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：
把Startup Project设置成Python，这样就可以直接通过F5来启动Python
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：
分析命令行和环境变量
调用Py_Initialize初始化
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 ? "<stdin>" : 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：
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。
Module模式，执行整个Module。通过-m指定。调用RunModule来执行。
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：
创建Module __main__，任何Python脚本都会自动属于__main__
设置__file__为当前文件名字
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。
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：
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。
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)。
调用Run_mod
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：
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）
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：
编译AST，生成PyCodeObject对象，也就是ByteCode。
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：
Tokenizer进行词法分析，把源程序分解为Token
Parser根据Token创建CST
CST被转换为AST
AST被编译为字节码
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。
