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用Python实现Python解释器
Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python 解释器的基础结构用 500 行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。
作者：Allison Kaptur来源：| 14:05
Allison 是 Dropbox 的工程师，在那里她维护着这个世界上最大的 Python 客户端网络之一。在去 Dropbox 之前，她是
Recurse Center 的协调人, 是这个位于纽约的程序员深造机构的作者。她在北美的 PyCon 做过关于 Python
内部机制的演讲，并且她喜欢研究奇怪的 bug。她的博客地址是。
Byterun 是一个用 Python 实现的 Python 解释器。随着我对 Byterun 的开发，我惊喜地的发现，这个 Python
解释器的基础结构用 500
行代码就能实现。在这一章我们会搞清楚这个解释器的结构，给你足够探索下去的背景知识。我们的目标不是向你展示解释器的每个细节---像编程和计算机科学其他有趣的领域一样，你可能会投入几年的时间去深入了解这个主题。
Byterun 是 Ned Batchelder 和我完成的，建立在 Paul Swartz 的工作之上。它的结构和主要的 Python
实现(CPython)差不多，所以理解 Byterun 会帮助你理解大多数解释器，特别是 CPython 解释器。(如果你不知道你用的是什么
Python，那么很可能它就是 CPython)。尽管 Byterun 很小，但它能执行大多数简单的 Python 程序(这一章是基于 Python 3.5
及其之前版本生成的字节码的，在 Python 3.6 中生成的字节码有一些改变)。
Python 解释器
在开始之前，让我们限定一下&Pyhton 解释器&的意思。在讨论 Python 的时候，&解释器&这个词可以用在很多不同的地方。有的时候解释器指的是
Python REPL，即当你在命令行下敲下 python 时所得到的交互式环境。有时候人们会或多或少的互换使用 &Python
解释器&和&Python&来说明从头到尾执行 Python 代码的这一过程。在本章中，&解释器&有一个更精确的意思：Python
程序的执行过程中的最后一步。
在解释器接手之前，Python 会执行其他 3 个步骤：词法分析，语法解析和编译。这三步合起来把源代码转换成代码对象code
object，它包含着解释器可以理解的指令。而解释器的工作就是解释代码对象中的指令。
你可能很奇怪执行 Python 代码会有编译这一步。Python 通常被称为解释型语言，就像 Ruby，Perl 一样，它们和像 C，Rust
这样的编译型语言相对。然而，这个术语并不是它看起来的那样精确。大多数解释型语言包括 Python 在内，确实会有编译这一步。而 Python
被称为解释型的原因是相对于编译型语言，它在编译这一步的工作相对较少(解释器做相对多的工作)。在这章后面你会看到，Python 的编译器比 C
语言编译器需要更少的关于程序行为的信息。
Python 的 Python 解释器
Byterun 是一个用 Python 写的 Python 解释器，这点可能让你感到奇怪，但没有比用 C 语言写 C
语言编译器更奇怪的了。(事实上，广泛使用的 gcc 编译器就是用 C 语言本身写的)你可以用几乎任何语言写一个 Python 解释器。
用 Python 写 Python 既有优点又有缺点。最大的缺点就是速度：用 Byterun 执行代码要比用 CPython 执行慢的多，CPython
解释器是用 C 语言实现的，并做了认真优化。然而 Byterun 是为了学习而设计的，所以速度对我们不重要。使用 Python
最大优势是我们可以仅仅实现解释器，而不用担心 Python 运行时部分，特别是对象系统。比如当 Byterun 需要创建一个类时，它就会回退到&真正&的
Python。另外一个优势是 Byterun 很容易理解，部分原因是它是用人们很容易理解的高级语言写的(Python !)(另外我们不会对解释器做优化 &&
再一次，清晰和简单比速度更重要)
构建一个解释器
在我们考察 Byterun 代码之前，我们需要从高层次对解释器结构有一些了解。Python 解释器是如何工作的?
Python 解释器是一个虚拟机virtual machine，是一个模拟真实计算机的软件。我们这个虚拟机是栈机器stack
machine，它用几个栈来完成操作(与之相对的是寄存器机器register machine，它从特定的内存地址读写数据)。
Python 解释器是一个字节码解释器bytecode interpreter：它的输入是一些称作字节码bytecode的指令集。当你写 Python
代码时，词法分析器、语法解析器和编译器会生成代码对象code object让解释器去操作。每个代码对象都包含一个要被执行的指令集 && 它就是字节码 &&
以及还有一些解释器需要的信息。字节码是 Python 代码的一个中间层表示intermediate
representation：它以一种解释器可以理解的方式来表示源代码。这和汇编语言作为 C 语言和机器语言的中间表示很类似。
微型解释器
为了让说明更具体，让我们从一个非常小的解释器开始。它只能计算两个数的和，只能理解三个指令。它执行的所有代码只是这三个指令的不同组合。下面就是这三个指令：
LOAD_VALUE
ADD_TWO_VALUES
PRINT_ANSWER
我们不关心词法、语法和编译，所以我们也不在乎这些指令集是如何产生的。你可以想象，当你写下 7 +
5，然后一个编译器为你生成那三个指令的组合。如果你有一个合适的编译器，你甚至可以用 Lisp 的语法来写，只要它能生成相同的指令。
生成这样的指令集：
what_to_execute&=&{&&&&&&instructions&:&[(&LOAD_VALUE&,&0),&&#&the&first&number&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_VALUE&,&1),&&#&the&second&number&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&ADD_TWO_VALUES&,&None),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&PRINT_ANSWER&,&None)],&&&&&&numbers&:&[7,&5]&}&
Python 解释器是一个栈机器stack
machine，所以它必须通过操作栈来完成这个加法(见下图)。解释器先执行第一条指令，LOAD_VALUE，把第一个数压到栈中。接着它把第二个数也压到栈中。然后，第三条指令，ADD_TWO_VALUES，先把两个数从栈中弹出，加起来，再把结果压入栈中。最后一步，把结果弹出并输出。
栈机器LOAD_VALUE这条指令告诉解释器把一个数压入栈中，但指令本身并没有指明这个数是多少。指令需要一个额外的信息告诉解释器去哪里找到这个数。所以我们的指令集有两个部分：指令本身和一个常量列表。(在
Python 中，字节码就是我们所称的&指令&，而解释器&执行&的是代码对象。)
为什么不把数字直接嵌入指令之中?想象一下，如果我们加的不是数字，而是字符串。我们可不想把字符串这样的东西加到指令中，因为它可以有任意的长度。另外，我们这种设计也意味着我们只需要对象的一份拷贝，比如这个加法
7 + 7, 现在常量表&numbers&只需包含一个[7]。
你可能会想为什么会需要除了ADD_TWO_VALUES之外的指令。的确，对于我们两个数加法，这个例子是有点人为制作的意思。然而，这个指令却是建造更复杂程序的轮子。比如，就我们目前定义的三个指令，只要给出正确的指令组合，我们可以做三个数的加法，或者任意个数的加法。同时，栈提供了一个清晰的方法去跟踪解释器的状态，这为我们增长的复杂性提供了支持。
现在让我们来完成我们的解释器。解释器对象需要一个栈，它可以用一个列表来表示。它还需要一个方法来描述怎样执行每条指令。比如，LOAD_VALUE会把一个值压入栈中。
class&Interpreter:&&&&&def&__init__(self):&&&&&&&&&self.stack&=&[]&&&&&def&LOAD_VALUE(self,&number):&&&&&&&&&self.stack.append(number)&&&&&def&PRINT_ANSWER(self):&&&&&&&&&answer&=&self.stack.pop()&&&&&&&&&print(answer)&&&&&def&ADD_TWO_VALUES(self):&&&&&&&&&first_num&=&self.stack.pop()&&&&&&&&&second_num&=&self.stack.pop()&&&&&&&&&total&=&first_num&+&second_num&&&&&&&&&self.stack.append(total)&
这三个方法完成了解释器所理解的三条指令。但解释器还需要一样东西：一个能把所有东西结合在一起并执行的方法。这个方法就叫做
run_code，它把我们前面定义的字典结构 what-to-execute
作为参数，循环执行里面的每条指令，如果指令有参数就处理参数，然后调用解释器对象中相应的方法。
def&run_code(self,&what_to_execute):&&&&&&&&&instructions&=&what_to_execute[&instructions&]&&&&&&&&&numbers&=&what_to_execute[&numbers&]&&&&&&&&&for&each_step&in&instructions:&&&&&&&&&&&&&instruction,&argument&=&each_step&&&&&&&&&&&&&if&instruction&==&&LOAD_VALUE&:&&&&&&&&&&&&&&&&&number&=&numbers[argument]&&&&&&&&&&&&&&&&&self.LOAD_VALUE(number)&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&ADD_TWO_VALUES&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.ADD_TWO_VALUES()&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&PRINT_ANSWER&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.PRINT_ANSWER()&
