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Python虚拟机中的执行环境
Python的虚拟机实际上是在模拟操作系统运行可执行文件的过程，首先，我们先来讲一下普通的x86的机器上，可执行文件是以一种什么方式运行的。
图1-1
图1-1所展示的运行时栈的情形可以看作是如下的C代码运行时情形：
#include <stdio.h>
void f(int a, int b)
{
printf("a=%d, b=%d\n", a, b);
}
void g()
{
f(1, 2);
}
main(int argc, char const *argv[])
{
g();
return 0;
}
esp：栈指针寄存器(extended stack pointer)，其内存放着一个指针，该指针永远指向系统栈最上面一个栈帧的栈顶.
ebp：基址指针寄存器(extended base pointer)，其内存放着一个指针，该指针永远指向系统栈最上面一个栈帧的底部
当程序的流程进入函数f时，图1-1，其中“调用者的帧”是函数g的栈帧，而“当前帧”则是函数f的栈帧。对于一个函数而言，其所有局部变量的操作都在自己的栈帧中完成，而函数间的调用则通过创建新的栈帧完成
图1-1所示的系统中，运行时栈是从地址空间的高地址向低地址延伸的。当在函数g中执行函数f的调用时，系统就会在地址空间中，于g的栈帧之后，创建f的栈帧。当然，在发生函数调用时，系统会保存上一个栈帧的栈指针esp和帧指针ebp。当函数f执行完成之后，系统会把esp和ebp的值恢复为创建f的栈帧之前的值。这样，程序的流程又回到函数g中，而程序的工作空间则又回到函数g的栈帧中。这就是可执行文件再x86机器上的大致运行原理。而Python正是在虚拟机中通过不同的实现方式模拟了这一原理，从而完成了Python字节码指令序列的执行。
我们之前在Python之code对象与pyc文件（一）、Python之code对象与pyc文件（二）、Python之code对象与pyc文件（三）中剖析了，PyCodeObject对象包含了程序中的静态信息，然而有一点PyCodeObject对象没有包含，那就是关于程序运行时的动态信心——执行环境
什么是执行环境呢？考虑下面的一个例子：
env.py
i = "Python"
def f():
i = 999
print(i) # <1>
f()
print(i) # <2>
在代码<1>和<2>两个地方，都执行了同样的动作，打印变量i的值。显然，它们所对应的字节码指令肯定是相同的，但这两条语句的执行效果肯定不同。正是因为执行环境的影响，所以在<1>处会打印999，在<2>处会打印Python。像这种同样的符号在程序运行的不同时刻对应不同的值，甚至不同类型的情况，必须在运行时动态的捕捉和维护。这些信息是不可能在PyCodeObject对象中被静态存储的
这里简单介绍Python中的一个名词——名字空间：
x = 3
def f1(x=1):
y = 2
print("locals:", locals())
f1()
print("globals:", globals())
运行结果：
locals: {‘y‘: 2, ‘x‘: 1}
globals: {‘__name__‘: ‘__main__‘,…………, ‘x‘: 3, ‘f1‘: <function f1 at 0x000000DA28CE3E18>}
名字空间是执行环境的一部分，除了名字空间，在执行环境中，还包含了一些其他信息
结合x86平台运行可执行文件的机理，我们可以用这样的机理来解释env.py的执行过程。当Python开始执行env.py中第一条表达式时，Python已经建立起一个执行环境A，所有的字节码指令都会在这个执行环境中执行。Python可以从这个执行环境中获取变量的值，也可以根据字节码的指令修改执行环境中某个变量的值，以影响后续程序的运行。这样的过程会一直持续下去，直到发生了函数的调用行为
当Python在执行环境A中执行调用函数f的字节码指令时，会在当前的执行环境A之外重新创建一个新的执行环境B，在这个新的执行环境B中，有一个新的名字为"i"的对象。所以，新的执行环境B可以对应图1-1这种所示的新的栈帧
所以在Python真正执行的时候，它的虚拟机实际上面对的并不是一个PyCodeObject对象，而是另外一个对象——PyFrameObject，它就是我们所说的执行环境，也是Python对x86平台上栈帧的模拟
Python源码中的PyFrameObject
Python源码中PyFrameObject的定义：
frameobject.h
typedef struct _frame {
PyObject_VAR_HEAD
struct _frame *f_back; /* 执行环境链上的前一个frame */
PyCodeObject *f_code; /* PyCodeObject对象 */
PyObject *f_builtins; /* builtin名字空间 */
PyObject *f_globals; /* global名字空间 */
PyObject *f_locals; /* local名字空间 */
PyObject **f_valuestack; /* 运行时的栈底位置 */
PyObject **f_stacktop; /* 运行时的栈顶位置 */
…………
int f_lasti; /* 上一条字节码指令在f_code中的偏移位置 */
/* As of 2.3 f_lineno is only valid when tracing is active (i.e. when
f_trace is set) -- at other times use PyCode_Addr2Line instead. */
int f_lineno; /* 当前字节码对应的源代码行 */
int f_iblock; /* index in f_blockstack */
…………
//动态内存、维护（局部变量+cell对象集合+free对象集合+运行时栈）所需要的空间
PyObject *f_localsplus[1];
} PyFrameObject;
从f_back我们可以看出一点，在Python实际执行的过程中，会产生很多PyFrameObject对象，而这些对象会被链接起来，形成一条执行环境链表。这正是对x86机器上栈帧间关系的模拟。在x86上，栈帧间通过esp指针和ebp指针建立关系，使得新栈帧结束后能返回旧栈帧中，而Python正是靠f_back来完成这个动作的
