在 Python 编程的世界里，我们每天都在使用 python 命令运行程序，但你是否曾好奇这背后究竟发生了什么？
本文将初步探究 CPython（Python 中最流行的实现）的一些内部机制，为了更好的来理解 Python 语言的底层运作。
1. CPython 简介
CPython 是用** C 语言**编写的 Python 解释器，在众多 Python 实现（如 PyPy、Jython、IronPython 等）中，它以其原创性、良好的维护性和高人气脱颖而出。
了解 CPython 的一些内部机制，对我们学习和使用Python语言本身也有很大的帮助：
- 有助于深入理解
Python语言：了解实现细节能让我们更轻松地掌握Python的一些特性 - 实现细节在实际应用中至关重要：对象存储方式、垃圾回收机制以及多线程协调等方面的知识，对于理解语言的适用性、局限性、性能评估和效率检测都非常关键
CPython提供的Python/CAPI 允许我们用 C 扩展 Python 或在 C 中嵌入 Python，而有效使用该 API 需要对CPython的工作原理有深入理解
CPython是开源的，源码在github.com上：https://github.com/python/cpython
每个版本的Python都有相应的CPython实现，我目前使用的Python3.12，
所以本文后续如果有参考的代码，参考的是CPython 3.12分支中的代码。
2. Python执行的流程
宏观上来来看，一个Python程序的执行大致分为三个阶段：
第一个阶段是初始化阶段，CPython 在此阶段初始化运行 Python 所需的数据结构，包括内置类型、配置和加载内置模块、设置导入系统等。
这个阶段虽然重要，但常常被忽视，因为它主要为程序的运行做一些准备工作。
第二个阶段是编译阶段，CPython是解释器，虽不生成机器码，但会将源代码转换为中间表示形式。
它会解析源代码构建抽象语法树（AST），从 AST 生成字节码，并进行一些字节码优化。
这个阶段虽然名称是编译，但是和C/C++这类编译型语言的编译不是一个含义。
Python代码经过编译之后的字节码是可以查看的，比如下面简单写一个加法函数。
def add(x, y):
return x + y
命令行中使用：python.exe -m dis .\cpython-vm.py查看字节码。
LOAD_FAST 指令将局部变量压入栈中，
BINARY_ADD 指令从栈中弹出两个对象，将它们相加，并将结果压回栈中。
最后，RETURN_VALUE 指令弹出栈顶的任何内容，并将结果返回给调用者。
最后一个阶段是解释阶段，CPython 的核心是一个执行字节码的虚拟机。字节码是一系列指令，每条指令由一个操作码和一个参数组成。
CPython 虚拟机是基于栈的，通过栈来存储和检索数据，执行指令。字节码执行在一个巨大的求值循环中进行，直到没有指令可执行或发生错误。
3. 核心概念
通过CPython虚拟机的内部机制来了解Python的底层原理，首先要关注的就是CPython虚拟机中的一些核心概念。包括：代码对象，函数对象，帧对象。
3.1. 代码对象
代码对象是 CPython 中存储代码块相关信息的结构，像模块、函数体这类作为独立执行单元的代码，其信息都保存在代码对象里。
它包含字节码（程序编译后的中间表示形式），以及代码块内使用的变量名列表等关键信息。
从本质上讲，代码对象是对一段可执行代码的抽象表示，为函数的调用、模块的运行提供了必要的指令和数据描述。
其相关定义在源码文件：cpython/Include/cpython/code.h
#define _PyCode_DEF(SIZE) { \
PyObject_VAR_HEAD \
// 省略... \
/* The hottest fields (in the eval loop) are grouped here at the top. */ \
PyObject *co_consts; /* list (constants used) */ \
PyObject *co_names; /* list of strings (names used) */ \
PyObject *co_exceptiontable; /* Byte string encoding exception handling \
table */ \
int co_flags; /* CO_..., see below */ \
\
/* The rest are not so impactful on performance. */ \
int co_argcount; /* #arguments, except *args */ \
int co_posonlyargcount; /* #positional only arguments */ \
int co_kwonlyargcount; /* #keyword only arguments */ \
int co_stacksize; /* #entries needed for evaluation stack */ \
int co_firstlineno; /* first source line number */ \
\
/* redundant values (derived from co_localsplusnames and \
co_localspluskinds) */ \
int co_nlocalsplus; /* number of spaces for holding local, cell, \
and free variables */ \
int co_framesize; /* Size of frame in words */ \
int co_nlocals; /* number of local variables */ \
int co_ncellvars; /* total number of cell variables */ \
int co_nfreevars; /* number of free variables */ \
uint32_t co_version; /* version number */ \
\
PyObject *co_localsplusnames; /* tuple mapping offsets to names */ \
PyObject *co_localspluskinds; /* Bytes mapping to local kinds (one byte \
per variable) */ \
PyObject *co_filename; /* unicode (where it was loaded from) */ \
PyObject *co_name; /* unicode (name, for reference) */ \
PyObject *co_qualname; /* unicode (qualname, for reference) */ \
PyObject *co_linetable; /* bytes object that holds location info */ \
PyObject *co_weakreflist; /* to support weakrefs to code objects */ \
// 省略...
