,也就是词法分析器的对象,之后调用parsetok。Parsetok的代码量稍多,这里就不全部列出来了。主干代码如下:

static node *

parsetok(struct tok_state *tok, grammar *g, int start, perrdetail *err_ret,

     int flags)

{

    parser_state *ps;

    node *n;

    int started = 0, handling_import = 0, handling_with = 0;

 

    ps = PyParser_New(g, start);

 

    for (;;) {

        type = PyTokenizer_Get(tok, &a, &b);

        if ((err_ret->error = PyParser_AddToken(ps, (int)type, str, tok->lineno, col_offset, &(err_ret->expected))) != E_OK) {

            if (err_ret->error != E_DONE) {

                PyObject_FREE(str);

                err_ret->token = type;

            }                

            break;

        }

    }

 

    if (err_ret->error == E_DONE) {

        n = ps->p_tree;

        ps->p_tree = NULL;

    }

    else

        n = NULL;

 

    PyParser_Delete(ps);

 

    if (n == NULL) {

        // error processing

    } else if (tok->encoding != NULL) {

        node* r = PyNode_New(encoding_decl);

        if (!r) {

            err_ret->error = E_NOMEM;

            n = NULL;

            goto done;

        }

        r->n_str = tok->encoding;

        r->n_nchildren = 1;

        r->n_child = n;

        tok->encoding = NULL;

        n = r;

    }

 

done:

    PyTokenizer_Free(tok);

 

    return n;

}

里面最重要的是两个函数调用:

  1. PyTokenizer_Get,是用来进行词法分析的,把源程序分解为Token的序列(比如变量名,运算符,关键字等都属于Token)
  2. PyParser_AddToken,把Token加入到DFA状态机中进行语法分析,根据当前的状态和输入的Token,根据跳转表跳转到不同的状态,并依照这个过程生成CST

由于篇幅有限,这个两个函数的实现细节会在以后的文章详细分析。

在PyParser_ParserFileFlags得到了语法树之后,PyAST_FromNode会将CST转换为AST,存入mod_ty中。

typedef _mod *mod_ty;

 

struct _mod {

enum _mod_kind kind;

union {

struct {

asdl_seq *body;

} Module;

 

struct {

asdl_seq *body;

} Interactive;

 

struct {

expr_ty body;

} Expression;

 

struct {

asdl_seq *body;

} Suite;

 

} v;

};

_mod是AST的根结点,代表整个Module。在Python-ast.h中定义着所有AST结点的结构,mod_ty和expr_ty也在其中,后者显然代表着一个表达式。

adsl_seq代表一个变长的指针数组,结构定义如下:

typedef struct {

int size;

void *elements[1];

} asdl_seq;

这个结构稍微有些特殊的是elements在struct中只有一个元素。其实这个struct可以支持任意多个元素,正因为如此,普通的定义方法是不行的。因此这里只定义一个元素,然后在分配计算实际的大小(会比adsl_seq这个结构要大),然后访问元素的时候直接用elements,因为C/C++是不会检查越界的。这种做法在C/C++系统编程中还是比较常见的。

Adsl_seq粗看上去只保存了void *,也就是说具体类型信息丢失了,那么当要遍历整个树的时候是如何做的呢?其实当遍历到某个结点(比如Module/Expression)的时候,便可以确定该结点所支持的子结点是什么类型,然后直接转强制转换就可以了。还有一种情况是在结点中直接记录的是具体的有类型的AST结点,比如expr_ty,就更加容易了。

文中Python代码对应的AST大致如下:

 

同样的,也省略了一些细节。可以看到,最终的结果要比CST要少很多,比较接近源代码本来的样子。

当PyParser_ASTFromFile执行完毕之后,回到PyRun_FileExFlags,执行下一步,调用run_mod,也就是执行这颗AST所代表的程序。

static PyObject *

run_mod(mod_ty mod, const char *filename, PyObject *globals, PyObject *locals,

     PyCompilerFlags *flags, PyArena *arena)

{

    PyCodeObject *co;

    PyObject *v;

    co = PyAST_Compile(mod, filename, flags, arena);

    if (co == NULL)

        return NULL;

    v = PyEval_EvalCode(co, globals, locals);

    Py_DECREF(co);

    return v;

}

Run_mod非常直接,分两步走:

  1. 编译AST,生成PyCodeObject对象,也就是ByteCode。
  2. 调用PyEval_EvalCode执行PyCodeObject,也就是通过VM直接执行bytecode。如果是执行.pyc/.pyo代码的话,直接从文件中读出信息创建好PyCodeObject对象就可以直接执行了,也是调用这个函数。

执行完PyEval_EvalCode之后可以看到55被打印出来了。

 

总结一下,Python执行程序的过程总共有以下几步:

  1. Tokenizer进行词法分析,把源程序分解为Token
  2. Parser根据Token创建CST
  3. CST被转换为AST
  4. AST被编译为字节码
  5. 执行字节码

后面的文章中我会对1~5这5步分别进行详细分析,今天就先写到这里。 

 

作者:      ATField
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