为了测试，我们创建一个解释器对象，然后用前面定义的 7 + 5 的指令集来调用 run_code。
interpreter&=&Interpreter()&interpreter.run_code(what_to_execute)&
显然，它会输出 12。
尽管我们的解释器功能十分受限，但这个过程几乎和真正的 Python 解释器处理加法是一样的。这里，我们还有几点要注意。
首先，一些指令需要参数。在真正的 Python
字节码当中，大概有一半的指令有参数。像我们的例子一样，参数和指令打包在一起。注意指令的参数和传递给对应方法的参数是不同的。
第二，指令ADD_TWO_VALUES不需要任何参数，它从解释器栈中弹出所需的值。这正是以基于栈的解释器的特点。
记得我们说过只要给出合适的指令集，不需要对解释器做任何改变，我们就能做多个数的加法。考虑下面的指令集，你觉得会发生什么?如果你有一个合适的编译器，什么代码才能编译出下面的指令集?
what_to_execute&=&{&&&&&&&&&&instructions&:&[(&LOAD_VALUE&,&0),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_VALUE&,&1),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&ADD_TWO_VALUES&,&None),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_VALUE&,&2),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&ADD_TWO_VALUES&,&None),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&PRINT_ANSWER&,&None)],&&&&&&&&&&numbers&:&[7,&5,&8]&}&
从这点出发，我们开始看到这种结构的可扩展性：我们可以通过向解释器对象增加方法来描述更多的操作(只要有一个编译器能为我们生成组织良好的指令集就行)。
变量接下来给我们的解释器增加变量的支持。我们需要一个保存变量值的指令
STORE_NAME;一个取变量值的指令LOAD_NAME;和一个变量到值的映射关系。目前，我们会忽略命名空间和作用域，所以我们可以把变量和值的映射直接存储在解释器对象中。最后，我们要保证what_to_execute除了一个常量列表，还要有个变量名字的列表。
&&&&def&s():&...&&&&&a&=&1&...&&&&&b&=&2&...&&&&&print(a&+&b)&#&a&friendly&compiler&transforms&`s`&into:&&&&&what_to_execute&=&{&&&&&&&&&&instructions&:&[(&LOAD_VALUE&,&0),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&STORE_NAME&,&0),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_VALUE&,&1),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&STORE_NAME&,&1),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_NAME&,&0),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&LOAD_NAME&,&1),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&ADD_TWO_VALUES&,&None),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&(&PRINT_ANSWER&,&None)],&&&&&&&&&&numbers&:&[1,&2],&&&&&&&&&&names&:&&&[&a&,&&b&]&}&
我们的新的实现在下面。为了跟踪哪个名字绑定到哪个值，我们在__init__方法中增加一个environment字典。我们也增加了STORE_NAME和LOAD_NAME方法，它们获得变量名，然后从environment字典中设置或取出这个变量值。
现在指令的参数就有两个不同的意思，它可能是numbers列表的索引，也可能是names列表的索引。解释器通过检查所执行的指令就能知道是那种参数。而我们打破这种逻辑
，把指令和它所用何种参数的映射关系放在另一个单独的方法中。
class&Interpreter:&&&&&def&__init__(self):&&&&&&&&&self.stack&=&[]&&&&&&&&&self.environment&=&{}&&&&&def&STORE_NAME(self,&name):&&&&&&&&&val&=&self.stack.pop()&&&&&&&&&self.environment[name]&=&val&&&&&def&LOAD_NAME(self,&name):&&&&&&&&&val&=&self.environment[name]&&&&&&&&&self.stack.append(val)&&&&&def&parse_argument(self,&instruction,&argument,&what_to_execute):&&&&&&&&&&&&&Understand&what&the&argument&to&each&instruction&means.&&&&&&&&&&&&numbers&=&[&LOAD_VALUE&]&&&&&&&&&names&=&[&LOAD_NAME&,&&STORE_NAME&]&&&&&&&&&if&instruction&in&numbers:&&&&&&&&&&&&&argument&=&what_to_execute[&numbers&][argument]&&&&&&&&&elif&instruction&in&names:&&&&&&&&&&&&&argument&=&what_to_execute[&names&][argument]&&&&&&&&&return&argument&&&&&def&run_code(self,&what_to_execute):&&&&&&&&&instructions&=&what_to_execute[&instructions&]&&&&&&&&&for&each_step&in&instructions:&&&&&&&&&&&&&instruction,&argument&=&each_step&&&&&&&&&&&&&argument&=&self.parse_argument(instruction,&argument,&what_to_execute)&&&&&&&&&&&&&if&instruction&==&&LOAD_VALUE&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.LOAD_VALUE(argument)&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&ADD_TWO_VALUES&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.ADD_TWO_VALUES()&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&PRINT_ANSWER&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.PRINT_ANSWER()&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&STORE_NAME&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.STORE_NAME(argument)&&&&&&&&&&&&&elif&instruction&==&&LOAD_NAME&:&&&&&&&&&&&&&&&&&self.LOAD_NAME(argument)&
仅仅五个指令，run_code这个方法已经开始变得冗长了。如果保持这种结构，那么每条指令都需要一个if分支。这里，我们要利用 Python
的动态方法查找。我们总会给一个称为FOO的指令定义一个名为FOO的方法，这样我们就可用 Python
的getattr函数在运行时动态查找方法，而不用这个大大的分支结构。run_code方法现在是这样：
def&execute(self,&what_to_execute):&&&&&&&instructions&=&what_to_execute[&instructions&]&&&&&&&for&each_step&in&instructions:&&&&&&&&&&&instruction,&argument&=&each_step&&&&&&&&&&&argument&=&self.parse_argument(instruction,&argument,&what_to_execute)&&&&&&&&&&&bytecode_method&=&getattr(self,&instruction)&&&&&&&&&&&if&argument&is&None:&&&&&&&&&&&&&&&bytecode_method()&&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&&&bytecode_method(argument)&
真实的 Python 字节码
现在，放弃我们的小指令集，去看看真正的 Python
