1.教你阅读 Cpython 的源码(一)
2.详解Python文件: .py、.ipynb、.pyi、.pyc、.pyd !
3.python调用c程序
4.Python C语言API教程(一、mfc 下载器源码用C写一个Python包)
5.CPython源码学习:2、使用GDB调试Python
6.python文件后缀是什么
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,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flutter农场商城源码细节中,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。详解Python文件: .py、.ipynb、.pyi、.pyc、.pyd !
常见的Python文件后缀各有用途,如.py表示源代码文件,.ipynb为Jupyter Notebook文件,用于数据分析、机器学习与深度学习领域,.pyi是提供静态类型信息的类型提示文件,.pyc存储已编译Python源代码的字节码文件,.pyd则是C或C++编写的二进制Python扩展模块文件,.pyw为无命令行界面的Python窗口化脚本文件,.pyx为Cython源代码文件。
.py文件是Python默认的源代码文件,.ipynb用于编写交互式笔记,包括代码和文档,.pyi提供静态类型信息以提升开发效率,.pyc文件存储已编译的字节码,加快程序执行速度,.pyd文件是C或C++编写的Python扩展模块,可用于性能优化,.pyw文件创建无命令行界面的窗口化应用程序,.pyx则支持Cython语言,dplayer带弹幕源码结合Python与C语言优势,提高计算密集任务性能。
python调用c程序
Python 调用 C 程序流程概述
为了实现 Python 调用 C 程序,主要涉及三个关键步骤:
1. **创建 C 源代码
**编写包含所需功能的 C 源代码文件(如 py_test.c),并创建相应头文件(py_test.h)以声明 C 函数。
2. **编写 C 语言 wrapper
**编写一个 C 语言 wrapper 文件(py_testwrapper.c),用于适配 Python 与 C 之间的数据类型。确保包含 Python.h 和 py_test.h,定义 Python 方法以调用 C 函数。
3. **编译与安装
**使用 setup.py 文件来编译生成的 C 代码。通过终端命令“python3 setup.py build”编译代码,然后运行“sudo python3 setup.py install”将生成的模块安装至 Python 库。
安装完成后,即可在 Python 中导入并使用该模块。
**测试
**通过编写测试程序(如 testpython.py)来验证 C 模块与 Python 的交互功能。测试程序调用 C 函数,并将结果输出至终端。比较不同实现方式(如纯 C 或 Python 实现)的性能,例如,计算圆周率的效率。
最终测试结果显示,Python 调用 C 程序不仅可以实现高效功能调用,还能通过性能测试确保不同实现方式的准确性和效率。
Python C语言API教程(一、用C写一个Python包)
Python的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,开发者可以直接操作Python解释器的底层,绕过Python的GIL限制,达到加速效果,如cython和codon等工具相比,C语言API更为直接有效。
Python的C语言API还支持本地化适配,例如PyQT库,它根据操作系统和硬件调整图形界面。在机器学习框架TensorFlow这类需要底层优化和硬件适配的场景中,C语言API更是不可或缺。
理解C语言API有助于深入学习CPython,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的代挂源码PHP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。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。
CPython源码学习:2、使用GDB调试Python
在深入探究CPython源码的过程中,首先要编译出Python的Debug版本,以便后续使用gdb进行调试。
安装gcc、g++、cmake等工具后,可参考Python开发者文档(Python Developer’s Guide)了解编译Python Debug版本的方法。
了解GDB的基本用法是进行调试的先决条件。在终端输入特定命令即可启动Python,并进入监控状态。
在此状态下,GDB会读取Python的符号表,但程序尚未执行。可在main函数设置断点,例如:
通过这种方式,程序会在python.c的第行暂停。断点也可以通过(文件名:行号)的形式设置。
输入特定命令开始执行程序,程序将在设定的断点处暂停。此时,网站源码字典可以使用命令查看代码,或进入tui模式查看。
使用tui模式可以更清晰地看到断点位置,并通过输入tui获取更多使用方法。继续执行程序,Python将进入正常指令模式。
在GDB中,可以使用Python脚本文件进行调试。例如,创建一个名为test.py的Python脚本文件,内容为一个简单的赋值语句。
在GDB中监控Python执行,并给main函数配置输入参数。argc和argv是main函数的参数,与执行python时携带的参数类似。
