python解释器spython使用及原理解析

Python  /  管理员 发布于 7年前   137

简介

出于个人爱好和某种需求，我再16年对python的解释器产生了浓厚兴趣，并且下定决心重新实现一个版本。我个人再游戏服务器开发中，对c++嵌入lua和python都有着丰富应用经验，自认为对二者的优劣有着深刻的理解。

python针对lua的最大优势是python是完备的程序语言，类、模块包括丰富的库和方便好用的字符串操作，可以说python用来实现功能会优雅很多，而lua最大的优势就是小巧高效，另外lua的lua_state是可以有多个实例的，这样就可以多线程使用lua（一个线程单独一个lua_state）,而python解释器因为有全局解释器锁，所以无法实现多python解释器实例。

考虑到在嵌入python的应用场景中，所用到python的功能都是比较简单通用的功能，比如类、模块，函数，一些复杂的类库也不常用，所以我就想实现一个不使用全局解释器锁，可以有多个python解释器锁的解释器。所以16年底，我自己实现了一下python解释器第一版，第一版是使用AST虚拟语法树直接解析的，虽然做了必要的优化，但是性能。。。。仍然不忍直视。

平常我一直吐槽python跑的没有lua快，但是吐槽是一码事，自己实现真的就是另一码事了。我仔细分析了第一版性能低的原因是选错了路！python的虚拟机是讲语法树翻译成ByteCode，然后有个Virtual Machine不断的解释bytecode，而vm的运行又分堆栈模式和寄存器模式，python就是堆栈模式的，而lua是寄存器模式的，寄存器模式是现在的趋势，这也是lua跑到更快的重要原因。我的第一版VM用AST直接跑，选错了路，无论如何也太快不了。

但是我仍然把这个第一版打了个分支，分享出来，因为当我实现用寄存器模式的VM的时候，感觉无论如何也无法设计的像AST直接解析的VM那样优雅、直接。AST直接解析的方式真的太直观了，虽然效率很低，但是其仍然有很大的应用价值。

比如protocolbuff、thrift这些通过定义语法文件生成代码的这类工具，对语法解析的效率要求不高，那么这个版本的VM再这些领域还是有很大的参考价值。

内部实现层次：

Python BNF

一提到实现脚本解释器，估计很多人都会挠头，不知道从何入手。刚开始我也是这样，我把大学里的编译原理从床底下一堆打入冷宫的数量翻出来，一顿猛看。但是仍然没有找到很大头绪，后来我就在python.org上一顿逛，也下载了python的源码分析，源码目录有python的BNF描述文件，因为我已经看过一遍编译原理了，BNF就看的很懂，从头到尾读了一遍了以后，灵光乍现啊！BNF就是完整的解析python语法的流程说明啊！截取一小段做个说明：

compound_stmt: if_stmt | while_stmt | for_stmt | try_stmt | with_stmt | funcdef | classdef | decoratedif_stmt: 'if' test ':' suite ('elif' test ':' suite)* ['else' ':' suite]while_stmt: 'while' test ':' suite ['else' ':' suite]for_stmt: 'for' exprlist 'in' testlist ':' suite ['else' ':' suite]try_stmt: ('try' ':' suite     ((except_clause ':' suite)+     ['else' ':' suite]     ['finally' ':' suite] |     'finally' ':' suite))with_stmt: 'with' with_item (',' with_item)* ':' suitewith_item: test ['as' expr]# NB compile.c makes sure that the default except clause is lastexcept_clause: 'except' [test [('as' | ',') test]]suite: simple_stmt | NEWLINE INDENT stmt+ DEDENT

简单解释下，python的Grammar BNF是从顶之下递归描述的。上面最上边定义的是compound_stmt复杂语句，而compound_stmt有if、while、for、try、with、函数定义、类定义、修饰器定义几种，下面紧接着定义了if语句if_stmt的语法规则，这样在c++实现解析python语法的时候，就可以从顶向下按照这个BNF尝试解析，如果不满足这个BNF语法要求的就报错。我为了生成跟这个BNF一致的代码结构，写了个python脚本解析这个BNF自动生成C++的解析函数。生成的C++代码示例如下：

class Parser{public: ExprASTPtr parse(Scanner& scanner); //! single_input: NEWLINE | simple_stmt | compound_stmt NEWLINE ExprASTPtr parse_single_input(); //! file_input: (NEWLINE | stmt)* ENDMARKER ExprASTPtr parse_file_input(); //! eval_input: testlist NEWLINE* ENDMARKER ExprASTPtr parse_eval_input(); //! decorator: '@' dotted_name [ '(' [arglist] ')' ] NEWLINE ExprASTPtr parse_decorator(); //! decorators: decorator+ ExprASTPtr parse_decorators(); //! decorated: decorators (classdef | funcdef) ExprASTPtr parse_decorated(); //! funcdef: 'def' NAME parameters ':' suite ExprASTPtr parse_funcdef(); //! parameters: '(' [varargslist] ')' ExprASTPtr parse_parameters(); //! varargslist: ((fpdef ['=' test] ',')* //!        fpdef ['=' test] (',' fpdef ['=' test])* [',']) ExprASTPtr parse_varargslist(); //! fpdef: NAME | '(' fplist ')' ExprASTPtr parse_fpdef(); //! fplist: fpdef (',' fpdef)* [','] ExprASTPtr parse_fplist(); //! stmt: simple_stmt | compound_stmt ExprASTPtr parse_stmt(); //! simple_stmt: small_stmt (';' small_stmt)* [';'] NEWLINE ExprASTPtr parse_simple_stmt(); //! small_stmt: (expr_stmt | print_stmt | del_stmt | pass_stmt | flow_stmt | //!       import_stmt | global_stmt | exec_stmt | assert_stmt) ExprASTPtr parse_small_stmt(); //! expr_stmt: testlist (augassign (yield_expr|testlist) | ExprASTPtr parse_expr_stmt();.................................