字节码。字节码的结构和我们的小解释器的指令集差不多，除了字节码用一个字节而不是一个名字来代表这条指令。为了理解它的结构，我们将考察一个函数的字节码。考虑下面这个例子：
&&&&def&cond():&...&&&&&x&=&3&...&&&&&if&x&&&5:&...&&&&&&&&&return&'yes'&...&&&&&else:&...&&&&&&&&&return&'no'&...&
Python 在运行时会暴露一大批内部信息，并且我们可以通过 REPL
直接访问这些信息。对于函数对象cond，cond.__code__是与其关联的代码对象，而cond.__code__.co_code就是它的字节码。当你写
Python 代码时，你永远也不会想直接使用这些属性，但是这可以让我们做出各种恶作剧，同时也可以看看内部机制。
&&&&cond.__code__.co_code&&#&the&bytecode&as&raw&bytes&b'd\x01\x00}\x00\x00|\x00\x00d\x02\x00k\x00\x00r\x16\x00d\x03\x00Sd\x04\x00Sd\x00&&&&\x00S'&&&&&list(cond.__code__.co_code)&&#&the&bytecode&as&numbers&[100,&1,&0,&125,&0,&0,&124,&0,&0,&100,&2,&0,&107,&0,&0,&114,&22,&0,&100,&3,&0,&83,&&&100,&4,&0,&83,&100,&0,&0,&83]&
当我们直接输出这个字节码，它看起来完全无法理解 && 唯一我们了解的是它是一串字节。很幸运，我们有一个很强大的工具可以用：Python
标准库中的dis模块。
dis是一个字节码反汇编器。反汇编器以为机器而写的底层代码作为输入，比如汇编代码和字节码，然后以人类可读的方式输出。当我们运行dis.dis，它输出每个字节码的解释。
&&&&dis.dis(cond)&&&2&&&&&&&&&&&0&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&1&(3)&&&&&&&&&&&&&&&3&STORE_FAST&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&3&&&&&&&&&&&6&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&&9&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&2&(5)&&&&&&&&&&&&&&12&COMPARE_OP&&&&&&&&&&&&&&&0&(&)&&&&&&&&&&&&&&15&POP_JUMP_IF_FALSE&&&&&&&22&&&4&&&&&&&&&&18&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&3&('yes')&&&&&&&&&&&&&&21&RETURN_VALUE&&&6&&&&&&&&&&22&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&4&('no')&&&&&&&&&&&&&&25&RETURN_VALUE&&&&&&&&&&&&&&26&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&0&(None)&&&&&&&&&&&&&&29&RETURN_VALUE&
这些都是什么意思?让我们以第一条指令LOAD_CONST为例子。第一列的数字(2)表示对应源代码的行数。第二列的数字是字节码的索引，告诉我们指令LOAD_CONST在位置
0 。第三列是指令本身对应的人类可读的名字。如果第四列存在，它表示指令的参数。如果第五列存在，它是一个关于参数是什么的提示。
考虑这个字节码的前几个字节：[100, 1, 0, 125, 0, 0]。这 6
个字节表示两条带参数的指令。我们可以使用dis.opname，一个字节到可读字符串的映射，来找到指令 100 和指令 125 代表的是什么：
&&&&dis.opname[100]&'LOAD_CONST'&&&&&dis.opname[125]&'STORE_FAST'&
第二和第三个字节 && 1 、0 &&是LOAD_CONST的参数，第五和第六个字节 && 0、0 &&
是STORE_FAST的参数。就像我们前面的小例子，LOAD_CONST需要知道的到哪去找常量，STORE_FAST需要知道要存储的名字。(Python
的LOAD_CONST和我们小例子中的LOAD_VALUE一样，LOAD_FAST和LOAD_NAME一样)。所以这六个字节代表第一行源代码x = 3
(为什么用两个字节表示指令的参数?如果 Python 使用一个字节，每个代码对象你只能有 256 个常量/名字，而用两个字节，就增加到了 256
的平方，65536个)。
条件语句与循环语句
到目前为止，我们的解释器只能一条接着一条的执行指令。这有个问题，我们经常会想多次执行某个指令，或者在特定的条件下跳过它们。为了可以写循环和分支结构，解释器必须能够在指令中跳转。在某种程度上，Python
在字节码中使用GOTO语句来处理循环和分支!让我们再看一个cond函数的反汇编结果：
&&&&dis.dis(cond)&&&2&&&&&&&&&&&0&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&1&(3)&&&&&&&&&&&&&&&3&STORE_FAST&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&3&&&&&&&&&&&6&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&&9&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&2&(5)&&&&&&&&&&&&&&12&COMPARE_OP&&&&&&&&&&&&&&&0&(&)&&&&&&&&&&&&&&15&POP_JUMP_IF_FALSE&&&&&&&22&&&4&&&&&&&&&&18&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&3&('yes')&&&&&&&&&&&&&&21&RETURN_VALUE&&&6&&&&&&&&&&22&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&4&('no')&&&&&&&&&&&&&&25&RETURN_VALUE&&&&&&&&&&&&&&26&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&0&(None)&&&&&&&&&&&&&&29&RETURN_VALUE&
第三行的条件表达式if x & 5被编译成四条指令：LOAD_FAST、 LOAD_CONST、 COMPARE_OP和
POP_JUMP_IF_FALSE。x & 5对应加载x、加载
5、比较这两个值。指令POP_JUMP_IF_FALSE完成这个if语句。这条指令把栈顶的值弹出，如果值为真，什么都不发生。如果值为假，解释器会跳转到另一条指令。
这条将被加载的指令称为跳转目标，它作为指令POP_JUMP的参数。这里，跳转目标是 22，索引为 22 的指令是LOAD_CONST，对应源码的第 6
行。(dis用&&标记跳转目标。)如果X & 5为假，解释器会忽略第四行(return yes)，直接跳转到第6行(return
&no&)。因此解释器通过跳转指令选择性的执行指令。
Python 的循环也依赖于跳转。在下面的字节码中，while x & 5这一行产生了和if x &
10几乎一样的字节码。在这两种情况下，解释器都是先执行比较，然后执行POP_JUMP_IF_FALSE来控制下一条执行哪个指令。第四行的最后一条字节码JUMP_ABSOLUT(循环体结束的地方)，让解释器返回到循环开始的第
9 条指令处。当 x & 10变为假，POP_JUMP_IF_FALSE会让解释器跳到循环的终止处，第 34 条指令。
&&&&def&loop():&...&&&&&&x&=&1&...&&&&&&while&x&&&5:&...&&&&&&&&&&x&=&x&+&1&...&&&&&&return&x&...&&&&&dis.dis(loop)&&&2&&&&&&&&&&&0&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&1&(1)&&&&&&&&&&&&&&&3&STORE_FAST&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&3&&&&&&&&&&&6&SETUP_LOOP&&&&&&&&&&&&&&26&(to&35)&&&&&&&&&&&&&&&9&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&12&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&2&(5)&&&&&&&&&&&&&&15&COMPARE_OP&&&&&&&&&&&&&&&0&(&)&&&&&&&&&&&&&&18&POP_JUMP_IF_FALSE&&&&&&&34&&&4&&&&&&&&&&21&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&24&LOAD_CONST&&&&&&&&&&&&&&&1&(1)&&&&&&&&&&&&&&27&BINARY_ADD&&&&&&&&&&&&&&28&STORE_FAST&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&31&JUMP_ABSOLUTE&&&&&&&&&&&&9&&&&&&&&&&&&&&34&POP_BLOCK&&&5&&&&&&&&&&35&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(x)&&&&&&&&&&&&&&38&RETURN_VALUE&
探索字节码
我希望你用dis.dis来试试你自己写的函数。一些有趣的问题值得探索：
对解释器而言 for 循环和 while 循环有什么不同?