}
/* Bytecode object */
struct PyCodeObject _PyCode_DEF(1);
定义比较长，这里只列出了一部分。
以上一节中示例中的函数add(x, y)函数为例，CPython 会为add函数体创建一个代码对象。
在这个代码对象中，字节码部分记录了如何加载变量x和y、执行加法操作并返回结果等指令序列。
同时，还包含co_argcount（参数数量，此处为 2）等属性，这些属性描述了函数的参数使用情况。
此外，代码对象还会记录函数定义所在的文件名（co_filename ）、起始行号（co_firstlineno）等信息，方便调试和代码分析。
3.2. 函数对象
函数对象不仅仅包含可执行代码（即代码对象），还存储了与函数相关的其他重要信息，如函数名、文档字符串（docstring）、默认参数、外部作用域变量值等。
函数对象将代码对象与函数运行所需的上下文信息整合在一起，使得函数可以在不同的环境中被正确调用和执行。
多个函数对象可以引用同一个代码对象，通过不同的外部信息实现不同的功能，例如闭包的实现。
其相关定义在源码文件：cpython/Include/cpython/funcobject.h
typedef struct {
PyObject_HEAD
_Py_COMMON_FIELDS(func_)
PyObject *func_doc; /* The __doc__ attribute, can be anything */
PyObject *func_dict; /* The __dict__ attribute, a dict or NULL */
PyObject *func_weakreflist; /* List of weak references */
PyObject *func_module; /* The __module__ attribute, can be anything */
PyObject *func_annotations; /* Annotations, a dict or NULL */
PyObject *func_annotate; /* Callable to fill the annotations dictionary */
PyObject *func_typeparams; /* Tuple of active type variables or NULL */
vectorcallfunc vectorcall;
uint32_t func_version;
} PyFunctionObject;
3.3. 帧对象
帧对象在 CPython 中用于跟踪代码执行过程中的各种状态信息。
当虚拟机执行代码对象时，帧对象负责记录变量的值、维护值栈（用于指令执行时的数据存储和操作），还会记录代码执行的位置（如当前行号、上一条执行的指令位置等），以便在函数调用、返回以及异常处理等情况下，能够正确恢复和继续执行代码。
可以说，帧对象为代码对象的执行提供了一个动态的上下文环境，它随着代码的执行而创建和销毁，形成一个调用栈，反映了函数调用的层次结构。
其相关定义在源码文件：cpython/Include/internal/pycore_frame.h
struct _frame {
PyObject_HEAD
PyFrameObject *f_back; /* previous frame, or NULL */
struct _PyInterpreterFrame *f_frame; /* points to the frame data */
PyObject *f_trace; /* Trace function */
int f_lineno; /* Current line number. Only valid if non-zero */
char f_trace_lines; /* Emit per-line trace events? */
char f_trace_opcodes; /* Emit per-opcode trace events? */
PyObject *f_extra_locals; /* Dict for locals set by users using f_locals, could be NULL */
/* This is purely for backwards compatibility for PyEval_GetLocals.
PyEval_GetLocals requires a borrowed reference so the actual reference
is stored here */
PyObject *f_locals_cache;
/* The frame data, if this frame object owns the frame */
PyObject *_f_frame_data[1];
};
当调用函数时，会创建一个新的帧对象并压入调用栈。
当函数执行结束返回时，该帧对象从调用栈中弹出，虚拟机根据帧对象中记录的f_back（指向前一个帧对象的引用）等信息，恢复到调用函数之前的状态，继续执行后续代码。
4. 总结
本文主要对 CPython 执行 Python 程序的过程做一个初步的宏观介绍，了解了其主要的阶段和核心概念。
后续打算进一步就CPython某个部分的具体实现细节来介绍，逐步对CPython的内部机制进行深入的了解。