配置参数后,在main函数中设置断点,并执行至main函数。此时,argc的参数将显示为2。
通过步进,可以观察到Python实际执行的函数是pymain_main。该函数分为两步:初始化系统参数和执行脚本。
继续步进,将到达pymain_run_python。在约行,有一个分支判断,表示Python可以从命令行、module、import、文件和stdin执行。
使用test.py文件时,将进入pymain_run_file,并最终到达_PyRun__AnyFileObject函数。Python将从该函数开始解析test.py文件内容。
使用特定指令可以查看当前函数调用情况。从_PyRun__AnyFileObject进入后,Python将开始读取文件内容,并使用语法解析器解析文件,建立语法树,最终执行程序。
后续将继续研究Python语法解析器、语法树、符号表、编译器等内容,并通过GDB调试方式研究其原理,与大家共同交流。
python文件后缀是什么
1. .py:这是您通常编写的Python源代码文件。
2. .py3:尽管Python 3脚本通常使用.py扩展名,但有时也会看到.py3扩展名,它表示Python 3兼容的脚本。
3. .pyc:此类文件包含编译后的字节码,是Python解释器为已编译的模块生成的。.pyc文件可以被反编译回.py文件,使用例如Easy Python Decompiler这样的工具。
4. .pyo:在Python代码被优化(使用-O选项)时,可能会生成.pyo文件。然而,从Python 3.5开始,.pyo文件已不再使用,Python默认只使用.pyc文件。
5. .pyd:这是Windows系统上的动态链接库(DLL)文件,与Python脚本相关联。
6. .pyi:这些文件是MyPy工具使用的接口文件,也称为存根文件,它们符合PEP 中定义的类型注释规范。
7. .pyw:这是Windows系统上用pythonw.exe执行的Python脚本,与普通的.py脚本相比,它不会打开控制台窗口。
8. .pyx:.pyx文件是Cython源文件,它们将Cython代码转换为C/C++代码,以便在Python中使用。
9. .pyz:这是Python脚本归档文件,根据PEP 定义,它们是包含标准Python脚本头后的二进制形式的压缩Python脚本(ZIP)文件。
. .pywz:这是针对Windows系统的Python脚本归档文件,与.pyz类似,也是压缩的Python脚本(ZIP)文件。
. .py[cod]:在.gitignore文件中,这种通配符表示可能是.pyc、.pyo或.pyd文件,用于指示忽略特定类型的Python文件。
. .rpy:这些文件包含RPython脚本或扩展了特定应用程序或框架功能的Python脚本。
. .pyde:这是处理使用的Python脚本,通常与开发环境或特定工具相关。
. .pyp:这些文件是Py4D Python插件,用于与Py4D集成。
. .pyt:这些文件是Python声明文件,用于特定目的,如与IDE或构建工具通信。
以上是各种Python文件后缀的解释,每种后缀都代表Python编程中不同的用途和阶段。
python是如何执行的?
理解Python执行,首先需要了解编译型语言的执行过程。以C语言为例,C代码最终会被转换成机器码,由计算机执行。
在Python中,代码会被编译成Python虚拟机可以理解的字节码,然后由Python虚拟机逐条执行字节码。CPython是Python的官方实现,它包含编译部分、虚拟机执行部分、命令行交互式环境、内置模块实现、包安装API等。
Python并非解释型或编译型语言,而是解释型语言。Python代码被编译成字节码,而不是直接生成机器码。字节码由CPython运行,类似于虚拟机。CPython包含了一个用于将Python指令变为字节码指令的编译器、执行字节码的虚拟机,以及命令行交互式解释环境。
Python的编译器将Python代码转换为字节码,通过生成PyCodeObject对象来保存函数调用。每个代码对象包含虚拟机执行的字节码和其他函数信息。使用dis模块的dis方法可以查看一个函数的字节码对应的指令。具体编译过程见Python官方指南。
Python的虚拟机是一个栈机器,字节码解释器通过模拟物理计算机操作多个栈来完成指令。在CPython源码的ceval.c中有一个巨大的switch语句,对应着每一个字节码指令。frame用于保存代码信息和上下文信息,每个函数调用都有一个对应的frame。数据栈/评估栈/值栈是执行指令时的栈。
.pyc文件是Python的缓存信息,用于加速模块加载。.pyc文件包含魔法数字、时间戳和使用marshaled模块序列化的字节码。当导入模块时,Python会检查是否有缓存文件并检查是否过期。如果没有过期,可以绕过编译阶段。最新版本的Python在加载模块时进行了一定流程的判断。
关于Python执行过程的了解,参考了大量资料。虽然无法阅读最新的CPython源码,但仍从各种资料中拼凑出对于Python执行过程的理解。推荐的资料包括官方Python Developer's Guide的CPython内部介绍、CPython源码指南、 Lines or Less A Python Interpreter Written in Python、B站码农高天的深入和清晰的中文讲解。
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。