能不能写出两个不同函数，却能产生相同的字节码?
elif是怎么工作的?列表推导呢?
到目前为止，我们已经知道了 Python
虚拟机是一个栈机器。它能顺序执行指令，在指令间跳转，压入或弹出栈值。但是这和我们期望的解释器还有一定距离。在前面的那个例子中，最后一条指令是RETURN_VALUE，它和return语句相对应。但是它返回到哪里去呢?
为了回答这个问题，我们必须再增加一层复杂性：帧frame。一个帧是一些信息的集合和代码的执行上下文。帧在 Python
代码执行时动态地创建和销毁。每个帧对应函数的一次调用 && 所以每个帧只有一个代码对象与之关联，而一个代码对象可以有多个帧。比如你有一个函数递归的调用自己 10
次，这会产生 11 个帧，每次调用对应一个，再加上启动模块对应的一个帧。总的来说，Python 程序的每个作用域都有一个帧，比如，模块、函数、类定义。
帧存在于调用栈call stack中，一个和我们之前讨论的完全不同的栈。(你最熟悉的栈就是调用栈，就是你经常看到的异常回溯，每个以&File
'program.py'&开始的回溯对应一个帧。)解释器在执行字节码时操作的栈，我们叫它数据栈data stack。其实还有第三个栈，叫做块栈block
stack，用于特定的控制流块，比如循环和异常处理。调用栈中的每个帧都有它自己的数据栈和块栈。
让我们用一个具体的例子来说明一下。假设 Python 解释器执行到下面标记为 3
的地方。解释器正处于foo函数的调用中，它接着调用bar。下面是帧调用栈、块栈和数据栈的示意图。我们感兴趣的是解释器先从最底下的foo()开始，接着执行foo的函数体，然后到达bar。
&&&&def&bar(y):&...&&&&&z&=&y&+&3&&&&&#&&&...&&&&&return&z&...&&&&&def&foo():&...&&&&&a&=&1&...&&&&&b&=&2&...&&&&&return&a&+&bar(b)&#&&&...&&&&&foo()&&&&&&&&&&&&&#&&&3&
调用栈现在，解释器处于bar函数的调用中。调用栈中有 3
个帧：一个对应于模块层，一个对应函数foo，另一个对应函数bar。(见上图)一旦bar返回，与它对应的帧就会从调用栈中弹出并丢弃。
字节码指令RETURN_VALUE告诉解释器在帧之间传递一个值。首先，它把位于调用栈栈顶的帧中的数据栈的栈顶值弹出。然后把整个帧弹出丢弃。最后把这个值压到下一个帧的数据栈中。
当 Ned Batchelder 和我在写 Byterun
时，很长一段时间我们的实现中一直有个重大的错误。我们整个虚拟机中只有一个数据栈，而不是每个帧都有一个。我们写了很多测试代码，同时在 Byterun 和真正的
Python 上运行，希望得到一致结果。我们几乎通过了所有测试，只有一样东西不能通过，那就是生成器generators。最后，通过仔细的阅读 CPython
的源码，我们发现了错误所在(感谢 Michael Arntzenius 对这个 bug 的洞悉)。把数据栈移到每个帧就解决了这个问题。
回头在看看这个 bug，我惊讶的发现 Python 真的很少依赖于每个帧有一个数据栈这个特性。在 Python
中几乎所有的操作都会清空数据栈，所以所有的帧公用一个数据栈是没问题的。在上面的例子中，当bar执行完后，它的数据栈为空。即使foo公用这一个栈，它的值也不会受影响。然而，对应生成器，它的一个关键的特点是它能暂停一个帧的执行，返回到其他的帧，一段时间后它能返回到原来的帧，并以它离开时的相同状态继续执行。
现在我们有足够的 Python 解释器的知识背景去考察 Byterun。
Byterun 中有四种对象。
VirtualMachine类，它管理高层结构，尤其是帧调用栈，并包含了指令到操作的映射。这是一个比前面Inteprter对象更复杂的版本。
Frame类，每个Frame类都有一个代码对象，并且管理着其他一些必要的状态位，尤其是全局和局部命名空间、指向调用它的整的指针和最后执行的字节码指令。
Function类，它被用来代替真正的 Python
函数。回想一下，调用函数时会创建一个新的帧。我们自己实现了Function，以便我们控制新的Frame的创建。
Block类，它只是包装了块的 3 个属性。(块的细节不是解释器的核心，我们不会花时间在它身上，把它列在这里，是因为 Byterun 需要它。)
VirtualMachine 类
每次程序运行时只会创建一个VirtualMachine实例，因为我们只有一个 Python 解释器。VirtualMachine
保存调用栈、异常状态、在帧之间传递的返回值。它的入口点是run_code方法，它以编译后的代码对象为参数，以创建一个帧为开始，然后运行这个帧。这个帧可能再创建出新的帧;调用栈随着程序的运行而增长和缩短。当第一个帧返回时，执行结束。
class&VirtualMachineError(Exception):&&&&&pass&class&VirtualMachine(object):&&&&&def&__init__(self):&&&&&&&&&self.frames&=&[]&&&#&The&call&stack&of&frames.&&&&&&&&&self.frame&=&None&&#&The&current&frame.&&&&&&&&&self.return_value&=&None&&&&&&&&&self.last_exception&=&None&&&&&def&run_code(self,&code,&global_names=None,&local_names=None):&&&&&&&&&&&&&An&entry&point&to&execute&code&using&the&virtual&machine.&&&&&&&&&&&&frame&=&self.make_frame(code,&global_names=global_names,&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&local_names=local_names)&&&&&&&&&self.run_frame(frame)&
接下来，我们来写Frame对象。帧是一个属性的集合，它没有任何方法。前面提到过，这些属性包括由编译器生成的代码对象;局部、全局和内置命名空间;前一个帧的引用;一个数据栈;一个块栈;最后执行的指令指针。(对于内置命名空间我们需要多做一点工作，Python
在不同模块中对这个命名空间有不同的处理;但这个细节对我们的虚拟机不重要。)
class&Frame(object):&&&&&def&__init__(self,&code_obj,&global_names,&local_names,&prev_frame):&&&&&&&&&self.code_obj&=&code_obj&&&&&&&&&self.global_names&=&global_names&&&&&&&&&self.local_names&=&local_names&&&&&&&&&self.prev_frame&=&prev_frame&&&&&&&&&self.stack&=&[]&&&&&&&&&if&prev_frame:&&&&&&&&&&&&&self.builtin_names&=&prev_frame.builtin_names&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&self.builtin_names&=&local_names['__builtins__']&&&&&&&&&&&&&if&hasattr(self.builtin_names,&'__dict__'):&&&&&&&&&&&&&&&&&self.builtin_names&=&self.builtin_names.__dict__&&&&&&&&&self.last_instruction&=&0&&&&&&&&&self.block_stack&=&[]&
接着，我们在虚拟机中增加对帧的操作。这有 3
个帮助函数：一个创建新的帧的方法(它负责为新的帧找到名字空间)，和压栈和出栈的方法。第四个函数，run_frame，完成执行帧的主要工作，待会我们再讨论这个方法。
