我們每天都要寫一些Python程序，或用來處理一些文本，或是做一些系統管理工作。程式寫好後，只需敲下python指令，便可將程式啟動起來並開始執行：
$ python some-program.py
那麼，一個文字形式的.py文件，是如何一步步轉換為能夠被CPU執行的機器指令的呢？此外，程式執行過程中可能會有.pyc檔生成，這些檔又有什麼作用呢？
雖然從行為上看Python更像Shell腳本這樣的解釋性語言，但實際上Python程式執行原理本質上跟Java或者C#一樣，都可以歸納為虛擬機器和字節碼。 Python執行程式分成兩個步驟：先將程式碼編譯成字節碼，然後啟動虛擬機器執行字節碼：
#雖然Python指令也叫做Python解釋器，但跟其他腳本語言解釋器有本質差異。實際上，Python解釋器包含編譯器以及虛擬機器兩部分。當Python解釋器啟動後，主要執行以下兩個步驟：
編譯器將.py檔案中的Python原始碼編譯成字節碼虛擬機器逐行執行編譯器產生的字節碼
因此，.py檔案中的Python語句並沒有直接轉換成機器指令，而是轉換成Python字節碼。
Python程式的編譯結果是字節碼，裡面有很多關於Python運行的相關內容。因此，不管是為了更深入理解Python虛擬機器運作機制，還是為了調優Python程式運作效率，字節碼都是關鍵內容。那麼，Python字節碼到底長啥樣呢？我們如何才能獲得一個Python程式的字節碼呢——Python提供了一個內建函數compile用於即時編譯原始碼。我們只需將待編譯原始碼作為參數呼叫compile函數，即可獲得原始碼的編譯結果。
下面，我們透過compile函數來編譯一個程式：
原始碼保存在demo.py檔中：
PI = 3.14
def circle_area(r):
return PI * r ** 2
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def say(self):
print('i am', self.name)編譯之前需要將原始碼從檔案中讀取出來：
>>> text = open('D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py').read()
>>> print(text)
PI = 3.14
def circle_area(r):
return PI * r ** 2
class Person(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def say(self):
print('i am', self.name)然後呼叫compile函數來編譯原始碼：
>>> result = compile(text,'D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py', 'exec')
compile函數必填的參數有3個：
#source ：待編譯原始碼
filename：原始碼所在檔案名稱
mode：編譯模式，exec表示將原始碼當作一個模組來編譯
exec：用於編譯模組原始碼
single：用於編譯一個單獨的Python語句（互動下）
eval：用於編譯一個eval表達式
透過compile函數，我們得到了最後的原始碼編譯結果result：
>>> result <code object <module> at 0x000001DEC2FCF680, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 1> >>> result.__class__ <class 'code'>
最終我們得到了一個code類型的對象，它對應的底層結構體是PyCodeObject
PyCodeObject原始碼如下：
/* Bytecode object */
struct PyCodeObject {
PyObject_HEAD
int co_argcount; /* #arguments, except *args */
int co_posonlyargcount; /* #positional only arguments */
int co_kwonlyargcount; /* #keyword only arguments */
int co_nlocals; /* #local variables */
int co_stacksize; /* #entries needed for evaluation stack */
int co_flags; /* CO_..., see below */
int co_firstlineno; /* first source line number */
PyObject *co_code; /* instruction opcodes */
PyObject *co_consts; /* list (constants used) */
PyObject *co_names; /* list of strings (names used) */
PyObject *co_varnames; /* tuple of strings (local variable names) */
PyObject *co_freevars; /* tuple of strings (free variable names) */
PyObject *co_cellvars; /* tuple of strings (cell variable names) */
/* The rest aren't used in either hash or comparisons, except for co_name,
used in both. This is done to preserve the name and line number
for tracebacks and debuggers; otherwise, constant de-duplication
would collapse identical functions/lambdas defined on different lines.