Scanner的实现

scanner负责解析python代码，把python代码分隔这一个个Token对象，并且Token对象的定义如下：

struct Token{ Token():nTokenType(0), nVal(0), fVal(0.0), nLine(0){ } std::string dump() const; int       nTokenType; int64_t     nVal; double     fVal; std::string   strVal; int       nLine;};enum ETokenType {  TOK_EOF = 0,  //TOK_DEF = -2,  TOK_VAR = -4,  TOK_INT = -5,  TOK_FLOAT = -6,  TOK_STR = -7,  TOK_CHAR = -8,};

nTokenType定义为ETokenType的枚举。Scanner只扫描python代码，而不解析语法，所有的python代码都会解析成要么整数，要么浮点数要么字符串。这个跟原生的python是有区别的，原生python的数字对象可以表达任意数字，但是为了实现简便，做了简化处理，这也是参考了lua的实现方式每token对象会记录所属的行号，方便语法报错提供有用的信息。

具体scanner的实现就不贴出来了，感兴趣的可以去查看源码，还是比较简单的。

Parser的实现

Parser的头文件是脚本解析BNF自动生成的。负责把scanner解析的token列表，按照BNF的规则构造成AST。AST节点对象定义为ExprAST：

class ExprAST {public:  ExprAST(){  }  virtual ~ExprAST() {}  virtual PyObjPtr& eval(PyContext& context) = 0;  unsigned int getFieldIndex(PyContext& context, PyObjPtr& obj);  virtual PyObjPtr& getFieldVal(PyContext& context);  virtual PyObjPtr& assignVal(PyContext& context, PyObjPtr& v){    PyObjPtr& lval = this->eval(context);    lval = v;    return lval;  }  virtual void delVal(PyContext& context){    PyObjPtr& lval = this->eval(context);    lval = NULL;  }  virtual int getType() {    return 0;  }public:  std::string name;  ExprLine  lineInfo;  //std::vector<std::vector<int> > module2objcet2fieldIndex;  std::vector<int>         module2objcet2fieldIndex;};class PyObj {public:  RefCounterData* getRefData(){    return &refdata;  }  void release();  typedef PySmartPtr<PyObj> PyObjPtr;  PyObj():m_pObjIdInfo(NULL), handler(NULL){}  virtual ~PyObj() {}  int getType() const;  virtual int getFieldNum() const { return m_objStack.size(); }  static std::string dump(PyContext& context, PyObjPtr& self, int preBlank = 0);  virtual PyObjPtr& getVar(PyContext& c, PyObjPtr& self, ExprAST* e);  virtual const ObjIdInfo& getObjIdInfo() = 0;  void clear(){    m_objStack.clear();  }  inline PyObjHandler* getHandler() { return handler; }  inline const PyObjHandler* getHandler() const { return handler; }public:  std::vector<PyObjPtr>  m_objStack;  ObjIdInfo*        m_pObjIdInfo;  PyObjHandler*      handler;  RefCounterData      refdata;};typedef PyObj::PyObjPtr PyObjPtr;

ExprAST抽象了AST节点的几个操作。最主要的就是求值操作eval。比如100求值就是100，'abc'求值就是字符串'abc',生成对应的值对象。每个值对象都继承PyObj。每个PyObj都会定义ObjHander接口用于实现python对象的各个操作，比如+、-、/等，不同的python值对象，响应的操作是不一样，这里利用了c++的多态。

class PyObjHandler{public: virtual ~PyObjHandler(){} virtual int getType() const = 0; virtual std::string handleStr(PyContext& context, const PyObjPtr& self) const; virtual std::string handleRepr(PyContext& context, const PyObjPtr& self) const; virtual int handleCmp(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleBool(PyContext& context, const PyObjPtr& self) const; virtual bool handleEqual(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleLessEqual(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleGreatEqual(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleContains(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleLess(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual bool handleGreat(PyContext& context, const PyObjPtr& self, const PyObjPtr& val) const; virtual PyObjPtr& handleAdd(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleSub(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleMul(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleDiv(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleMod(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleIAdd(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleISub(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleIMul(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleIDiv(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleIMod(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual PyObjPtr& handleCall(PyContext& context, PyObjPtr& self, std::vector<ArgTypeInfo>& allArgsVal,    std::vector<PyObjPtr>& argAssignVal); virtual size_t  handleHash(PyContext& context, const PyObjPtr& self) const; virtual bool handleIsInstance(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& val); virtual long handleLen(PyContext& context, PyObjPtr& self); virtual PyObjPtr& handleSlice(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& startVal, int* stop, int step); virtual PyObjPtr& handleSliceAssign(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& k, PyObjPtr& v); virtual void handleSliceDel(PyContext& context, PyObjPtr& self, PyObjPtr& k){} virtual void handleRelese(PyObj* data);};

Python库的实现

实现的python库列表如下：

• list dict tuple copy string
• datetime
• json
• math
• os
• random
• open stringio
• struct
• sys
• weak

总结

spython就是small python，本来想实现最简版本的python解释器，后来实现的比较顺，一口气把常用的python库都实现了。spython最成功的部分就是ast的解析和执行，代码结构清晰完全按照bnf的流程来，很直接明了。

缺点主要有二。一是语法报错还是太简陋，不够友好。二是性能达不到原生python的性能。前文已经说过了，要达到甚至超过原生python的水平，必须要实现基于寄存器的VM，这个已经着手再弄了，暂时还不会放出代码，等差不多成型了再放出来吧。

代码地址：https://git.oschina.net/ownit/spython

构建：Linux下直接make就可以了，win下需要用dev c++

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。