class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&#&Frame&manipulation&&&&&def&make_frame(self,&code,&callargs={},&global_names=None,&local_names=None):&&&&&&&&&if&global_names&is&not&None&and&local_names&is&not&None:&&&&&&&&&&&&&local_names&=&global_names&&&&&&&&&elif&self.frames:&&&&&&&&&&&&&global_names&=&self.frame.global_names&&&&&&&&&&&&&local_names&=&{}&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&global_names&=&local_names&=&{&&&&&&&&&&&&&&&&&'__builtins__':&__builtins__,&&&&&&&&&&&&&&&&&'__name__':&'__main__',&&&&&&&&&&&&&&&&&'__doc__':&None,&&&&&&&&&&&&&&&&&'__package__':&None,&&&&&&&&&&&&&}&&&&&&&&&local_names.update(callargs)&&&&&&&&&frame&=&Frame(code,&global_names,&local_names,&self.frame)&&&&&&&&&return&frame&&&&&def&push_frame(self,&frame):&&&&&&&&&self.frames.append(frame)&&&&&&&&&self.frame&=&frame&&&&&def&pop_frame(self):&&&&&&&&&self.frames.pop()&&&&&&&&&if&self.frames:&&&&&&&&&&&&&self.frame&=&self.frames[-1]&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&self.frame&=&None&&&&&def&run_frame(self):&&&&&&&&&pass&&&&&&&&&#&we'll&come&back&to&this&shortly&
Function 类
Function的实现有点曲折，但是大部分的细节对理解解释器不重要。重要的是当调用函数时 && 即调用 __call__方法 &&
它创建一个新的Frame并运行它。
class&Function(object):&&&&&&&&&&&&&Create&a&realistic&function&object,&defining&the&things&the&interpreter&expects.&&&&&&&&&&&&&__slots__&=&[&&&&&&&&&'func_code',&'func_name',&'func_defaults',&'func_globals',&&&&&&&&&'func_locals',&'func_dict',&'func_closure',&&&&&&&&&'__name__',&'__dict__',&'__doc__',&&&&&&&&&'_vm',&'_func',&&&&&]&&&&&def&__init__(self,&name,&code,&globs,&defaults,&closure,&vm):&&&&&&&&&&&&You&don't&need&to&follow&this&closely&to&understand&the&interpreter.&&&&&&&&&&&&self._vm&=&vm&&&&&&&&&self.func_code&=&code&&&&&&&&&self.func_name&=&self.__name__&=&name&or&code.co_name&&&&&&&&&self.func_defaults&=&tuple(defaults)&&&&&&&&&self.func_globals&=&globs&&&&&&&&&self.func_locals&=&self._vm.frame.f_locals&&&&&&&&&self.__dict__&=&{}&&&&&&&&&self.func_closure&=&closure&&&&&&&&&self.__doc__&=&code.co_consts[0]&if&code.co_consts&else&None&&&&&&&&&#&Sometimes,&we&need&a&real&Python&function.&&This&is&for&that.&&&&&&&&&kw&=&{&&&&&&&&&&&&&'argdefs':&self.func_defaults,&&&&&&&&&}&&&&&&&&&if&closure:&&&&&&&&&&&&&kw['closure']&=&tuple(make_cell(0)&for&_&in&closure)&&&&&&&&&self._func&=&types.FunctionType(code,&globs,&**kw)&&&&&def&__call__(self,&*args,&**kwargs):&&&&&&&&&&&&When&calling&a&Function,&make&a&new&frame&and&run&it.&&&&&&&&&&&&callargs&=&inspect.getcallargs(self._func,&*args,&**kwargs)&&&&&&&&&#&Use&callargs&to&provide&a&mapping&of&arguments:&values&to&pass&into&the&new&&&&&&&&&&#&frame.&&&&&&&&&frame&=&self._vm.make_frame(&&&&&&&&&&&&&self.func_code,&callargs,&self.func_globals,&{}&&&&&&&&&)&&&&&&&&&return&self._vm.run_frame(frame)&def&make_cell(value):&&&&&&&&Create&a&real&Python&closure&and&grab&a&cell.&&&&&&&&#&Thanks&to&Alex&Gaynor&for&help&with&this&bit&of&twistiness.&&&&&fn&=&(lambda&x:&lambda:&x)(value)&&&&&return&fn.__closure__[0]&
接着，回到VirtualMachine对象，我们对数据栈的操作也增加一些帮助方法。字节码操作的栈总是在当前帧的数据栈。这些帮助函数让我们的POP_TOP、LOAD_FAST以及其他操作栈的指令的实现可读性更高。
class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&#&Data&stack&manipulation&&&&&def&top(self):&&&&&&&&&return&self.frame.stack[-1]&&&&&def&pop(self):&&&&&&&&&return&self.frame.stack.pop()&&&&&def&push(self,&*vals):&&&&&&&&&self.frame.stack.extend(vals)&&&&&def&popn(self,&n):&&&&&&&&&&&&Pop&a&number&of&values&from&the&value&stack.&&&&&&&&&A&list&of&`n`&values&is&returned,&the&deepest&value&first.&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&if&n:&&&&&&&&&&&&&ret&=&self.frame.stack[-n:]&&&&&&&&&&&&&self.frame.stack[-n:]&=&[]&&&&&&&&&&&&&return&ret&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&return&[]&
在我们运行帧之前，我们还需两个方法。
第一个方法，parse_byte_and_args
以一个字节码为输入，先检查它是否有参数，如果有，就解析它的参数。这个方法同时也更新帧的last_instruction属性，它指向最后执行的指令。一条没有参数的指令只有一个字节长度，而有参数的字节有3个字节长。参数的意义依赖于指令是什么。比如，前面说过，指令POP_JUMP_IF_FALSE，它的参数指的是跳转目标。BUILD_LIST，它的参数是列表的个数。LOAD_CONST，它的参数是常量的索引。
一些指令用简单的数字作为参数。对于另一些，虚拟机需要一点努力去发现它含意。标准库中的dis模块中有一个备忘单，它解释什么参数有什么意思，这让我们的代码更加简洁。比如，列表dis.hasname告诉我们LOAD_NAME、IMPORT_NAME、LOAD_GLOBAL，以及另外的
9 个指令的参数都有同样的意义：对于这些指令，它们的参数代表了代码对象中的名字列表的索引。
