python实现编译器的编写_用python写的python的编译器？

Introduction

Byterun是一个用Python实现的Python解释器。随着我在Byterun上的工作，我惊讶并很高兴地的发现，这个Python解释器的基础结构可以满足500行的限制。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够的知识探索下去。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搞清楚这个主题。

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。

A Python Interpreter

在开始之前，让我们缩小一下“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REPL，当你在命令行下敲下

python

时所得到的交互式环境。有时候人们会相互替代的使用Python解释器和Python来说明执行Python代码的这一过程。在本章，“解释器”有一个更精确的意思：执行Python程序过程中的最后一步。

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code object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，它们和编译型语言相对，比如C，Rust。然而，这里的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，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。

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A Python Python Interpreter

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。（事实上，广泛使用的gcc编译器就是用C语言本身写的）你可以用几乎的任何语言写一个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最大优点是我们可以仅仅实现解释器，而不用担心Python运行时的部分，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）

Building an Interpreter

在我们考察Byterun代码之前，我们需要一些对解释器结构的高层次视角。Python解释器是如何工作的？

Python解释器是一个虚拟机,模拟真实计算机的软件。我们这个虚拟机是栈机器，它用几个栈来完成操作（与之相对的是寄存器机器，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：它的输入是一些命令集合称作字节码。当你写Python代码时，词法分析器，语法解析器和编译器生成code object让解释器去操作。每个code object都包含一个要被执行的指令集合 — 它就是字节码 — 另外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：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。

A Tiny Interpreter

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是如何产生的。你可以想象，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

7 + 5

生成这样的指令集：

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Python解释器是一个栈机器，所以它必须通过操作栈来完成这个加法。(Figure 1.1)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。

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，字节码就是我们称为的“指令”，而解释器执行的是code object。）

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。

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，如何指令有参数，处理参数，然后调用解释器对象中相应的方法。

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

显然，它会输出12

尽管我们的解释器功能受限，但这个加法过程几乎和真正的Python解释器是一样的。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 bytecode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。这正是以栈为基础的解释器的特点。

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？

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）。

Variables

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。

我们的新的的实现在下面。为了跟踪哪名字绑定到那个值，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。

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：

Real Python Bytecode

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指示这条指令。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code object，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。

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dismodule。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。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0位置。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5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需要找到名字。（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code object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）。

Conditionals and Loops

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略过它们。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

LOAD_FAST LOAD_CONST, COMPARE_OP和 POP_JUMP_IF_FALSE。x

LOAD_CONST,对应源码的第6行。（dis用>>标记跳转目标。）如果X

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

这一行产生了和

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

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。

Explore Bytecode

我鼓励你用

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？Frames

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。但是这和我们心想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语句想对应。但是它返回到哪里去呢？

为了回答这个问题，我们必须严增加一层复杂性：frame。一个frame是一些信息的集合和代码的执行上下文。frames在Python代码执行时动态的创建和销毁。每个frame对应函数的一次调用。— 所以每个frame只有一个code object与之关联，而一个code object可以很多frame。比如你有一个函数递归的调用自己10次，这时有11个frame。总的来说，Python程序的每个作用域有一个frame，比如，每个module，每个函数调用，每个类定义。

Frame存在于调用栈中，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 ‘program.py'”开始的回溯对应一个frame。）解释器在执行字节码时操作的栈，我们叫它数据栈。其实还有第三个栈，叫做块栈，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frame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。假设Python解释器执行到标记为3的地方。解释器正在foo函数的调用中，它接着调用bar。下面是frame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。

现在，解释器在bar函数的调用中。调用栈中有3个fram：一个对应于module层，一个对应函数foo,别一个对应函数bar。(Figure 1.2)一旦bar返回，与它对应的frame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frame间传递一个值。首先，它把位于调用栈栈顶的frame中的数据栈的栈顶值弹出。然后把整个frame弹出丢弃。最后把这个值压到下一个frame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frame都有个一个。我们做了很多测试，同时在Byterun和真正的Python上，为了保证结果一致。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。最后，通过仔细的阅读Cpython的源码，我们发现了错误所在。把数据栈移到每个frame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frame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frame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，一个关键的特点是它能暂停一个frame的执行，返回到其他的frame，一段时间后它能返回到原来的frame，并以它离开时的同样的状态继续执行。Byterun

