一次纯粹的hacking
Python的作者，Guido von Rossum，荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。尽管，他算得上是一位数学家，但他更加享受计算机带来的乐趣，热衷于做任何和编程相关的活儿。
80年代，掀起了个人电脑浪潮，但受限于个人电脑配置低，所有的编译器的核心是做优化，以便让程序能够运行。在那个时代，程序员恨不得用手榨取计算机每一寸的能力。有人甚至认为C语言的指针是在浪费内存，至于动态类型，内存自动管理，面向对象…… 别想了，那会让你的电脑陷入瘫痪。
而这种编程方式让Guido感到苦恼。Guido知道如何用C语言写出一个功能，但整个编写过程需要耗费大量的时间。
不过，他还有另一个选择shell。shell可以像胶水一样，将UNIX下的许多功能连接在一起。UNIX的管理员们常常用shell去写一些简单的脚本，以进行一些系统维护的工作，比如定期备份、文件系统管理等等。然而，shell的本质是调用命令，并不能全面的调动计算机的功能。
Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样轻松的编程。
ABC语言让Guido看到希望。ABC是由荷兰的数学和计算机研究所开发的，Guido在该研究所工作，并参与到ABC语言的开发。ABC 语言是一个致力于为初学者设计编程环境的长达 10 年的研究项目，与当时的大部分语言不同，ABC语言的目标是“让用户感觉更好”。
比如下面是一段来自Wikipedia的ABC程序，这个程序用于统计文本中出现的词的总数：
HOW TO RETURN words document: PUT {} IN collection FOR line IN document: FOR word IN split line: IF word not.in collection: INSERT word IN collection RETURN collection
HOW TO用于定义一个函数。一个Python程序员应该很容易理解这段程序。ABC语言使用冒号和缩进来表示程序块。行 尾没有分号。for和if结构中也没有括号() 。赋值采用的是PUT，而不是更常见的等号。这些改动让ABC程序读起来像一段文字。
尽管ABC已经具备了良好的可读性和易用性，但最终却也没能流行起来。原因在于：
- 硬件上的困难：ABC语言编译器需要比较高配置的电脑才能运行，而当时电脑使用者，更多考虑程序效率，而非语言难度；
- 一个语言设计的致命问题：其可拓展性较差，如果想在ABC语言中增加功能，比如对图形化的支持，就必须改动很多地方。
- 不能直接进行IO：ABC语言不能直接操作文件系统。尽管你可以通过诸如文本流的方式导入数据，但ABC无法直接读写文件。
输入输出的困难对于计算机语言来说是致命的。你能想像一个打不开车门的跑车么？
ABC的前车之鉴，给Guido带来启示。
1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。Guido作为一个语言设计爱好者，已经有过设计语言的尝试。这一次，也不过是一次纯粹的hacking行为。
Python解释器的诞生
1991 年，第一个 Python 解释器诞生，它是用 C 语言实现的，并能够调用 C 语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。
这里需要牵扯一个“编译器”的概念，其主要作用是便于人编写，阅读，维护的高级计算机语言翻译为计算机能识别，运行的低级机器语言的程序。
编译器翻译语言方式有2种：编译、解释。
①编译型语言：需通过编译器（compiler）将源代码编译成机器码，之后才能执行的语言。
一般需经过编译（compile）、链接（linker）这两个步骤。编译是把源代码编译成机器码，链接是把各个模块的机器码和依赖库串连起来生成可执行文件。
②解释型语言：解释性语言的程序不需要编译，相比编译型语言省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才逐行翻译。
Python是一种解释型语言，它的源代码不需要编译，可以直接从源代码运行程序。Python解释器将源代码转换为字节码，然后把编译好的字节码转发到Python虚拟机（Python Virtual Machine，PVM）中执行。
当我们执行Python代码的时候，在Python解释器用四个过程“拆解”我们的代码：
- 首先，当你把键入代码交给Python处理的时候会先进行词法分析，如果你键入关键字或者当输入关键字有误时，都会被词法分析所触发，不正确的代码将不会被执行。
- Python会进行语法分析，例如当"for i in test:"中，test后面的冒号如果被写为其他符号，代码依旧不会被执行。
- 进入最关键的过程，在执行Python前，Python会生成.pyc文件，这个文件就是字节码。
- 将编译好的字节码转发Python虚拟机中进行执行：由Python Virtual
Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的字节码。
什么是字节码（bytecode）？
简单的说它就是一个从源代码编译而来的中间文件（用于不同操作系统平台的解释器执行）。比如，a说日语，b说中文，沟通起来不畅通，请一个翻译，把a和b的语言都翻译成英语，这个英语就可以理解成bytecode， 一种中间语言。
bytecode的好处就是 加载快，而且可以跨平台， 同样一份bytecode，只要有操作系统平台上有相应的Python解释器，就可以执行，而不需要源代码。不同版本的Python编译的字节码是不兼容的，Python 2.6编译的bytecode拿到Python 2.7上去执行就不行了。
如何生成字节码？
Python解释器一般会自动把.py文件转换成bytecode，然后再执行它。当你第一次把.py文件当作module导入，或者对应的.py文件比.pyc文件的修改时间还要新时，Python解释器都会再从source code生成相应的新bytecode。这样当你下次再次运行程序时，就会直接从bytecode运行，从而节省便宜时间。
