Python程序运行原理图文解析

本文主要探讨Python程序的运行原理，具体介绍如下内容。

编译型语言（以C语言为例）

动态类型语言

一个程序具体是如何运行起来的？以下面的代码为例进行说明。

#othermodule.py
def add(a, b):
  return a + b

#mainrun.py

import othermodule

a = ['xiaoke', 1, 'python']
a = 'xiaoke string'

def func():
  a = -5
  b = 257 
  print(a + b)

print(a)

if __name__ == '__main__':
  func()
  res = othermodule.add(1, 2)
  print(res)

原理分析

dir 函数

Python 提供的内置函数 dir 可用于查看特定命名空间下的所有名称符号。其主要用途之一是查看某个命名空间（如类、函数或 module）的所有属性和方法。

例如，调用 dir() 可查看当前命名空间，而调用 dir(sys) 则可查看 sys 模块的内容。

def 指令

在字节码指令层面，def func() 对应的是 MAKE_FUNCTION 指令。Python 作为动态语言，def 实际上是在执行一条创建函数的指令（class 则是创建类的指令），而不仅仅是一个语法关键字。函数并非预先创建，而是在代码执行到该处时才被创建。

执行 def func() 会创建一个名为 func 的函数对象。具体过程是先创建该函数对象，然后将名称符号 func 绑定到这个函数对象上。

pyc文件

pyc 文件是 PyCodeObject 对象在硬盘上的持久化表现形式。生成 pyc 文件的命令如下：

python -m py_compile xx_module.py

pyc文件的三大作用机制

1. 1. 时间戳检查：若 py 文件的创建时间晚于 pyc 文件，则重新生成 pyc 文件。
2. 2. Magic num 版本检测：若 Python 运行版本不同，则重新生成 pyc 文件。
3. 3. 编译结果缓存：PyCodeObject 对象在运行期间仅存在于内存中。当模块代码执行完毕后，编译结果会被保存至 pyc 文件，以便下次直接加载到内存，避免重复编译。

在运行期间，编译结果即 PyCodeObject 对象，仅存在于内存中。当该模块的 Python 代码执行完毕后，会将编译结果保存至 pyc 文件，这样下次无需再次编译，可直接加载到内存中运行。

PyCodeObject 对象包含了 Python 源代码中的字符串、常量值，以及通过语法解析后编译生成的字节码指令。此外，该对象还会存储字节码指令与原始代码行号的对应关系，从而在出现异常时能够准确指明错误所在的代码行号。

import 指令

import 指令用于载入 module，必要时会执行编译操作。但 import 指令还执行一项重要任务：导入的 module 的代码会被完整执行一遍。这一点至关重要，因为 Python 是解释执行的，函数也是在执行时才创建的。如果不执行 module 的代码，其中的函数将无法创建，自然也无法被调用。

执行代码的另一个重要作用是，在该 module 的命名空间中，创建模块内定义的函数和各种对象的符号名称（即变量名），并将这些名称绑定到相应的对象上。这样，其他 module 才能通过变量名来引用这些对象。

Python 虚拟机还会将已经 import 过的 module 缓存起来，存入全局 module 集合 sys.modules 中。这样做的好处是，如果程序在其他地方再次 import 该模块，Python 虚拟机只需从全局 module 集合中返回缓存的 module 对象即可，无需重复加载。

总结

以上就是本文关于Python程序运行原理图文解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！