Python字节码与程序执行过程详解

目录

• 问题：
• 1. 执行过程
• 2. 字节码
• 3. 源码编译
• 4. PyCodeObject
• 5. 反编译
• 6. pyc

问题：

我们每天都要编写一些Python程序，或者用来处理一些文本，或者是做一些系统管理工作。程序写好后，只需要敲下python命令，便可将程序启动起来并开始执行：

$ python some-program.py

那么，一个文本形式的.py文件，是如何一步步转换为能够被CPU执行的机器指令的呢？此外，程序执行过程中可能会有.pyc文件生成，这些文件又有什么作用呢？

1. 执行过程

虽然从行为上看Python更像Shell脚本这样的解释性语言，但实际上Python程序执行原理本质上跟Java或者C#一样，都可以归纳为虚拟机和字节码。Python执行程序分为两步：先将程序代码编译成字节码，然后启动虚拟机执行字节码：

虽然Python命令也叫做Python解释器，但跟其他脚本语言解释器有本质区别。实际上，Python解释器包含编译器以及虚拟机两部分。当Python解释器启动后，主要执行以下两个步骤：

编译器将.py文件中的Python源码编译成字节码虚拟机逐行执行编译器生成的字节码

因此，.py文件中的Python语句并没有直接转换成机器指令，而是转换成Python字节码。

2. 字节码

Python程序的编译结果是字节码，里面有很多关于Python运行的相关内容。因此，不管是为了更深入理解Python虚拟机运行机制，还是为了调优Python程序运行效率，字节码都是关键内容。那么，Python字节码到底长啥样呢？我们如何才能获得一个Python程序的字节码呢——Python提供了一个内置函数compile用于即时编译源码。我们只需将待编译源码作为参数调用compile函数，即可获得源码的编译结果。

3. 源码编译

下面，我们通过compile函数来编译一个程序：

源码保存在demo.py文件中：

PI = 3.14
def circle_area(r):
    return PI * r ** 2
class Person(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def say(self):
        print('i am', self.name)

编译之前需要将源码从文件中读取出来：

>>> text = open('D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py').read()
>>> print(text)
PI = 3.14
def circle_area(r):
    return PI * r ** 2
class Person(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def say(self):
        print('i am', self.name)

然后调用compile函数来编译源码：

>>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')

compile函数必填的参数有3个：

source：待编译源码

filename：源码所在文件名

mode：编译模式，exec表示将源码当作一个模块来编译

三种编译模式：

exec：用于编译模块源码

single：用于编译一个单独的Python语句（交互式下）

eval：用于编译一个eval表达式

4. PyCodeObject

通过compile函数，我们获得了最后的源码编译结果result：

>>> result
 at 0x000001DEC2FCF680, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 1>
>>> result.__class__