class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&def&parse_byte_and_args(self):&&&&&&&&&f&=&self.frame&&&&&&&&&opoffset&=&f.last_instruction&&&&&&&&&byteCode&=&f.code_obj.co_code[opoffset]&&&&&&&&&f.last_instruction&+=&1&&&&&&&&&byte_name&=&dis.opname[byteCode]&&&&&&&&&if&byteCode&&=&dis.HAVE_ARGUMENT:&&&&&&&&&&&&&#&index&into&the&bytecode&&&&&&&&&&&&&arg&=&f.code_obj.co_code[f.last_instruction:f.last_instruction+2]&&&&&&&&&&&&&&&f.last_instruction&+=&2&&&#&advance&the&instruction&pointer&&&&&&&&&&&&&arg_val&=&arg[0]&+&(arg[1]&*&256)&&&&&&&&&&&&&if&byteCode&in&dis.hasconst:&&&#&Look&up&a&constant&&&&&&&&&&&&&&&&&arg&=&f.code_obj.co_consts[arg_val]&&&&&&&&&&&&&elif&byteCode&in&dis.hasname:&&#&Look&up&a&name&&&&&&&&&&&&&&&&&arg&=&f.code_obj.co_names[arg_val]&&&&&&&&&&&&&elif&byteCode&in&dis.haslocal:&#&Look&up&a&local&name&&&&&&&&&&&&&&&&&arg&=&f.code_obj.co_varnames[arg_val]&&&&&&&&&&&&&elif&byteCode&in&dis.hasjrel:&&#&Calculate&a&relative&jump&&&&&&&&&&&&&&&&&arg&=&f.last_instruction&+&arg_val&&&&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&&&&&arg&=&arg_val&&&&&&&&&&&&&argument&=&[arg]&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&argument&=&[]&&&&&&&&&return&byte_name,&argument&
下一个方法是dispatch，它查找给定的指令并执行相应的操作。在 CPython 中，这个分派函数用一个巨大的 switch 语句实现，有超过 1500
行的代码。幸运的是，我们用的是
Python，我们的代码会简洁的多。我们会为每一个字节码名字定义一个方法，然后用getattr来查找。就像我们前面的小解释器一样，如果一条指令叫做FOO_BAR，那么它对应的方法就是byte_FOO_BAR。现在，我们先把这些方法当做一个黑盒子。每个指令方法都会返回None或者一个字符串why,有些情况下虚拟机需要这个额外why信息。这些指令方法的返回值，仅作为解释器状态的内部指示，千万不要和执行帧的返回值相混淆。
class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&def&dispatch(self,&byte_name,&argument):&&&&&&&&&&&&&Dispatch&by&bytename&to&the&corresponding&methods.&&&&&&&&&Exceptions&are&caught&and&set&on&the&virtual&machine.&&&&&&&&&&&&#&When&later&unwinding&the&block&stack,&&&&&&&&&#&we&need&to&keep&track&of&why&we&are&doing&it.&&&&&&&&&why&=&None&&&&&&&&&try:&&&&&&&&&&&&&bytecode_fn&=&getattr(self,&'byte_%s'&%&byte_name,&None)&&&&&&&&&&&&&if&bytecode_fn&is&None:&&&&&&&&&&&&&&&&&if&byte_name.startswith('UNARY_'):&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&self.unaryOperator(byte_name[6:])&&&&&&&&&&&&&&&&&elif&byte_name.startswith('BINARY_'):&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&self.binaryOperator(byte_name[7:])&&&&&&&&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&raise&VirtualMachineError(&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&unsupported&bytecode&type:&%s&&%&byte_name&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&)&&&&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&&&&&why&=&bytecode_fn(*argument)&&&&&&&&&except:&&&&&&&&&&&&&#&deal&with&exceptions&encountered&while&executing&the&op.&&&&&&&&&&&&&self.last_exception&=&sys.exc_info()[:2]&+&(None,)&&&&&&&&&&&&&why&=&'exception'&&&&&&&&&return&why&&&&&def&run_frame(self,&frame):&&&&&&&&&&&&Run&a&frame&until&it&returns&(somehow).&&&&&&&&&Exceptions&are&raised,&the&return&value&is&returned.&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&self.push_frame(frame)&&&&&&&&&while&True:&&&&&&&&&&&&&byte_name,&arguments&=&self.parse_byte_and_args()&&&&&&&&&&&&&why&=&self.dispatch(byte_name,&arguments)&&&&&&&&&&&&&#&Deal&with&any&block&management&we&need&to&do&&&&&&&&&&&&&while&why&and&frame.block_stack:&&&&&&&&&&&&&&&&&why&=&self.manage_block_stack(why)&&&&&&&&&&&&&if&why:&&&&&&&&&&&&&&&&&break&&&&&&&&&self.pop_frame()&&&&&&&&&if&why&==&'exception':&&&&&&&&&&&&&exc,&val,&tb&=&self.last_exception&&&&&&&&&&&&&e&=&exc(val)&&&&&&&&&&&&&e.__traceback__&=&tb&&&&&&&&&&&&&raise&e&&&&&&&&&return&self.return_value&
在我们完成每个字节码方法前，我们简单的讨论一下块。一个块被用于某种控制流，特别是异常处理和循环。它负责保证当操作完成后数据栈处于正确的状态。比如，在一个循环中，一个特殊的迭代器会存在栈中，当循环完成时它从栈中弹出。解释器需要检查循环仍在继续还是已经停止。
为了跟踪这些额外的信息，解释器设置了一个标志来指示它的状态。我们用一个变量why实现这个标志，它可以是None或者是下面几个字符串之一：&continue&、&break&、&excption&、return。它们指示对块栈和数据栈进行什么操作。回到我们迭代器的例子，如果块栈的栈顶是一个loop块，why的代码是continue，迭代器就应该保存在数据栈上，而如果why是break，迭代器就会被弹出。
块操作的细节比这个还要繁琐，我们不会花时间在这上面，但是有兴趣的读者值得仔细的看看。