在f_code中存放的是一个待执行的PyCodeObject对象，而接下来的f_builtins、f_globals、f_locals是3个独立的名字空间，如我们所说，名字空间是执行环境的一部分。当执行env.py时，当要打印i这个变量，会去f_locals中寻找i这个PyStringObject变量，找到后将其对应的值取出，再打印出来
在PyFrameObject开头，有一个PyObject_VAR_HEAD，这表明PyFrameObject是一个变长对象，即每次创建PyFrameObject对象的大小可能是不一样的，这些变动的内存是用来做什么呢？实际上，每一个PyFrameObject对象都维护着一个PyCodeObject对象。这表明每一个PyFrameObject对象和Python源码中的一段code都是对应的，更准确的说，是和我们研究PyCodeObject时提到的Code Block对应的。而在编译一段Code Block时，会计算出这段Code Block执行过程中所需要的栈空间大小。这个栈空间大小存储在PyCodeObject的co_stacksize中。因为不同的Code Block在执行时所需的栈空间大小不同，所以决定PyFrameObject的开头一定有一个PyObject_VAR_HEAD
PyFrameObject对象是对x86机器上单个栈帧活动的模拟，既然在x86的单个栈帧中，包含了计算所需的内存空间，为什么执行计算还需要内存空间呢？举个例子：在计算c=a+b时，我们需要将a和b的值读入内存，然后计算结果也要存放在内存中，这些内存就是执行计算所必须的内存，然后计算结果也要存放在内存中，这些内存就是执行计算所必须的内存。所以，作为对x86栈帧的模拟，在PyFrameObject中，也提供了这些对内存空间的模拟。这里，我们称为“运行时栈”。注意：这里的“运行时栈”的概念和x86平台上的“运行时栈”有所不同，我们这里所谓的“运行时栈”单指运算时所需的内存空间
图1-2
图1-2展示了Python虚拟机在某个运行时刻的完整运行环境
PyFrameObject中的动态内存空间
在PyFrameObject对象所维护的运行时栈中，存储的都是PyObject *，f_localsplus维护着一段变动长度的内存，但这段内存并不只是给栈使用，还有别的对象也会使用
PyFrameObject *
PyFrame_New(PyThreadState *tstate, PyCodeObject *code, PyObject *globals,
PyObject *locals)
{
PyFrameObject *back = tstate->frame;
PyFrameObject *f;
PyObject *builtins;
Py_ssize_t i;
if (code->co_zombieframe != NULL) {
f = code->co_zombieframe;
code->co_zombieframe = NULL;
_Py_NewReference((PyObject *)f);
assert(f->f_code == code);
}
else {
Py_ssize_t extras, ncells, nfrees;
ncells = PyTuple_GET_SIZE(code->co_cellvars);
nfrees = PyTuple_GET_SIZE(code->co_freevars);
//四分部构成PyFrameObject维护的动态内存区，其大小由extras决定
extras = code->co_stacksize + code->co_nlocals + ncells + nfrees;
//计算初始化时运行时栈的栈顶
extras = code->co_nlocals + ncells + nfrees;
f->f_valuestack = f->f_localsplus + extras;
}
f->f_stacktop = f->f_valuestack;
return f;
}
从上面的代码可以知道，创建PyFrameObject对象时，额外申请的那部分内存中有一部分是给PyCodeObject对象中存储的那些局部变量：co_freevars、co_cellvars。而另一部分才是给运行时栈使用的。所以，PyFrameObject对象中栈的起始位置（也就是栈底）是又f_valuestack维护的，而f_stacktop维护额当前的栈顶
图1-3
图1-3是一个刚被创建的PyFrameObject对象的示意图，，从中可以看到运行时栈和PyFrameObject对象中动态内存部分的关系
在Python中访问PyFrameObject对象
在Python中，有一种frame object，它是对C一级的PyFrameObject的包装，而且Python还提供了一个方法能方便地获得当前处于活动状态的frame object。这个方法就是sys module中的_getframe方法
import sys
value = 3
def g():
frame = sys._getframe()
print("current function is:", frame.f_code.co_name)
caller = frame.f_back
print("caller function is:", caller.f_code.co_name)
print("caller‘s local namespace:", caller.f_locals)
print("caller‘s global namespace:", caller.f_globals.keys())
def f():
a = 1
b = 2
g()
def show():
f()
show()
运行结果：
current function is: g
caller function is: f
caller‘s local namespace: {‘b‘: 2, ‘a‘: 1}
caller‘s global namespace: dict_keys([‘__name__‘, ‘__doc__‘, ‘__package__‘, ‘__loader__‘, ‘__spec__‘, ‘__annotations__‘, ‘__builtins__‘, ‘__file__‘, ‘__cached__‘, ‘sys‘, ‘value‘, ‘g‘, ‘f‘, ‘show‘])
从执行结果可以看到，在函数f中可以通过caller完全获得其调用者g函数的信息，甚是是g的各个名字空间
标签：运行环境 def dstat 操作系统 原理 reference 开头 ring 地址
原文地址：https://www.cnblogs.com/beiluowuzheng/p/9383603.html