最终我们得到了一个code类型的对象，它对应的底层结构体是PyCodeObject

PyCodeObject源码如下：

/* Bytecode object */
struct PyCodeObject {
    PyObject_HEAD
    int co_argcount;            /* #arguments, except *args */
    int co_posonlyargcount;     /* #positional only arguments */
    int co_kwonlyargcount;      /* #keyword only arguments */
    int co_nlocals;             /* #local variables */
    int co_stacksize;           /* #entries needed for evaluation stack */
    int co_flags;               /* CO_..., see below */
    int co_firstlineno;         /* first source line number */
    PyObject *co_code;          /* instruction opcodes */
    PyObject *co_consts;        /* list (constants used) */
    PyObject *co_names;         /* list of strings (names used) */
    PyObject *co_varnames;      /* tuple of strings (local variable names) */
    PyObject *co_freevars;      /* tuple of strings (free variable names) */
    PyObject *co_cellvars;      /* tuple of strings (cell variable names) */
    /* The rest aren't used in either hash or comparisons, except for co_name,
       used in both. This is done to preserve the name and line number
       for tracebacks and debuggers; otherwise, constant de-duplication
       would collapse identical functions/lambdas defined on different lines.
    */
    Py_ssize_t *co_cell2arg;    /* Maps cell vars which are arguments. */
    PyObject *co_filename;      /* unicode (where it was loaded from) */
    PyObject *co_name;          /* unicode (name, for reference) */
    PyObject *co_linetable;     /* string (encoding addr<->lineno mapping) See
                                   Objects/lnotab_notes.txt for details. */
    void *co_zombieframe;       /* for optimization only (see frameobject.c) */
    PyObject *co_weakreflist;   /* to support weakrefs to code objects */
    /* Scratch space for extra data relating to the code object.
       Type is a void* to keep the format private in codeobject.c to force
       people to go through the proper APIs. */
    void *co_extra;
    /* Per opcodes just-in-time cache
     *
     * To reduce cache size, we use indirect mapping from opcode index to
     * cache object:
     *   cache = co_opcache[co_opcache_map[next_instr - first_instr] - 1]
     */
    // co_opcache_map is indexed by (next_instr - first_instr).
    //  * 0 means there is no cache for this opcode.
    //  * n > 0 means there is cache in co_opcache[n-1].
    unsigned char *co_opcache_map;
    _PyOpcache *co_opcache;
    int co_opcache_flag;  // used to determine when create a cache.
    unsigned char co_opcache_size;  // length of co_opcache.
};

代码对象PyCodeObject用于存储编译结果，包括字节码以及代码涉及的常量、名字等等。关键字段包括：

字段	用途
co_argcount	参数个数
co_kwonlyargcount	关键字参数个数
co_nlocals	局部变量个数
co_stacksize	执行代码所需栈空间
co_flags	标识
co_firstlineno	代码块首行行号
co_code	指令操作码，即字节码
co_consts	常量列表
co_names	名字列表
co_varnames	局部变量名列表

下面打印看一下这些字段对应的数据：

通过co_code字段获得字节码：

>>> result.co_code
b'd\x00Z\x00d\x01d\x02\x84\x00Z\x01G\x00d\x03d\x04\x84\x00d\x04e\x02\x83\x03Z\x03d\x05S\x00'

通过co_names字段获得代码对象涉及的所有名字：

>>> result.co_names
('PI', 'circle_area', 'object', 'Person')

通过co_consts字段获得代码对象涉及的所有常量：

>>> result.co_consts
(3.14, , 'circle_area', , 'Person', None)

可以看到，常量列表中还有两个代码对象，其中一个是circle_area函数体，另一个是Person类定义体。对应Python中作用域的划分方式，可以自然联想到：每个作用域对应一个代码对象。如果这个假设成立，那么Person代码对象的常量列表中应该还包括两个代码对象：init函数体和say函数体。下面取出Person类代码对象来看一下：

>>> person_code = result.co_consts[3]
>>> person_code

>>> person_code.co_consts
('Person', , 'Person.__init__', , 'Person.say', None)

因此，我们得出结论：Python源码编译后，每个作用域都对应着一个代码对象，子作用域代码对象位于父作用域代码对象的常量列表里，层级一一对应。

至此，我们对Python源码的编译结果——代码对象PyCodeObject有了最基本的认识，后续会在虚拟机、函数机制、类机制中进一步学习。

5. 反编译

字节码是一串不可读的字节序列，跟二进制机器码一样。如果想读懂机器码，可以将其反汇编，那么字节码可以反编译吗？

通过dis模块可以将字节码反编译：

>>> import dis
>>> dis.dis(result.co_code)
 0 LOAD_CONST               0 (0)
 2 STORE_NAME               0 (0)
 4 LOAD_CONST               1 (1)
 6 LOAD_CONST               2 (2)
 8 MAKE_FUNCTION            0
10 STORE_NAME               1 (1)
12 LOAD_BUILD_CLASS
14 LOAD_CONST               3 (3)
16 LOAD_CONST               4 (4)
18 MAKE_FUNCTION            0
20 LOAD_CONST               4 (4)
22 LOAD_NAME                2 (2)
24 CALL_FUNCTION            3
26 STORE_NAME               3 (3)
28 LOAD_CONST               5 (5)
30 RETURN_VALUE