Block&=&collections.namedtuple(&Block&,&&type,&handler,&stack_height&)&class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&#&Block&stack&manipulation&&&&&def&push_block(self,&b_type,&handler=None):&&&&&&&&&level&=&len(self.frame.stack)&&&&&&&&&self.frame.block_stack.append(Block(b_type,&handler,&stack_height))&&&&&def&pop_block(self):&&&&&&&&&return&self.frame.block_stack.pop()&&&&&def&unwind_block(self,&block):&&&&&&&&&&&&Unwind&the&values&on&the&data&stack&corresponding&to&a&given&block.&&&&&&&&&&&&if&block.type&==&'except-handler':&&&&&&&&&&&&&#&The&exception&itself&is&on&the&stack&as&type,&value,&and&traceback.&&&&&&&&&&&&&offset&=&3&&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&offset&=&0&&&&&&&&&while&len(self.frame.stack)&&&block.level&+&offset:&&&&&&&&&&&&&self.pop()&&&&&&&&&if&block.type&==&'except-handler':&&&&&&&&&&&&&traceback,&value,&exctype&=&self.popn(3)&&&&&&&&&&&&&self.last_exception&=&exctype,&value,&traceback&&&&&def&manage_block_stack(self,&why):&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&frame&=&self.frame&&&&&&&&&block&=&frame.block_stack[-1]&&&&&&&&&if&block.type&==&'loop'&and&why&==&'continue':&&&&&&&&&&&&&self.jump(self.return_value)&&&&&&&&&&&&&why&=&None&&&&&&&&&&&&&return&why&&&&&&&&&self.pop_block()&&&&&&&&&self.unwind_block(block)&&&&&&&&&if&block.type&==&'loop'&and&why&==&'break':&&&&&&&&&&&&&why&=&None&&&&&&&&&&&&&self.jump(block.handler)&&&&&&&&&&&&&return&why&&&&&&&&&if&(block.type&in&['setup-except',&'finally']&and&why&==&'exception'):&&&&&&&&&&&&&self.push_block('except-handler')&&&&&&&&&&&&&exctype,&value,&tb&=&self.last_exception&&&&&&&&&&&&&self.push(tb,&value,&exctype)&&&&&&&&&&&&&self.push(tb,&value,&exctype)&#&yes,&twice&&&&&&&&&&&&&why&=&None&&&&&&&&&&&&&self.jump(block.handler)&&&&&&&&&&&&&return&why&&&&&&&&&elif&block.type&==&'finally':&&&&&&&&&&&&&if&why&in&('return',&'continue'):&&&&&&&&&&&&&&&&&self.push(self.return_value)&&&&&&&&&&&&&self.push(why)&&&&&&&&&&&&&why&=&None&&&&&&&&&&&&&self.jump(block.handler)&&&&&&&&&&&&&return&why&&&&&&&&&return&why&
剩下了的就是完成那些指令方法了：byte_LOAD_FAST、byte_BINARY_MODULO等等。而这些指令的实现并不是很有趣，这里我们只展示了一小部分，完整的实现在
GitHub 上。(这里包括的指令足够执行我们前面所述的所有代码了。)
class&VirtualMachine(object):&&&&&[...&删节&...]&&&&&##&Stack&manipulation&&&&&def&byte_LOAD_CONST(self,&const):&&&&&&&&&self.push(const)&&&&&def&byte_POP_TOP(self):&&&&&&&&&self.pop()&&&&&##&Names&&&&&def&byte_LOAD_NAME(self,&name):&&&&&&&&&frame&=&self.frame&&&&&&&&&if&name&in&frame.f_locals:&&&&&&&&&&&&&val&=&frame.f_locals[name]&&&&&&&&&elif&name&in&frame.f_globals:&&&&&&&&&&&&&val&=&frame.f_globals[name]&&&&&&&&&elif&name&in&frame.f_builtins:&&&&&&&&&&&&&val&=&frame.f_builtins[name]&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&raise&NameError(&name&'%s'&is&not&defined&&%&name)&&&&&&&&&self.push(val)&&&&&def&byte_STORE_NAME(self,&name):&&&&&&&&&self.frame.f_locals[name]&=&self.pop()&&&&&def&byte_LOAD_FAST(self,&name):&&&&&&&&&if&name&in&self.frame.f_locals:&&&&&&&&&&&&&val&=&self.frame.f_locals[name]&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&raise&UnboundLocalError(&&&&&&&&&&&&&&&&&&local&variable&'%s'&referenced&before&assignment&&%&name&&&&&&&&&&&&&)&&&&&&&&&self.push(val)&&&&&def&byte_STORE_FAST(self,&name):&&&&&&&&&self.frame.f_locals[name]&=&self.pop()&&&&&def&byte_LOAD_GLOBAL(self,&name):&&&&&&&&&f&=&self.frame&&&&&&&&&if&name&in&f.f_globals:&&&&&&&&&&&&&val&=&f.f_globals[name]&&&&&&&&&elif&name&in&f.f_builtins:&&&&&&&&&&&&&val&=&f.f_builtins[name]&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&&&&raise&NameError(&global&name&'%s'&is&not&defined&&%&name)&&&&&&&&&self.push(val)&&&&&##&Operators&&&&&BINARY_OPERATORS&=&{&&&&&&&&&'POWER':&&&&pow,&&&&&&&&&'MULTIPLY':&operator.mul,&&&&&&&&&'FLOOR_DIVIDE':&operator.floordiv,&&&&&&&&&'TRUE_DIVIDE':&&operator.truediv,&&&&&&&&&'MODULO':&&&operator.mod,&&&&&&&&&'ADD':&&&&&&operator.add,&&&&&&&&&'SUBTRACT':&operator.sub,&&&&&&&&&'SUBSCR':&&&operator.getitem,&&&&&&&&&'LSHIFT':&&&operator.lshift,&&&&&&&&&'RSHIFT':&&&operator.rshift,&&&&&&&&&'AND':&&&&&&operator.and_,&&&&&&&&&'XOR':&&&&&&operator.xor,&&&&&&&&&'OR':&&&&&&&operator.or_,&&&&&}&&&&&def&binaryOperator(self,&op):&&&&&&&&&x,&y&=&self.popn(2)&&&&&&&&&self.push(self.BINARY_OPERATORS[op](x,&y))&&&&&COMPARE_OPERATORS&=&[&&&&&&&&&operator.lt,&&&&&&&&&operator.le,&&&&&&&&&operator.eq,&&&&&&&&&operator.ne,&&&&&&&&&operator.gt,&&&&&&&&&operator.ge,&&&&&&&&&lambda&x,&y:&x&in&y,&&&&&&&&&lambda&x,&y:&x&not&in&y,&&&&&&&&&lambda&x,&y:&x&is&y,&&&&&&&&&lambda&x,&y:&x&is&not&y,&&&&&&&&&lambda&x,&y:&issubclass(x,&Exception)&and&issubclass(x,&y),&&&&&]&&&&&def&byte_COMPARE_OP(self,&opnum):&&&&&&&&&x,&y&=&