现在我们有足够的Python解释器的知识背景去考察Byterun。

Byterun中有四种对象。

VirtualMachine

类，它管理高层结构，frame调用栈，指令到操作的映射。这是一个比前面Inteprter对象更复杂的版本。

Frame类，

每个Frame类都有一个code object，并且管理者其他一些必要的状态信息，全局和局部命名空间，指向调用它的frame的指针和最后执行的字节码指令。

Function

类，它被用来代替真正的Python函数。回想一下，调用函数时会创建一个新的frame。我们自己实现Function，所以我们控制新frame的创建。

Block

类，它只是包装了代码块的3个属性。（代码块的细节不是解释器的核心，我们不会花时间在它身上，把它列在这里，是因为Byterun需要它。）

The VirtualMachine Class

程序运行时只有一个VirtualMachine被创建，因为我们只有一个解释器。VirtualMachine保存调用栈，异常状态，在frame中传递的返回值。它的入口点是run_code方法，它以编译后的code object为参数，以创建一个frame为开始，然后运行这个frame。这个frame可能再创建出新的frame；调用栈随着程序的运行增长缩短。当第一个frame返回时，执行结束。

The FrameClass

接下来，我们来写Frame对象。frame是一个属性的集合，它没有任何方法。前面提到过，这些属性包括由编译器生成的code object；局部，全局和内置命名空间；前一个frame的引用；一个数据栈；一个块栈；最后执行的指令。（对于内置命名空间我们需要多做一点工作，Python对待这个命名空间不同；但这个细节对我们的虚拟机不重要。）接着，我们在虚拟机中增加对frame的操作。这有3个帮助函数：一个创建新的frame的方法，和压栈和出栈的方法。第四个函数，run_frame,完成执行frame的主要工作，待会我们再讨论这个方法。

The FunctioClass

Function的实现有点扭曲，但是大部分的细节对理解解释器不重要。重要的是当调用函数时 — __call__方法被调用 — 它创建一个新的Frame并运行它。接着，回到VirtualMachine对象，我们对数据栈的操作也增加一些帮助方法。字节码操作的栈总是在当前frame的数据栈。这让我们能完成POP_TOPLOAD_FAST,并且让其他操作栈的指令可读性更高。在我们运行frame之前，我们还需两个方法。第一个方法，parse_byte_and_args,以一个字节码为输入，先检查它是否有参数，如果有，就解析它的参数。这个方法同时也更新frame的last_instruction属性，它指向最后执行的指令。一条没有参数的指令只有一个字节长度，而有参数的字节有3个字节长。参数的意义依赖于指令是什么。比如，前面说过，指令POP_JUMP_IF_FALSE,它的参数指的是跳转目标。BUILD_LIST, 它的参数是列表的个数。LOAD_CONST,它的参数是常量的索引。一些指令用简单的数字作为参数。对于另一些，虚拟机需要一点努力去发现它意义。标准库中的dismodule中有一个备忘单解释什么参数有什么意思，这让我们的代码更加简洁。比如，列表dis.hasname告诉我们LOAD_NAME, IMPORT_NAME,LOAD_GLOBAL,和另外的9个指令都有同样的意思：名字列表的索引。

下一个方法是

dispatch

,它查看给定的指令并执行相应的操作。在CPython中，这个分派函数用一个巨大的switch语句完成，有超过1500行的代码。幸运的是，我们用的是Python，我们的代码会简洁的多。我们会为每一个字节码名字定义一个方法，然后用getattr来查找。就像我们前面的小解释器一样，如果一条指令叫做FOO_BAR，那么它对应的方法就是byte_FOO_BAR。现在，我们先把这些方法当做一个黑盒子。每个指令方法都会返回None或者一个字符串why,有些情况下虚拟机需要这个额外why信息。这些指令方法的返回值，仅作为解释器状态的内部指示，千万不要和执行frame的返回值相混淆。

The BlockClass

在我们完成每个字节码方法前，我们简单的讨论一下块。一个块被用于某种控制流，特别是异常处理和循环。它负责保证当操作完成后数据栈处于正确的状态。比如，在一个循环中，一个特殊的迭代器会存在栈中，当循环完成时它从栈中弹出。解释器需要检查循环仍在继续还是已经停止。

为了跟踪这些额外的信息，解释器设置了一个标志来指示它的状态。我们用一个变量why实现这个标志，它可以None或者是下面几个字符串这一，"continue", "break","excption",return。他们指示对块栈和数据栈进行什么操作。回到我们迭代器的例子，如果块栈的栈顶是一个loop块，why是continue,迭代器就因该保存在数据栈上，不是如果why是break,迭代器就会被弹出。块操作的细节比较精密，我们不会花时间在这上面，但是有兴趣的读者值得仔细的看看。

The Instructions

剩下了的就是完成那些指令方法了：

byte_LOAD_FASTbyte_BINARY_MODULO等等。而这些指令的实现并不是很有趣，这里我们只展示了一小部分，完整的实现在这儿（足够执行我们前面所述的所有代码了。）

Dynamic Typing: What the Compiler Doesn’t Know

你可能听过Python是一种动态语言 — 是它是动态类型的。在我们建造解释器的过程中，已经流露出这个描述。

动态的一个意思是很多工作在运行时完成。前面我们看到Python的编译器没有很多关于代码真正做什么的信息。举个例子，考虑下面这个简单的函数

mod。它区两个参数，返回它们的模运算值。从它的字节码中，我们看到变量a和b首先被加载，然后字节码BINAY_MODULO

完成这个模运算。

计算19 % 5得4，— 一点也不奇怪。如果我们用不同类的参数呢？刚才发生了什么？你可能见过这样的语法，格式化字符串。

用符号%去格式化字符串会调用字节码BUNARY_MODULO.它取栈顶的两个值求模，不管这两个值是字符串，数字或是你自己定义的类的实例。字节码在函数编译时生成（或者说，函数定义时）相同的字节码会用于不同类的参数。

Python的编译器关于字节码的功能知道的很少。而取决于解释器来决定BINAYR_MODULO应用于什么类型的对象并完成真确的操作。这就是为什么Python被描述为动态类型：直到你运行前你不必知道这个函数参数的类型。相反，在一个静态类型语言中，程序员需要告诉编译器参数的类型是什么（或者编译器自己推断出参数的类型。）编译器的无知是优化Python的一个挑战 — 只看字节码，而不真正运行它，你就不知道每条字节码在干什么！你可以定义一个类，实现__mod__方法，当你对这个类的实例使用%时，Python就会自动调用这个方法。所以，BINARY_MODULO其实可以运行任何代码。看看下面的代码，第一个a % b看起来没有用。

不幸的是，对这段代码进行静态分析 — 不运行它 — 不能确定第一个a % b

没有做任何事。用 %调用__mod__可能会写一个文件，或是和程序的其他部分交互，或者其他任何可以在Python中完成的事。很难优化一个你不知道它会做什的函数。在Russell Power和Alex Rubinsteyn的优秀论文中写道，“我们可用多快的速度解释Python？”，他们说，“在普遍缺乏类型信息下，每条指令必须被看作一个INVOKE_ARBITRARY_METHOD。”

Conclusion

Byterun是一个比CPython容易理解的简洁的Python解释器。Byterun复制了CPython的主要结构：一个基于栈的指令集称为字节码，它们顺序执行或在指令间跳转，向栈中压入和从中弹出数据。解释器随着函数和生成器的调用和返回，动态的创建，销毁frame，并在frame间跳转。Byterun也有着和真正解释器一样的限制：因为Python使用动态类型，解释器必须在运行时决定指令的正确行为。

我鼓励你去反汇编你的程序，然后用Byterun来运行。你很快会发现这个缩短版的Byterun所没有实现的指令。完整的实现在这里或者仔细阅读真正的CPython解释器ceval.c,你也可以实现自己的解释器！

写在最后：

互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我搜集整理了一套完整的学习资料，比自己在网上零散收集的结构性和连贯性更强，只为帮助那些想学习的人！需要的同学可以加裙；399+288+541+邀请码+森屿，立即获取整套的2018年最新的python学习系统的资料。