1.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析
2.Python C语言API教程（一、用C写一个Python包）
3.python是如何执行的?
4.cpython中的PyObject等对象入门
5.用python做的软件必须开源吗?
6.教你阅读 Cpython 的源码（一）

深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，能够存储各种类型的数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中，带开奖采集源码列表由一系列元素构成，每个元素由一个指针指向 Python 对象。列表还包含一个表示元素数量的字段，一个用于存储列表长度的字段，以及一个用于存储对象引用计数的字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时，不会直接分配内存，而是将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。列表扩容时，通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

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，app跳广告源码如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。

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，SG开奖网源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中的PyObject等对象入门

       在 Python 中，一切皆对象，对象的定义对理解程序至关重要。下面，我们从 CPython 的源代码中，介绍 CPython 中基本的对象结构。

       在 CPython 中，关于对象的定义主要集中在头文件 Include/object.h 中。在文件的前面部分，可以找到整体的介绍。对象在堆上分配，使用特殊的菜谱软件源码出售规则来确保它们能够正确地被垃圾回收。对象不能静态分配或在栈上分配，只能通过特定的宏和函数访问。类型对象是例外，标准类型由静态初始化的类型对象表示，Python 2.2 中的工作使得堆上分配的类型对象成为可能。每个对象都有一个引用计数，当对象的指针被复制或删除时，引用计数会增加或减少。当引用计数达到零时，表示对象不再有任何引用，可以被从堆中移除。每个对象都有一个类型，决定了它代表什么以及包含何种数据类型。对象的类型在创建时固定。类型本身作为对象表示，对象包含指向相应类型对象的指针。类型自身有一个类型指针指向对象代表的类型'类型'，该类型包含指向自己的指针！对象在内存中不会漂浮移动，一旦分配，其大小和地址保持不变。需要存储可变大小数据的对象可以包含指向对象可变部分的指针。不同类型的对象不一定具有相同的大小，但分配后大小不能改变。为了使对象的引用可以简单地是一个指针，不允许移动对象或改变对象的大小。对象始终通过 PyObject * 类型的指针访问。 PyObject 是一个只包含引用计数和类型指针的结构。实际分配的对象内存包含其他数据，只能在转换为指向更长结构类型的指针后访问。此更长的类型必须以引用计数和类型字段开始，使用宏 PyObject_HEAD 为这进行（以适应未来的更改）。特定对象类型的实现可以将对象指针转换为正确的类型并返回。

       在 CPython 中，最重要的对象是 PyObject，定义在文件 Include/object.h 中。 PyObject_VAR_HEAD 是一个关键的宏，定义在文件 Include/object.h 中。这是一个 PyVarObject，可以简单理解为：

       在 Python 中，除了基础的 PyObject 对象之外，还有一些在其基础上扩展的 PyVarObject 对象，因为我们常用的如列表、字典等对象的长度可以随时变化。

       每个类型的对象都有一个类型，因此对象的类型数据结构非常重要。它定义在文件 Include/cpython/object.h 中的毽子舞html源码结构体 _typeobject 中，同时它有一个别名 PyTypeObject，定义如下：

       可以看到，结构体 PyTypeObject 相当复杂，下面我们会逐步介绍。

       将 PyTypeObject 分为几个部分。

       上面的代码中涉及到的第一个关键的宏 PyObject_VAR_HEAD 的定义在文件 Include/object.h 中。这意味着 PyObject_VAR_HEAD 就是一个 PyVarObject，可以简单理解为：

用python做的软件必须开源吗?

       软件是否必须开源，取决于其许可证条款。Python语言本身遵循的是一个兼容GPL协议的许可证，而非以GPL协议发布，这意味着个人或组织在使用Python语言开发软件时不需要强制开源。

       然而，Python解释器的许可证情况可能会影响代码的开源性。例如，CPython解释器遵循的是GNU Lesser General Public License (LGPL)或GNU General Public License (GPL)中的一个版本，允许在专有软件中使用Python，而不需要公开源代码。PyPy解释器使用的是MIT许可证，允许更广泛的使用场景，包括专有软件。Jython解释器使用许可证与CPython类似。

       当讨论到软件许可证时，关键在于理解不同许可证之间的关系与差异。许可证限制范围通常局限于软件本身，而不是使用软件产生的衍生作品。例如，如果在发明了能够读取意念的笔后将其设计图纸开源，并声明遵循GPL许可证，那么该许可证仅应用于笔的设计，而不影响使用者在图纸基础上进行修改后产生的任何衍生作品。

       第三方库的许可证同样重要。例如，paramiko库遵循LGPL协议，允许在专有软件中使用而不需开源。然而，如果项目中使用了特定的第三方库，该库的许可证可能要求其用户开源代码，这将直接影响项目开源性。因此，开发者在选择使用第三方库时，必须仔细研究并理解其许可证条款。

       总之，Python软件是否必须开源取决于其许可证条款，特别是当涉及到第三方库的使用时，需要仔细研究这些库的许可证以避免违反开源要求。开发者应确保理解并遵守所有相关的许可证规定，以避免法律问题和确保项目的合规性。

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，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解释器详解

       Python解释器是用于执行Python代码的软件程序，它将Python代码转换为计算机可执行指令，支持交互式和脚本执行方式。CPython是广泛使用的官方解释器，用C语言实现，是Python语言的参考实现。

       启动Python解释器在命令行中输入"python"命令，执行后可直接输入Python代码并实时执行，这种交互模式称为REPL。Python脚本则通过指定路径在命令行中运行。

       Python解释器提供多种选项自定义执行行为，如-c选项执行命令行中的单行代码，-m选项用于执行模块，包括内置模块、第三方模块和包内的模块。

       默认源码文件编码为UTF-8，若需使用其他编码，需在文件第一行以特殊注释声明，例如使用Windows-编码的源码文件应以相应注释形式声明。

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。