12.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Внутри виртуальной машины Python. Часть 1

Я решил наконец-то разобраться, как работает интерпретатор Python. Для этого стал изучать одну статью-книгу и задумал заодно перевести её на русский язык. Дело в том, что переводы не дают тебе пропустить непонятное предложение и качество усвоения материала увеличивается). Заранее прошу извинить меня за возможные неточности. Я всегда стараюсь переводить максимально правильно, но одна из главных проблем: упоминание некоторых терминов в русском эквиваленте просто отсутствует.

Читать>>




Экспериментальная функция:

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Всем привет. Я решил наконец-то разобраться, как работает интерпретатор Python. Для этого стал изучать одну статью-книгу и задумал заодно перевести её на русский язык. Дело в том, что переводы не дают тебе пропустить непонятное предложение и качество усвоения материала увеличивается).

Заранее прошу извинить меня за возможные неточности. Я всегда стараюсь переводить максимально правильно, но одна из главных проблем: упоминание некоторых терминов в русском эквиваленте просто отсутствует.

Примечание к переводу

В Python есть такое понятие, как «code object», которое (насколько я знаю) не встречается в других языках. Привожу определение этого термина, а подробности можно узнать в

этой единственной статье

на русском языке.

Объект кода

— это объект Python, который представляет кусок байт-кода вместе со всем, что необходимо для его исполнения: объявлением ожидаемых аргументов, их типов и количества, списком (не словарь! Об этом чуть позже) локальных переменных, информацией об источнике кода, из которого был получен байт-код (для отлаживания и вывода трассировки стека) и т.п. — ну и конечно (очевидно) сам байт-код в качестве str (или, в Python3, bytes).

Введение

Язык программирования Python существует уже довольно давно. Разработка первой версии была начата Гвидо Ван Россумом в 1989 году, и с тех пор язык вырос и стал один из самых популярных. Python используется в различных приложениях: начиная от графических интерфейсов и заканчивая приложениями для анализа данных.

Цель этой статьи — выйти за кулисы интерпретатора и предоставить концептуальный обзор того, как выполняется программа написанная на Python. В материале будет рассмотрен CPython, потому что на момент написания статьи он является наиболее популярной и основной реализацией Python.

Python и CPython используются в этом тексте как синонимы, но при любом упоминании Python имеется ввиду CPython (версия python, реализованная на C). К другим реализациям относится PyPy (python, реализованный в ограниченном подмножестве Python), Jython (реализация на Виртуальной машине Java) и т.д.

Мне нравится делить выполнение Python-программы на два или три основных этапах (указанных ниже), в зависимости от того, как вызывается интерпретатор. Эти этапы будут в разной степени охвачены в данной статье:

  1. Инициализация — этот этап включает в себя настройку различных структур данных, необходимых python-процессу. Вероятнее всего это произойдёт, когда программа будет выполняться в non-interactive режиме через оболочку интерпретатора.
  2. Компиляция — включает в себя такие действия, как: парсинг исходного кода для построения синтаксических деревьев, создание абстрактных синтаксических деревьев, создание таблицы символов и генерацию объектов кода.
  3. Интерпретация — этап фактического выполнения сгенерированных объектов кода в некотором окружении.

Механизм генерирования «парсинговых» деревьев, а также абстрактных синтаксических деревьев (АСД) не зависит от языка. Поэтому мы не будем очень сильно освещать данную тему, ведь методы используемые в Python, аналогичны методам других языков программирования. С другой стороны, процесс построения таблиц символов и объектов кода из АСД в Python более специфичны, поэтому заслуживают отдельного внимания. Также здесь рассматривается интерпретация объектов скомпилированного кода и всех остальных структур данных. Затронутые нами темы будут содержать, но не ограничиваться: процессом построения таблиц символов и созданием объектов кода, объектов-Python, объектов фреймов, объектов кода, функциональных объектов, кодов операций (opcode), циклом интерпретатора, генераторами и пользовательскими классами.