*/
Py_ssize_t *co_cell2arg; /* Maps cell vars which are arguments. */
PyObject *co_filename; /* unicode (where it was loaded from) */
PyObject *co_name; /* unicode (name, for reference) */
PyObject *co_linetable; /* string (encoding addr<->lineno mapping) See
Objects/lnotab_notes.txt for details. */
void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */
PyObject *co_weakreflist; /* to support weakrefs to code objects */
/* Scratch space for extra data relating to the code object.
Type is a void* to keep the format private in codeobject.c to force
people to go through the proper APIs. */
void *co_extra;
/* Per opcodes just-in-time cache
*
* To reduce cache size, we use indirect mapping from opcode index to
* cache object:
* cache = co_opcache[co_opcache_map[next_instr - first_instr] - 1]
*/
// co_opcache_map is indexed by (next_instr - first_instr).
// * 0 means there is no cache for this opcode.
// * n > 0 means there is cache in co_opcache[n-1].
unsigned char *co_opcache_map;
_PyOpcache *co_opcache;
int co_opcache_flag; // used to determine when create a cache.
unsigned char co_opcache_size; // length of co_opcache.
};程式碼物件PyCodeObject用於儲存編譯結果，包括字節碼以及程式碼涉及的常數、名字等等。關鍵字段包括：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
| co_argcount | 參數個數 |
| co_kwonlyargcount | #關鍵字參數數量 |
| co_nlocals | #局部變數個數 |
| co_stacksize | 執行程式碼所需堆疊空間 |
| co_flags | ##標識|
| 程式碼區塊首行號 | |
| 指令運算子，即字節碼 | |
| #常數清單 | |
| 名字清單 | |
下面打印看一下这些字段对应的数据：
通过co_code字段获得字节码：
>>> result.co_code b'd\x00Z\x00d\x01d\x02\x84\x00Z\x01G\x00d\x03d\x04\x84\x00d\x04e\x02\x83\x03Z\x03d\x05S\x00'
通过co_names字段获得代码对象涉及的所有名字：
>>> result.co_names ('PI', 'circle_area', 'object', 'Person')
通过co_consts字段获得代码对象涉及的所有常量：
>>> result.co_consts (3.14, <code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>, 'circle_area', <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>, 'Person', None)
可以看到，常量列表中还有两个代码对象，其中一个是circle_area函数体，另一个是Person类定义体。对应Python中作用域的划分方式，可以自然联想到：每个作用域对应一个代码对象。如果这个假设成立，那么Person代码对象的常量列表中应该还包括两个代码对象：init函数体和say函数体。下面取出Person类代码对象来看一下：
>>> person_code = result.co_consts[3] >>> person_code <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6> >>> person_code.co_consts ('Person', <code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>, 'Person.__init__', <code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>, 'Person.say', None)
因此，我们得出结论：Python源码编译后，每个作用域都对应着一个代码对象，子作用域代码对象位于父作用域代码对象的常量列表里，层级一一对应。
至此，我们对Python源码的编译结果——代码对象PyCodeObject有了最基本的认识，后续会在虚拟机、函数机制、类机制中进一步学习。
字节码是一串不可读的字节序列，跟二进制机器码一样。如果想读懂机器码，可以将其反汇编，那么字节码可以反编译吗？
通过dis模块可以将字节码反编译：
>>> import dis >>> dis.dis(result.co_code) 0 LOAD_CONST 0 (0) 2 STORE_NAME 0 (0) 4 LOAD_CONST 1 (1) 6 LOAD_CONST 2 (2) 8 MAKE_FUNCTION 0 10 STORE_NAME 1 (1) 12 LOAD_BUILD_CLASS 14 LOAD_CONST 3 (3) 16 LOAD_CONST 4 (4) 18 MAKE_FUNCTION 0 20 LOAD_CONST 4 (4) 22 LOAD_NAME 2 (2) 24 CALL_FUNCTION 3 26 STORE_NAME 3 (3) 28 LOAD_CONST 5 (5) 30 RETURN_VALUE