Ps：这里需要注意，有些情况bytecode并不会生成：
- 遇到目录写权限的问题时。（比如你编写代码和运行代码使用的具有不同权限的用户角色，Linux上很常见）
- 运行一个script并不会被当成是import操作，所以可能也不会生成bytecode。（比如：你有个一个a.py的文件，其中在a.py里，你import了b.py，那么运行python
a.py后，会生成b.pyc，而不会生成a.pyc）
☞拓展阅读：
（下文详细说明Python的工作机制和Python虚拟机内幕）
Python 字节码介绍
.pyc文件是什么？
Python源码编译的结果就是 PyCodeObject ，每个作用域会编译出一个对应的代码对象，其中名为co_code的PyStringObject保存着代码对象的字节码。
一个Python源文件就是一个模块。每个模块顶层的代码对象通过marshal序列化之后就得到了.pyc文件。marshal以little-endian字节序来序列化数据。
那嵌套于顶层作用域里面的那些作用域，例如函数、类的定义，它们对应的代码对象在哪里？它们每一个都乖乖的躺在上一层作用域的代码对象的co_const（常量池）域里，所以其实顶层代码对象已经嵌套包含了底下其它作用域的代码对象。
☞拓展阅读：
（下文主要结合实例说明了.pyc文件结构）
如何对.pyc文件文件进行反编译？
python文件如果要发布的话，有时候还是难免想保护一下自己的源码，有些人就直接编译成了pyc文件，因为这样既可以保留跨平台的特性，又可以不能直接看到代码，也看到网上很多人说为了保护自己的代码可以编译成pyc文件。
用pyc文件可以保护python代码的想法其实是不正确的 ，pyc文件是可以很容易被反编译的，比如说比较著名的uncompyle6 库(https://github.com/rocky/python-uncompyle6)，用来反编译文件最爽不过了，几乎支持python全版本的pyc文件的反编译。
为什么要做代码分析？
一般来说，代码分析重要性的判断比较主观，不同的人有不同的认识。Python是用C来实现的，所以对于Python的性能或代码质量的评估可以通过 dis模块 获取到对应的字节码指令来进行评估。
一般来说一个Python语句会对应若干字节码指令，Python的字节码是一种类似汇编指令的中间语言，但是一个字节码指令并不是对应一个机器指令（二进制指令），而是对应一段C代码，而不同的指令的性能不同，所以不能单独通过指令数量来判断代码的性能，而是要通过 查看调用比较频繁的指令的代码 来确认一段程序的性能。
一个Python的程序会有若干代码块组成，例如一个Python文件会是一个代码块，一个类，一个函数都是一个代码块，一个代码块会对应一个运行的上下文环境以及一系列的字节码指令。
dis模块主要是用来分析字节码的一个内置模块。dis 模块的文档 可以让你遍历它的内容，并且提供一个字节码指令能够做什么和有什么样的参数的完整清单。
☞拓展阅读：
（下文主要说明了dis模块的使用）
Python反编译之字节码
Python开发者如何写出高质量的代码？
要不这样吧，如果编程语言里有个地方你弄不明白，而正好又有个人用了这个功能，那就开枪把他打死。这比学习新特性要容易些，然后过不了多久，那些活下来的程序员就会开始用 0.9.6 版的 Python，而且他们只需要使用这个版本中易于理解的那一小部分就好了（眨眼）。
—— Tim Peters
传奇的核心开发者，“Python 之禅”作者
给 comp.lang.python Usenet 小组的留言，2002 年 12 月 23 日，“Acrimony in c.l.p”。
Python 官方教程的开头是这样写的：“Python 是一门既容易上手又强大的编程语言。”这句话本身并无大碍，但需要注意的是，正因为它既好学又好用，所以很多 Python 程序员只用到了其强大功能的一小部分。
只需要几个小时，经验丰富的程序员就能学会用 Python 写出实用的程序。然而随着这最初高产的几个小时变成数周甚至数月，在那些先入为主的编程语言的影响下，开发者们会慢慢地写出带着“口音”的 Python 代码。与此同时，你会发现，自己在持续陷入基本的熟练程度，却无从提升自己的编程技能。
其实，掌握Python编程不仅要掌握该语言的理论方面， 理解和采用社区使用的惯例和最佳实践也同样重要。 而且这些技巧可以很好的帮助你避免重复劳动，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。
☞拓展资料：
《流畅的Python》
- PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作
- Python核心开发人员担纲技术审校
- 全面深入，对Python语言关键特性剖析到位
- 大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接
- 兼顾Python 3和Python 2
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。特别是深入探讨了针对数据库处理时生成器的具体应用、特性描述符（ORM的关键），以及Python式的对象：协议与接口、抽象基类及多重继承。
《深入理解Python特性》
- 上市两个月获 Amazon 百余条五星评价
- 影响全球1 000 000以上程序员的PythonistaCafe社区创始人Dan Bader手把手带你提升Python实践技能
- 与《流畅的Python》互为补充，Python进阶必备
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。用好Python需要了解的最重要的特性、Python 2过渡到Python 3需要掌握的现代模式、有其他编程语言背景想快速上手Python的程序员需要特别注意的问题，等等，本书都可以解决。
参考资料：
https://mp.weixin.qq.com/s/qqHQYyqFsCYVIYjmWOF4jQ
https://linux.cn/article-9816-1.html
