1.Python C语言API教程（一、码下用C写一个Python包）
2.Python中的码下pyc文件是作什么用的？(61)
3.教你阅读 Cpython 的源码（一）
4.cpython是什么?pypy是什么?python和这两个东西有什么关系

Python C语言API教程（一、用C写一个Python包）

       Python的码下C语言API教程（一：实践入门）

       Python的C语言API在提升程序性能和实现跨平台适配方面发挥着关键作用。通过官方API，码下开发者可以直接操作Python解释器的码下底层，绕过Python的码下弹头奇兵源码GIL限制，达到加速效果，码下如cython和codon等工具相比，码下C语言API更为直接有效。码下

       Python的码下C语言API还支持本地化适配，例如PyQT库，码下它根据操作系统和硬件调整图形界面。码下在机器学习框架TensorFlow这类需要底层优化和硬件适配的码下场景中，C语言API更是码下不可或缺。

       理解C语言API有助于深入学习CPython，码下因为Python的执行实际上就是调用C语言API。Python源码阅读者会发现，熟悉API有助于解析CPython的内部工作原理。

       要进行Python的C开发，首先需要配置环境。Windows用户需安装Visual Studio Build Tools，选择Python开发和C++桌面开发工作负荷。java阅读源码Mac/Linux用户则需安装Python开发包（如GCC）和调试工具（如Windows的Visual Studio自带工具或Mac/Linux的GDB）。

       接下来，我们将通过实例创建一个简单的Python扩展模块datetimecpy，模拟官方datetime模块。我们从编写Python调用代码开始，然后用C语言实现，包括头文件引入、定义now方法、注册方法、模块定义、以及将模块嵌入到Python解释器中。

       通过本章，你将掌握创建C扩展模块的基础步骤。在后续章节，我们将深入讲解PyObject对象及其在C语言API中的应用。

Python中的pyc文件是作什么用的？()

       Python编程世界里，有一种特殊的文件类型叫做pyc，它是py源码文件经过官方解释器编译后的产物。pyc文件是二进制文件，主要作用是提升程序的运行效率。

       当导入模块时，php c源码Python解释器会对模块进行编译，生成pyc文件，存储在名为__pycache__的文件夹中。文件命名规则明确，如module.cpython-.pyc，其中cpython-表示使用的Python解释器版本为。pyc文件的使用场景在于，如果模块源码未修改，Python会在下次运行时直接加载pyc文件，跳过编译步骤，从而节省时间。

       例如，创建一个module.py和test.py，运行test.py会生成module.cpython-.pyc。虽然pyc文件可以被反编译，但如果源码未加入混淆，这提供了某种程度的代码保护。但需要注意的是，pyc文件并不能替代Python解释器，它只是加速执行的手段。

       我们可以通过命令行生成非模块文件的溯源码 奶粉pyc，如hello.py，通过python -m py_compile hello.py命令。生成的hello.cpython-.pyc同样可以由Python运行。

       总的来说，pyc文件在Python开发中扮演着辅助执行速度的角色，但并非隐藏源码的完全解决方案。如果你在Python编程中遇到关于pyc文件的问题，记得和我一起探讨哦！

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，反码补码源码从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

cpython是什么?pypy是什么?python和这两个东西有什么关系

       p >本文旨在介绍Python的主流实现CPython是如何执行源代码的。我们将以当前主分支的CPython 3.版本为例，解释从源代码到执行的全过程。

       p > Python语言内嵌有一个编译器。首先，需要对源代码进行词法分析，将字符串转化为一个个单词，以便进一步处理。这一过程主要发生在`Parser/tokenizer.c`文件中，由手工编写实现。

       p > 完成词法分析后，接下来是语法分析阶段。通过这一阶段，CPython真正理解了代码的结构。自Python 3.版本起，CPython采用了一种新的PEG解析器。

       p > PEG，全称Parser Expression Generator，理念是通过描述你设计的语法，生成相应的解析代码。在CPython项目中，`Grammar/python.gram`文件描述了Python语法，通过`Tools/peg_generator/pegen/`生成器转换为解析代码，位于`Parser/parser.c`。我有幸参与过`Grammar/python.gram`的修改，无需修改语法即可保持其稳定。

       p > PEG语法广泛应用于多种场景，因为它允许自定义描述语法，同时生成器也可以自定义。在CPython中，`Tools/peg_generator/pegen/metagrammar.gram`描述了元语法，可以用来生成不同语言的解析代码，并在多种语言中实现。

       p > 语法分析后，结果是抽象语法树（AST），声明在`Include/internal/pycore_ast.h`，并由`ast`模块对外提供接口。

       p > 有了AST，下一步是将其转换为字节码。CPython的核心是解释执行，执行的内容即为字节码。这些字节码保存在`__pycache__/*.pyc`文件中，每个小版本的字节码都可能发生变化，用户不应假设兼容性。我们可以通过`dis`模块查看编译后的结果。

       p > 字节码生成过程涉及符号查找、指令优化等多个步骤，尤其是在Python 3.的性能优化中，有一部分就是在字节码层面进行的改进。这部分主代码位于`Python/compile.c`。

       p > 字节码生成的输入是AST，输出为Python字节码。整个转换过程由`_PyParser_ASTFromFile`函数串联起来。

       p > 完成字节码生成后，下一步是执行字节码。这通常是一个大的循环过程，主要在`_PyEval_EvalFrameDefault`中实现，包含了大量的`switch case`结构。

       p > `Python/generated_cases.c.h`文件包含了几乎所有的字节码实现，并且通过`Python/bytecodes.c`生成。CPython执行的核心通常称为CPython VM（虚拟机）。

       p > 在真正执行之前，还需要内置对象的支持。基本的内置对象如`str`、`list`和`dict`在Python中至关重要。这些对象的C实现构成了CPython VM的重要部分，位于`Objects`目录下，并编译在VM程序中。

       p > Python内置了许多基本库，它们的代码通常位于`Lib`目录下。同时，CPython VM提供了丰富的C API，允许用户编写C扩展，并方便地在C扩展和Python VM之间传递对象。

       p > 为了提供基本功能，CPython必须使用一些操作系统提供的原生C函数，因此内置了许多C扩展。例如，`os`模块的C实现位于`Modules`目录下，这些模块通过CPython VM动态加载。

       p > Python最初的定位是胶水语言，大量C扩展极大地丰富了CPython的生态系统，同时也是其他Python实现如PyPy等的限制。

       p > 最后，将所有这些组件组织起来的代码位于`Python/pythonrun.c`中，经过这一系列步骤后，代码终于可以执行了。