字节码反编译后的结果和汇编语言很类似。其中，第一列是字节码的偏移量，第二列是指令，第三列是操作数。以第一条字节码为例，LOAD_CONST指令将常量加载进栈，常量下标由操作数给出，而下标为0的常量是：
>>> result.co_consts[0]3.14
这样，第一条字节码的意义就明确了：将常量3.14加载到栈。
由于代码对象保存了字节码、常量、名字等上下文信息，因此直接对代码对象进行反编译可以得到更清晰的结果：
>>>dis.dis(result)
1 0 LOAD_CONST 0 (3.14)
2 STORE_NAME 0 (PI)
3 4 LOAD_CONST 1 (<code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>)
6 LOAD_CONST 2 ('circle_area')
8 MAKE_FUNCTION 0
10 STORE_NAME 1 (circle_area)
6 12 LOAD_BUILD_CLASS
14 LOAD_CONST 3 (<code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>)
16 LOAD_CONST 4 ('Person')
18 MAKE_FUNCTION 0
20 LOAD_CONST 4 ('Person')
22 LOAD_NAME 2 (object)
24 CALL_FUNCTION 3
26 STORE_NAME 3 (Person)
28 LOAD_CONST 5 (None)
30 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object circle_area at 0x0000023D04D3F310, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 3>:
4 0 LOAD_GLOBAL 0 (PI)
2 LOAD_FAST 0 (r)
4 LOAD_CONST 1 (2)
6 BINARY_POWER
8 BINARY_MULTIPLY
10 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object Person at 0x0000023D04D3F5D0, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 6>:
6 0 LOAD_NAME 0 (__name__)
2 STORE_NAME 1 (__module__)
4 LOAD_CONST 0 ('Person')
6 STORE_NAME 2 (__qualname__)
7 8 LOAD_CONST 1 (<code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>)
10 LOAD_CONST 2 ('Person.__init__')
12 MAKE_FUNCTION 0
14 STORE_NAME 3 (__init__)
10 16 LOAD_CONST 3 (<code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>)
18 LOAD_CONST 4 ('Person.say')
20 MAKE_FUNCTION 0
22 STORE_NAME 4 (say)
24 LOAD_CONST 5 (None)
26 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object __init__ at 0x0000023D04D3F470, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 7>:
8 0 LOAD_FAST 1 (name)
2 LOAD_FAST 0 (self)
4 STORE_ATTR 0 (name)
6 LOAD_CONST 0 (None)
8 RETURN_VALUE
Disassembly of <code object say at 0x0000023D04D3F520, file "D:\myspace\code\pythonCode\mix\demo.py", line 10>:
11 0 LOAD_GLOBAL 0 (print)
2 LOAD_CONST 1 ('i am')
4 LOAD_FAST 0 (self)
6 LOAD_ATTR 1 (name)
8 CALL_FUNCTION 2
10 POP_TOP
12 LOAD_CONST 0 (None)
14 RETURN_VALUE操作数指定的常量或名字的实际值在旁边的括号内列出，此外，字节码以语句为单位进行了分组，中间以空行隔开，语句的行号在字节码前面给出。例如PI = 3.14这个语句就被会变成了两条字节码：
1 0 LOAD_CONST 0 (3.14)
2 STORE_NAME 0 (PI)如果将demo作为模块导入，Python将在demo.py文件所在目录下生成.pyc文件：
>>> import demo
pyc文件会保存经过序列化处理的代码对象PyCodeObject。这样一来，Python后续导入demo模块时，直接读取pyc文件并反序列化即可得到代码对象，避免了重复编译导致的开销。只有demo.py有新修改（时间戳比.pyc文件新），Python才会重新编译。
因此，对比Java而言：Python中的.py文件可以类比Java中的.java文件，都是源码文件；而.pyc文件可以类比.class文件，都是编译结果。只不过Java程序需要先用编译器javac命令来编译，再用虚拟机java命令来执行；而Python解释器把这两个过程都完成了。
以上是Python程式的執行過程包括將原始碼轉換為字節碼（即編譯）以及執行字節碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