self.popn(2)&&&&&&&&&self.PARE_OPERATORS[opnum](x,&y))&&&&&##&Attributes&and&indexing&&&&&def&byte_LOAD_ATTR(self,&attr):&&&&&&&&&obj&=&self.pop()&&&&&&&&&val&=&getattr(obj,&attr)&&&&&&&&&self.push(val)&&&&&def&byte_STORE_ATTR(self,&name):&&&&&&&&&val,&obj&=&self.popn(2)&&&&&&&&&setattr(obj,&name,&val)&&&&&##&Building&&&&&def&byte_BUILD_LIST(self,&count):&&&&&&&&&elts&=&self.popn(count)&&&&&&&&&self.push(elts)&&&&&def&byte_BUILD_MAP(self,&size):&&&&&&&&&self.push({})&&&&&def&byte_STORE_MAP(self):&&&&&&&&&the_map,&val,&key&=&self.popn(3)&&&&&&&&&the_map[key]&=&val&&&&&&&&&self.push(the_map)&&&&&def&byte_LIST_APPEND(self,&count):&&&&&&&&&val&=&self.pop()&&&&&&&&&the_list&=&self.frame.stack[-count]&#&peek&&&&&&&&&the_list.append(val)&&&&&##&Jumps&&&&&def&byte_JUMP_FORWARD(self,&jump):&&&&&&&&&self.jump(jump)&&&&&def&byte_JUMP_ABSOLUTE(self,&jump):&&&&&&&&&self.jump(jump)&&&&&def&byte_POP_JUMP_IF_TRUE(self,&jump):&&&&&&&&&val&=&self.pop()&&&&&&&&&if&val:&&&&&&&&&&&&&self.jump(jump)&&&&&def&byte_POP_JUMP_IF_FALSE(self,&jump):&&&&&&&&&val&=&self.pop()&&&&&&&&&if&not&val:&&&&&&&&&&&&&self.jump(jump)&&&&&##&Blocks&&&&&def&byte_SETUP_LOOP(self,&dest):&&&&&&&&&self.push_block('loop',&dest)&&&&&def&byte_GET_ITER(self):&&&&&&&&&self.push(iter(self.pop()))&&&&&def&byte_FOR_ITER(self,&jump):&&&&&&&&&iterobj&=&self.top()&&&&&&&&&try:&&&&&&&&&&&&&v&=&next(iterobj)&&&&&&&&&&&&&self.push(v)&&&&&&&&&except&StopIteration:&&&&&&&&&&&&&self.pop()&&&&&&&&&&&&&self.jump(jump)&&&&&def&byte_BREAK_LOOP(self):&&&&&&&&&return&'break'&&&&&def&byte_POP_BLOCK(self):&&&&&&&&&self.pop_block()&&&&&##&Functions&&&&&def&byte_MAKE_FUNCTION(self,&argc):&&&&&&&&&name&=&self.pop()&&&&&&&&&code&=&self.pop()&&&&&&&&&defaults&=&self.popn(argc)&&&&&&&&&globs&=&self.frame.f_globals&&&&&&&&&fn&=&Function(name,&code,&globs,&defaults,&None,&self)&&&&&&&&&self.push(fn)&&&&&def&byte_CALL_FUNCTION(self,&arg):&&&&&&&&&lenKw,&lenPos&=&divmod(arg,&256)&#&KWargs&not&supported&here&&&&&&&&&posargs&=&self.popn(lenPos)&&&&&&&&&func&=&self.pop()&&&&&&&&&frame&=&self.frame&&&&&&&&&retval&=&func(*posargs)&&&&&&&&&self.push(retval)&&&&&def&byte_RETURN_VALUE(self):&&&&&&&&&self.return_value&=&self.pop()&&&&&&&&&return&&return&&
动态类型：编译器不知道它是什么
你可能听过 Python 是一种动态语言 && 它是动态类型的。在我们建造解释器的过程中，已经透露出这样的信息。
动态的一个意思是很多工作是在运行时完成的。前面我们看到 Python
的编译器没有很多关于代码真正做什么的信息。举个例子，考虑下面这个简单的函数mod。它取两个参数，返回它们的模运算值。从它的字节码中，我们看到变量a和b首先被加载，然后字节码BINAY_MODULO完成这个模运算。
&&&&def&mod(a,&b):&...&&&&return&a&%&b&&&&&dis.dis(mod)&&&2&&&&&&&&&&&0&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&0&(a)&&&&&&&&&&&&&&&3&LOAD_FAST&&&&&&&&&&&&&&&&1&(b)&&&&&&&&&&&&&&&6&BINARY_MODULO&&&&&&&&&&&&&&&7&RETURN_VALUE&&&&&mod(19,&5)&4&
计算 19 % 5 得4，&& 一点也不奇怪。如果我们用不同类的参数呢?
&&&&mod(&by%sde&,&&teco&)&'bytecode'&
刚才发生了什么?你可能在其它地方见过这样的语法，格式化字符串。
&&&&print(&by%sde&&%&&teco&)&bytecode&
用符号%去格式化字符串会调用字节码BUNARY_MODULO。它取栈顶的两个值求模，不管这两个值是字符串、数字或是你自己定义的类的实例。字节码在函数编译时生成(或者说，函数定义时)相同的字节码会用于不同类的参数。
Python 的编译器关于字节码的功能知道的很少，而取决于解释器来决定BINAYR_MODULO应用于什么类型的对象并完成正确的操作。这就是为什么
Python 被描述为动态类型dynamically
typed：直到运行前你不必知道这个函数参数的类型。相反，在一个静态类型语言中，程序员需要告诉编译器参数的类型是什么(或者编译器自己推断出参数的类型。)
编译器的无知是优化 Python 的一个挑战 &&
只看字节码，而不真正运行它，你就不知道每条字节码在干什么!你可以定义一个类，实现__mod__方法，当你对这个类的实例使用%时，Python
就会自动调用这个方法。所以，BINARY_MODULO其实可以运行任何代码。
看看下面的代码，第一个a % b看起来没有用。
def&mod(a,b):&&&&&a&%&b&&&&&return&a&%b&
不幸的是，对这段代码进行静态分析 && 不运行它 && 不能确定第一个a % b没有做任何事。用
%调用__mod__可能会写一个文件，或是和程序的其他部分交互，或者其他任何可以在 Python 中完成的事。很难优化一个你不知道它会做什么的函数。在
Russell Power 和 Alex Rubinsteyn 的优秀论文中写道，&我们可以用多快的速度解释
Python?&，他们说，&在普遍缺乏类型信息下，每条指令必须被看作一个INVOKE_ARBITRARY_METHOD。&
Byterun 是一个比 CPython 容易理解的简洁的 Python 解释器。Byterun 复制了 CPython
的主要结构：一个基于栈的解释器对称之为字节码的指令集进行操作，它们顺序执行或在指令间跳转，向栈中压入和从中弹出数据。解释器随着函数和生成器的调用和返回，动态的创建、销毁帧，并在帧之间跳转。Byterun
也有着和真正解释器一样的限制：因为 Python 使用动态类型，解释器必须在运行时决定指令的正确行为。
我鼓励你去反汇编你的程序，然后用 Byterun 来运行。你很快会发现这个缩短版的 Byterun
所没有实现的指令。完整的实现在，或者你可以仔细阅读真正的 CPython
解释器ceval.c，你也可以实现自己的解释器!
感谢 Ned Batchelder 发起这个项目并引导我的贡献，感谢 Michael Arntzenius 帮助调试代码和这篇文章的修订，感谢 Leta
Montopoli 的修订，以及感谢整个 Recurse Center 社区的支持和鼓励。所有的不足全是我自己没搞好。【编辑推荐】【责任编辑： TEL：（010）】
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