Этот материал предназначен для всех, кому интересно узнать, как работает виртуальная машина CPython. Предполагается, что пользователь уже знаком с python и понимает основы языка. При изучении строения виртуальной машины нам встретится значительное количество C-кода, поэтому пользователю, который имеет элементарное понимание языка C, будет легче разобраться в материале. И так, в основном, что потребуется для ознакомления с этим материалом: желание узнать больше о виртуальной машине CPython.

Эта статья представляет собой расширенную версию личных заметок, сделанных при исследовании внутренней работы интерпретатора. Существует много качественного материала в

PyCon видео

, школьных лекциях и

данном блоге

. Моя работа не была бы закончена без этих фантастических источников знаний.

В конце этой книги читатель будет в состоянии понять тонкости того, как интерпретатор Python выполняет вашу программу. Это включает в себя различные этапы выполнения программы и структуры данных, которые имеют решающее значение в программе. Для начала, мы рассмотрим с высоты птичьего полета то, что происходит при выполнении тривиальной программы, когда интерпретатору передаётся имя модуля в командной строке. Исполняемый код CPython может быть установлен из исходников, следуя

Руководству Python разработчика

.

В данной книге используется версия Python 3

Взгляд с высоты в 30 000 футов

В этой главе рассказывается о том, как интерпретатор выполняет Python программу. В последующих главах мы рассмотрим различные части этой «головоломки» и предоставим более подробное описание каждой части. Независимо от сложности программы, написанной на Python, данный процесс всегда одинаков. Прекрасное объяснение, данное Янивом Акниным в его

серии статей о Python Internal

, задаёт тему нашего обсуждения.

Исходный модуль test.py может быть выполнен из командной строки (при передаче его в качестве аргумента программе-интерпретатору Python в виде $python test.py). Это только один из способов вызвать исполняемый файл Python. Мы также можем запустить интерактивный интерпретатор, выполнить строки файла как код и т.д. Но этот и другие методы нас не интересуют. Именно передача модуля в качестве аргумента (внутри командной строки) исполняемому файлу (рисунок 2.1) лучше всего отражает поток различных действий, которые вовлечены в фактическое выполнение кода.

Рисунок 2.1: Поток во время выполнения исходного кода.

Исполняемый файл python — это обычная С-программа, поэтому при его вызове происходят процессы похожие на те, которые существуют, например, в ядре ​​linux или простой программке «hello world». Потратьте минуту своего времени, чтобы понять: исполняемый файл python — это просто еще одна программа, которая запускает вашу собственную. Такие «отношения» существуют между языком Cи и ассемблером (или llvm). Стандартный процесс инициализации (который зависит от платформы, где происходит выполнение) запускается, когда вызывается исполняемый файл python с именем модуля в качестве аргумента.

Эта статье предполагает использование операционной системы на основе Unix, поэтому некоторые особенности могут отличаться на Windows.

Язык

C

во время запуска выполняет всю свою «магию» инициализации — загружает библиотеки, проверяет/устанавливает переменные среды, а после этого, основной метод исполняемого файла python запускается так же, как и любая другая C-программа. Пайтоновский main исполняемого файла находится в

./Programs/python.c

и выполняет некоторую инициализацию (такую ​​как создание копий аргументов командной строки программы, которые были переданы в модуль). Затем функция main вызывает функцию

Py_Main

, расположенную в

./Modules/main.c

. Она обрабатывает процесс инициализации интерпретатора: анализирует аргументы командной строки, устанавливает флаги, читает переменные среды, выполняет хуки, занимается рандомизацией хеш-функций и т.д. Также вызывается

Py_Initialize

из

pylifecycle.c

, который обрабатывает инициализацию структур данных состояния интерпретатора и потока — это две очень важные структуры данных.

Рассмотрение объявлений структур данных интерпретатора и состояний потоков позволяет понять, зачем они нужны. Состояние интерпретатора и потока — это просто структуры с указателями на поля, которые содержат информацию, необходимую для выполнения программы. Данные состояния интерпретатора создаются через

typedef

(просто думайте об этом ключевом слове в C, как об определении типа, хотя это не совсем так). Код этой структуры приведён в листинге 2.1.

