**CPython内核揭秘** **一、什么是CPython** CPython是Python编程语言的标准实现,它是用C语言编写的,因此得名CPython。它是一个开源项目,由Python社区的开发者们共同维护和更新。CPython是大多数Python开发者的首选环境,因为它提供了广泛的支持和优秀的性能。当你运行Python代码时,实际上是在执行CPython解释器。 **二、CPython解释器的工作原理** 1. **词法分析(Lexical Analysis)**:CPython首先将源代码转换为一系列的标记(tokens),这些标记代表了代码的基本结构,如关键字、变量名和运算符等。 2. **语法解析(Syntax Analysis)**:接着,解释器将标记转换成抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)。AST是一个数据结构,表示了代码的逻辑结构。 3. **编译(Compilation)**:Python代码被编译成字节码,这是一种中间表示形式。每个Python函数都会被编译成一个字节码对象。 4. **虚拟机执行(Virtual Machine Execution)**:Python的虚拟机(PVM)执行字节码,执行过程中进行变量的分配、运算、控制流程的管理等。 5. **垃圾回收(Garbage Collection)**:CPython实现了自动内存管理,通过垃圾回收机制来回收不再使用的对象,防止内存泄漏。 **三、CPython源代码分析** 在"CPythonInternals-main"这个存储库中,你可以找到CPython解释器的源代码示例。通过深入研究这些代码,你可以了解到以下关键部分: 1. **Python对象**:包括各种内置类型的实现,如整数、字符串、列表、字典等。 2. **编译器模块**:如`ast`模块,负责将源代码转换为抽象语法树。 3. **字节码操作**:在`bytecode.h`和`ceval.c`中定义和实现,这些操作对应于Python字节码。 4. **垃圾回收机制**:在` Objects/obmalloc.c`和`Objects/gcmodule.c`中,可以了解如何跟踪和回收对象。 5. **异常处理**:在`Python/ceval.c`中,可以看到如何处理Python的异常机制。 6. **模块加载与导入系统**:`Python/import.c`包含了Python如何查找和导入模块的逻辑。 **四、学习资源** "CPython Internals"这本书是深入理解CPython工作原理的宝贵资料。通过阅读这本书,你可以: 1. 学习如何阅读和理解CPython的源代码。 2. 探索Python的内存管理机制和垃圾回收。 3. 深入理解Python的执行流程和字节码操作。 4. 学习如何编写Python的扩展模块,以C语言实现高性能功能。 深入学习CPython的内部机制对于Python开发者来说是一个提升技能的重要步骤,不仅可以帮助你更好地优化代码,还能让你在遇到问题时能从底层角度去思考和解决。"CPython Internals"存储库和相关书籍是了解这一领域的绝佳起点。
2024-08-07 15:29:59 3KB
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改名后python3.9 3.8 3.6 均可用,实测解决import bz2或 import pandas时的ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2‘问题
2023-04-08 19:05:43 21KB _bz2文件 python3.7
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jieba_fast 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数,速度得到大幅提升
2023-02-24 14:26:12 19.43MB Python开发-自然语言处理
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毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据,用大数据基础对数据进行清洗,然后对清洗的数据可视化,更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据,用大数据基础对数据进行清洗,然后对清洗的数据可视化,更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据,用大数据基础对数据进行清洗,然后对清洗的数据可视化,更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据,用大数据基础对数据进行清洗,然后对清洗的数据可视化,更直观的展示出来。毕业设计基于Python的豆瓣网站数据爬取与可视化的设计与实现项目源码。通过python爬去豆瓣网的数据,用大数据基础对数据进行清洗,然后对清洗的数据可视化,更直观的展示出来。
实现决策树可视化的库,下载后放在Python根目录,在实现可视化时用import导入后直接调用即可。
2022-10-11 22:12:49 3KB python 决策树
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TinyBER TinyBER是一种非常小的,有限的ASN.1 BER编解码器和代码生成器,旨在用于嵌入式设备(或任何受代码大小限制的地方)。 生成的代码使用固定大小的结构,并且不调用malloc或free。 安装 $ sudo python setup.py install 用法 TinyBER可以用于数据的临时编码和解码,但是它还带有有限的代码生成器。 缓冲液 一个简单的buf_t结构用于输入和输出: typedef struct { uint8_t * buffer; unsigned int pos; unsigned int size; } buf_t ; 编码方式 编码有点不寻常。 为了提高效率,可以将数据直接向后编码到输出缓冲区中。 由于asn.1结构倾向于反向积累(类型和长度在流中的值之前),因此对其进行编码的最有效方
2022-06-02 11:23:53 35KB Python
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fast-rcnn在python3.7 ubuntu16 cuda10.1环境下可以使用的cython_mask.so文件
2022-05-24 00:50:19 720KB cython_mask.so
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脚本 bin 头hex hex to bin
2022-04-15 11:00:37 4KB cpython
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发生以下错误: 从_bz2导入BZ2Compressor,BZ2Decompressor ImportError:没有名为“ _bz2”的模块 复制到/lib/python3.8/lib-dynload
2022-03-16 23:38:22 84KB python3.8  _bz2
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文件包含tensorflow1.14模型文件(VGG16),pb格式的,C++调用python脚本程序代码,代码中包含向python文件中传值,并从python文件中取值。系统:ubuntu系统,编译器:qt5。更新版
2022-03-10 23:29:46 128.68MB CPython代码混编
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