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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六、配置和输入

Previous5.5 总结Next6.1 配置状态

Last updated 2 years ago

现在你已经了解了 Python 的语法,是时候探索一下代码是如何进入可执行状态的了。

在 CPython 中运行 Python 代码的方式有很多,下面是一些最常用的方法:

  1. 通过 python -c 命令加一个 Python 字符串来运行;

  2. 通过 python -m 命令加一个模块名称来运行;

  3. 通过 python <file> 运行,其中 <file> 为文件的具体路径,并且文件中包含 Python 代码;

  4. 通过标准输入将 Python 代码通过管道传输到可执行文件中,例如 cat <file> | python;

  5. 通过启动交互式解释器(REPL)并一次执行一个命令;

  6. 使用 C API,并用 Python 作为嵌入式环境。

参见

Python 有这么多执行脚本的方法,信息量比较大可能一时难以消化。有关运行 Python 脚本的更多信息,请查看 Real Python 的“如何运行 Python 脚本”。

为了执行任何的 python 代码,解释器需要三个要素到位:

  • 一个要执行的模块;

  • 用于保存变量等信息的状态;

  • 配置项,例如开启了哪些选项。

有了这三个组件,解释器就可以执行代码并且输出 :

注

  • 公共函数使用 Py 前缀,静态函数则不使用 Py 前缀。

  • Py_ 前缀是为全局服务例行程序保留的,如:Py_FatalError。特定的例行程序组(如特定对象类型的 API)使用更长的前缀,如:字符串函数会使用 PyString_ 前缀。

  • 公共函数和变量的命名规则是大小写混写、单词应由下划线分隔,如:PyObject_GetAttr()、Py_BuildValue()、PyExc_TypeError() 。

  • _Py 前缀应保留给需要对加载器可见的内部函数,如:_PyObject_Dump()。

  • 宏的前缀是大小写混合的,之后的部分使用大写字母,所有单词由下划线分隔,如:PyString_AS_STRING,Py_PRINT_RAW。

与 PEP 8 不同的是,用于检查 PEP 7 合规性的工具很少。因此这部分合规性的检查任务就需要通过核心开发者参与到代码检视中来完成。与其他任何人工操作的流程一样,这种类型的审查不是防错的,所以你很可能会发现不符合 PEP 7 的代码。

唯一用来自动化检查 PEP7 合规性的工具是一个名为 smelly.py 的脚本,你可以在 Linux 或 macOS 上通过 make smelly 执行,或通过以下命令行执行:

$ ./python Tools/scripts/smelly.py

一旦发现任何属于 libpython (共享CPython库)的不以 Py 或 _Py 开头的符号,脚本就会报错。

与 Python 的编码规范 类似,CPython 中 C 代码的编码规范叫做 。它包括以下 C 源代码的命名标准:

PEP 8
PEP 7
图6.1 CPython解释器三个模块