 1     typedef struct _is {
 2 
 3         struct _is *next;
 4         struct _ts *tstate_head;
 5 
 6         PyObject *modules;
 7         PyObject *modules_by_index;
 8         PyObject *sysdict;
 9         PyObject *builtins;
10         PyObject *importlib;
11 
12         PyObject *codec_search_path;
13         PyObject *codec_search_cache;
14         PyObject *codec_error_registry;
15         int codecs_initialized;
16         int fscodec_initialized;
17 
18         PyObject *builtins_copy;
19     } PyInterpreterState;
Листинг 2.1: Структура данных состояния интерпретатора

Любой, кто достаточно долго использовал язык программирования Python, может узнать несколько полей, упомянутых в этой структуре (sysdict, builtins, codec).

  1. Поле *next представляет собой ссылку на другой экземпляр интерпретатора, поскольку несколько интерпретаторов Python могут существовать в рамках одного процесса.
  2. Поле *tstate_head указывает на главный поток выполнения (если программа многопоточная, то интерпретатор является общим для всех потоков, созданных программой). Подробнее мы обсудим это в ближайшее время.
  3. modules, modules_by_index, sysdict, builtins и importlib — говорят сами за себя. Все они определены как экземпляры PyObject, который является корневым типом для всех объектов в виртуальной машине Python. Объекты пайтона будут рассмотрены более подробно в следующих главах.
  4. В полях относящихся к codec* содержится информация, которая помогает с загрузкой кодировок. Это очень важно для декодирования байтов.

Выполнение программы должно происходить в потоке. Структура состояния потока содержит всю информацию, которая нужна потоку для выполнения некоторого объекта кода. Часть структуры данных потока показана в листинге 2.2.

 1     typedef struct _ts {
 2         struct _ts *prev;
 3         struct _ts *next;
 4         PyInterpreterState *interp;
 5 
 6         struct _frame *frame;
 7         int recursion_depth;
 8         char overflowed; 
 9                         
10         char recursion_critical; 
11         int tracing;
12         int use_tracing;
13 
14         Py_tracefunc c_profilefunc;
15         Py_tracefunc c_tracefunc;
16         PyObject *c_profileobj;
17         PyObject *c_traceobj;
18 
19         PyObject *curexc_type;
20         PyObject *curexc_value;
21         PyObject *curexc_traceback;
22 
23         PyObject *exc_type;
24         PyObject *exc_value;
25         PyObject *exc_traceback;
26 
27         PyObject *dict;  /* Stores per-thread state */
28         int gilstate_counter;
29 
30         ... 
31     } PyThreadState;
Листинг 2.2: Часть структуры данных состояния потока

Структуры данных интерпретатора и состояния потока обсуждаются более подробно в следующих главах. Процесс инициализации также устанавливает механизмы импорта, а также элементарный stdio.

После завершения всей инициализации, Py_Main вызывает функцию

run_file

(также расположенную в модуле main.c). Далее следует серия вызовов функций: PyRun_AnyFileExFlags -> PyRun_SimpleFileExFlags -> PyRun_FileExFlags -> PyParser_ASTFromFileObject.

PyRun_SimpleFileExFlags

создает пространство имен __main__, в котором будет выполняться содержимое файла. Он также проверяет, существует ли pyc-версия файла (pyc-файл представляет собой простой файл, содержащий уже скомпилированную версию исходного кода). В случае, если pyc-версия существует, будет сделана попытка прочитать её как двоичный файл, а затем запустить. Если же pyc-файл отсутствует, то вызовется PyRun_FileExFlags и т.д. Функция PyParser_ASTFromFileObject вызывает

PyParser_ParseFileObject

, который читает содержимое модуля и строит из него деревья парсинга (parse tree). Затем созданное дерево передается в

PyParser_ASTFromNodeObject

, которое создаёт из него абстрактное синтаксическое дерево.

Если вы уже просмотрели исходный код, то наверняка столкнулись с Py_INCREF и Py_DECREF. Это функции управления памятью, которые мы позже обсудим подробно. CPython управляет жизненным циклом объекта с помощью подсчета ссылок: всякий раз, когда создается новая ссылка на объект, значение увеличивается через Py_INCREF. Аналогично, когда ссылка выходит из области видимости, то счётчик уменьшается с помощью функции Py_DECREF.

