CPython 实现原理
  • README
  • 一、简介
    • 1.1 如何使用此书
    • 1.2 额外材料和学习资料
  • 二、获取 CPython 源码
    • 2.1 源代码里有什么?
  • 三、准备你的开发环境
    • 3.1 选IDE还是编辑器?
    • 3.2 安装Visual Studio
    • 3.3 安装Visual Studio Code
    • 3.4 安装JetBrains Clion
    • 3.5 安装Vim
    • 3.6 总结
  • 四、编译 CPython
    • 4.1 在 macOS 上编译 CPython
    • 4.2 在 Linux 上编译 CPython
    • 4.3 安装自定义版本
    • 4.4 make 快速入门
    • 4.5 CPython 的 make 目标
    • 4.6 在 Windows 上编译 CPython
    • 4.7 PGO 优化
    • 4.8 总结
  • 五、Python 语言和语法
    • 5.1 为什么 CPython 是用 C 语言而不是用 Python 语言来实现
    • 5.2 Python 语言规范
    • 5.3 分析器生成器
    • 5.4 重新生成语法
    • 5.5 总结
  • 六、配置和输入
    • 6.1 配置状态
    • 6.2 构建配置
    • 6.3 从输入构建模块
    • 6.4 总结
  • 七、基于语法树的词法分析和解析
    • 7.1 具象语法树生成器
    • 7.2 CPython 解析器-分词器
    • 7.3 抽象语法树
    • 7.4 要记住的术语
    • 7.5 一个示例:添加一个约等于比较运算法
    • 7.6 总结
  • 八、编译器
    • 8.1 相关源文件
    • 8.2 重要的专业术语
    • 8.3 实例化一个编译器
    • 8.4 未来标志和编译器标志
    • 8.5 符号表
    • 8.6 核心编译过程
    • 8.7 汇编
    • 8.8 创建一个 Code Object
    • 8.9 使用 Instaviz 展示 Code Object
    • 8.10 一个示例:实现约等于操作符
    • 8.11 总结
  • 九、求值循环
    • 9.1 构建线程状态
    • 9.2 构建帧对象
    • 9.3 帧的执行
    • 9.4 值栈
    • 9.5 例子:在列表中添加元素
    • 9.6 总结
  • 十、内存管理
    • 10.1 C 中的内存分配
    • 10.2 Python 内存管理系统设计
    • 10.3 CPython 内存分配器
  • 十一、并行和并发
    • 11.1 并行和并发模型
    • 11.2 进程的结构
    • 11.3 多进程并行
    • 11.4 多线程
    • 11.5 异步编程
    • 11.6 生成器
    • 11.7 协程
    • 11.8 异步生成器
    • 11.9 子解释器
    • 11.10 总结
  • 十二、对象和类型
    • 12.1 本章的例子
    • 12.2 内置类型
    • 12.3 对象和可变长度对象类型
    • 12.4 类型类
    • 12.5 布尔和整数类型
    • 12.6 Unicode 字符串类型
    • 12.7 字典类型
    • 12.8 总结
  • 十三、标准库
    • 13.1 Python 模块
    • 13.2 Python 和 C 模块
  • 十四、测试套件
    • 14.1 在 Windows 上运行测试套件
    • 14.2 在 Linux 或 MacOS 上运行测试套件
    • 14.3 测试标志
    • 14.4 运行特定测试
    • 14.5 测试模块
    • 14.6 测试工具
    • 14.7 总结
  • 十五、调试
  • 十六、基准测试、性能分析和追踪
  • 十七、下一步计划
    • 17.1 为 CPython 编写 C 扩展
    • 17.2 改进你的 Python 应用程序
    • 17.3 为 CPython 项目做贡献
    • 17.4 继续学习
  • 十八、附录
    • 18.1 C 预处理器
    • 18.2 基础 C 语法
    • 18.3 总结
  • 致谢
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十二、对象和类型

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Last updated 2 years ago

CPython 自带了一系列基本类型,例如字符串、列表、元组、字典和对象。

所有这些类型都是内置的。你不需要导入任何库,甚至不需要从标准库中导入。

例如,要创建一个新的列表,你可以调用:

lst = list()

或者,你可以使用方括号:

lst = []

字符串可以使用双引号或单引号从一个字符串字面量(string literal)实例化。在 章节中,你探索了一些语法定义,它们让编译器把双引号解释为一个字符串字面量。

Python 中的所有类型都继承自一个内置的基类型 object。即便是字符串、元组和列表也都继承自 object。

object 类型的基本实现在 Object/object.c 中,它是用纯 C 实现的。还有一些基本逻辑的具体实现,比如浅层比较(shallow comparisons)。

你可以将 Python 对象视为由两个部分组成:

  1. 核心数据模型,包括指向已编译函数的指针

  2. 一个带有任意自定义属性和方法的字典

许多基本的对象 API 在 Objects/object.c 中声明,比如内置函数 repr() 的实现,PyObject_Repr。在文件中你还可以找到 PyObject_Hash() 和其他 API。

通过在 Python 对象上实现 双下划线(dunder methods)方法,所有这类函数都可以在自定义对象中被重写:

class MyObject(object):
    def __init__(self, id, name):
        self.id = id
        self.name = name
    def __repr__(self):
        return "<{0} id={1}>".format(self.name, self.id)

参见

Luciano Ramalho 的《Fluent Python, 2nd Edition》是了解 Python 数据模型的极佳资源。

所有的这些内置函数被称之为 。并不是说一个 Python 对象中的所有方法都是数据模型的一部分,这种数据模型使得 Python 对象可以包含类或实例属性以及方法。

“Python 语言和语法”
Python 数据模型