字节码反编译后的结果和汇编语言很类似。其中，第一列是字节码的偏移量，第二列是指令，第三列是操作数。以第一条字节码为例，LOAD_CONST指令将常量加载进栈，常量下标由操作数给出，而下标为0的常量是：

>>> result.co_consts[0]3.14

这样，第一条字节码的意义就明确了：将常量3.14加载到栈。

由于代码对象保存了字节码、常量、名字等上下文信息，因此直接对代码对象进行反编译可以得到更清晰的结果：

>>>dis.dis(result)
  1           0 LOAD_CONST               0 (3.14)
              2 STORE_NAME               0 (PI)
  3           4 LOAD_CONST               1 ()
              6 LOAD_CONST               2 ('circle_area')
              8 MAKE_FUNCTION            0
             10 STORE_NAME               1 (circle_area)
  6          12 LOAD_BUILD_CLASS
             14 LOAD_CONST               3 ()
             16 LOAD_CONST               4 ('Person')
             18 MAKE_FUNCTION            0
             20 LOAD_CONST               4 ('Person')
             22 LOAD_NAME                2 (object)
             24 CALL_FUNCTION            3
             26 STORE_NAME               3 (Person)
             28 LOAD_CONST               5 (None)
             30 RETURN_VALUE
Disassembly of :
  4           0 LOAD_GLOBAL              0 (PI)
              2 LOAD_FAST                0 (r)
              4 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_POWER
              8 BINARY_MULTIPLY
             10 RETURN_VALUE
Disassembly of :
  6           0 LOAD_NAME                0 (__name__)
              2 STORE_NAME               1 (__module__)
              4 LOAD_CONST               0 ('Person')
              6 STORE_NAME               2 (__qualname__)
  7           8 LOAD_CONST               1 ()
             10 LOAD_CONST               2 ('Person.__init__')
             12 MAKE_FUNCTION            0
             14 STORE_NAME               3 (__init__)
 10          16 LOAD_CONST               3 ()
             18 LOAD_CONST               4 ('Person.say')
             20 MAKE_FUNCTION            0
             22 STORE_NAME               4 (say)
             24 LOAD_CONST               5 (None)
             26 RETURN_VALUE
Disassembly of :
  8           0 LOAD_FAST                1 (name)
              2 LOAD_FAST                0 (self)
              4 STORE_ATTR               0 (name)
              6 LOAD_CONST               0 (None)
              8 RETURN_VALUE
Disassembly of :
 11           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_CONST               1 ('i am')
              4 LOAD_FAST                0 (self)
              6 LOAD_ATTR                1 (name)
              8 CALL_FUNCTION            2
             10 POP_TOP
             12 LOAD_CONST               0 (None)
             14 RETURN_VALUE

操作数指定的常量或名字的实际值在旁边的括号内列出，此外，字节码以语句为单位进行了分组，中间以空行隔开，语句的行号在字节码前面给出。例如PI = 3.14这个语句就被会变成了两条字节码：

  1           0 LOAD_CONST               0 (3.14)
              2 STORE_NAME               0 (PI)

6. pyc

如果将demo作为模块导入，Python将在demo.py文件所在目录下生成.pyc文件：

>>> import demo

pyc文件会保存经过序列化处理的代码对象PyCodeObject。这样一来，Python后续导入demo模块时，直接读取pyc文件并反序列化即可得到代码对象，避免了重复编译导致的开销。只有demo.py有新修改（时间戳比.pyc文件新），Python才会重新编译。

因此，对比Java而言：Python中的.py文件可以类比Java中的.java文件，都是源码文件；而.pyc文件可以类比.class文件，都是编译结果。只不过Java程序需要先用编译器javac命令来编译，再用虚拟机java命令来执行；而Python解释器把这两个过程都完成了。

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