АСТ генерируется при вызове

run_mod

. Эта функция вызывает

PyAST_CompileObject

, которая создает объекты кода из AST. Обратите внимание, что байт-код, сгенерированный во время вызова PyAST_CompileObject, передается через простой оптимизатор

peephole

, который выполняет низкую оптимизацию сгенерированного байт-кода перед созданием объектов кода. Затем функция run_mod применяет функцию

PyEval_EvalCode

из файла

ceval.c

на объекта кода. Это приводит к другой серии вызовов функций: PyEval_EvalCode -> PyEval_EvalCode -> _PyEval_EvalCodeWithName -> _PyEval_EvalFrameEx. Объект кода передаётся в качестве аргумента большинству из этих функций в той или иной форме.

_PyEval_EvalFrameEx

— это обычный цикл интерпретатора, который обрабатывает выполнение объектов кода. Однако, он вызывается не просто с объектом кода в качестве аргумента, а с объектом фрейма, который имеет в качестве атрибута поле, ссылающееся на объект кода. Этот фрейм обеспечивает контекст для выполнения объекта кода. Если говорить простыми словами: цикл интерпретатора непрерывно считывает следующую инструкцию, указанную счетчиком команд, из массива инструкций. Затем он выполняет эту инструкцию: добавляет или удаляет объекты из стека значений в процессе, пока в массив инструкций, которые нужно выполнить, не опустеет (ну или не произойдет что-то исключительное, что нарушит работу цикла).

Python предоставляет набор функций, которые можно использовать для изучения реальных объектов кода. Например, простая программа может быть скомпилирована в объект кода и дизассемблирована для получения opcode-ов, которые выполняются виртуальной машиной python. Это показано в листинге 2.3.

1         >>> def square(x):
2         ...     return x*x
3         ... 
4 
5         >>> dis(square)
6         2           0 LOAD_FAST                0 (x)
7                     2 LOAD_FAST                0 (x)
8                     4 BINARY_MULTIPLY     
9                     6 RETURN_VALUE        

Листинг 2.3: Дизассемблирование функции в Python

Заголовочный файл

./Include/opcodes.h

содержит полный список всех инструкций/опкодов для виртуальной машины Python. Opcode-ы довольно просты. Возьмем наш пример из листинга 2.3, который имеет набор из четырех инструкций.

LOAD_FAST

загружает значение своего аргумента (в данном случае x) в стек значений. Виртуальная машина python основана на стеке, поэтому значения для операций опкодов «достаются» из стека, а результаты вычислений помещаются обратно в стек, для дальнейшего использования другими опкодами. Затем

BINARY_MULTIPLY

извлекает два элемента из стека, выполняет двоичное перемножение обоих значений и помещает результат обратно в стек. Инструкция

RETURN VALUE

извлекает значение из стека, устанавливает возвращаемое значение для объекта в это значение и выходит из цикла интерпретатора. Если посмотреть на листинг 2.3, то ясно, что это довольно сильное упрощение.

Текущее объяснение работы цикла интерпретатора не учитывает ряд деталей, которые будут обсуждаться в последующих главах. Например, вот вопросы на которые мы не получили ответа:

  • Откуда получены значения, которые загружаются инструкцией LOAD_FAST?
  • Откуда берутся аргументы, которые используются, как часть инструкций?
  • Как управляются вложенные вызовы функций и методов?
  • Как цикл интерпретатора обрабатывает исключения?

После выполнения всех инструкций, функция Py_Main продолжает выполнение, но на этот раз запускает процесс очистки. Если

Py_Initialize

вызывается для выполнения инициализации во время запуска интерпретатора, то

Py_FinalizeEx

вызывается для выполнения очистки. Данный процесс включает в себя ожидание выхода из потоков, вызов любых обработчиков выхода, а также освобождение все-ещё используемой памяти, выделенной интерпретатором.

И так, мы рассмотрели «на высоком уровне» описание процессов, которые происходят в исполняемом файле Python при запуске какого-то скрипта. Как отмечалось ранее, остается много вопросов, на которые еще предстоит ответить. В дальнейшем мы углубимся в изучение интерпретатора и подробно рассмотрим каждый из этапов. И начнём мы с описания процесса компиляции в следующей главе.






Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus