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python解釋器spython使用及原理解析

發布時間：2020-10-13 09:04:07 來源：腳本之家 閱讀：144 作者：知然 欄目：開發技術

簡介

出于個人愛好和某種需求，我再16年對python的解釋器產生了濃厚興趣，并且下定決心重新實現一個版本。我個人再游戲服務器開發中，對c++嵌入lua和python都有著豐富應用經驗，自認為對二者的優劣有著深刻的理解。

python針對lua的最大優勢是python是完備的程序語言，類、模塊包括豐富的庫和方便好用的字符串操作，可以說python用來實現功能會優雅很多，而lua最大的優勢就是小巧高效，另外lua的lua_state是可以有多個實例的，這樣就可以多線程使用lua（一個線程單獨一個lua_state）,而python解釋器因為有全局解釋器鎖，所以無法實現多python解釋器實例。

考慮到在嵌入python的應用場景中，所用到python的功能都是比較簡單通用的功能，比如類、模塊，函數，一些復雜的類庫也不常用，所以我就想實現一個不使用全局解釋器鎖，可以有多個python解釋器鎖的解釋器。所以16年底，我自己實現了一下python解釋器第一版，第一版是使用AST虛擬語法樹直接解析的，雖然做了必要的優化，但是性能。。。。仍然不忍直視。

平常我一直吐槽python跑的沒有lua快，但是吐槽是一碼事，自己實現真的就是另一碼事了。我仔細分析了第一版性能低的原因是選錯了路！python的虛擬機是講語法樹翻譯成ByteCode，然后有個Virtual Machine不斷的解釋bytecode，而vm的運行又分堆棧模式和寄存器模式，python就是堆棧模式的，而lua是寄存器模式的，寄存器模式是現在的趨勢，這也是lua跑到更快的重要原因。我的第一版VM用AST直接跑，選錯了路，無論如何也太快不了。

但是我仍然把這個第一版打了個分支，分享出來，因為當我實現用寄存器模式的VM的時候，感覺無論如何也無法設計的像AST直接解析的VM那樣優雅、直接。AST直接解析的方式真的太直觀了，雖然效率很低，但是其仍然有很大的應用價值。

比如protocolbuff、thrift這些通過定義語法文件生成代碼的這類工具，對語法解析的效率要求不高，那么這個版本的VM再這些領域還是有很大的參考價值。

內部實現層次：

python解釋器spython使用及原理解析

Python BNF

一提到實現腳本解釋器，估計很多人都會撓頭，不知道從何入手。剛開始我也是這樣，我把大學里的編譯原理從床底下一堆打入冷宮的數量翻出來，一頓猛看。但是仍然沒有找到很大頭緒，后來我就在python.org上一頓逛，也下載了python的源碼分析，源碼目錄有python的BNF描述文件，因為我已經看過一遍編譯原理了，BNF就看的很懂，從頭到尾讀了一遍了以后，靈光乍現啊！BNF就是完整的解析python語法的流程說明啊！截取一小段做個說明：

compound_stmt: if_stmt | while_stmt | for_stmt | try_stmt | with_stmt | funcdef | classdef | decorated
if_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)* ':' suite
with_item: test ['as' expr]
# NB compile.c makes sure that the default except clause is last
except_clause: 'except' [test [('as' | ',') test]]
suite: simple_stmt | NEWLINE INDENT stmt+ DEDENT

簡單解釋下，python的Grammar BNF是從頂之下遞歸描述的。上面最上邊定義的是compound_stmt復雜語句，而compound_stmt有if、while、for、try、with、函數定義、類定義、修飾器定義幾種，下面緊接著定義了if語句if_stmt的語法規則，這樣在c++實現解析python語法的時候，就可以從頂向下按照這個BNF嘗試解析，如果不滿足這個BNF語法要求的就報錯。我為了生成跟這個BNF一致的代碼結構，寫了個python腳本解析這個BNF自動生成C++的解析函數。生成的C++代碼示例如下：

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的實現

scanner負責解析python代碼，把python代碼分隔這一個個Token對象，并且Token對象的定義如下：

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定義為ETokenType的枚舉。Scanner只掃描python代碼，而不解析語法，所有的python代碼都會解析成要么整數，要么浮點數要么字符串。這個跟原生的python是有區別的，原生python的數字對象可以表達任意數字，但是為了實現簡便，做了簡化處理，這也是參考了lua的實現方式每token對象會記錄所屬的行號，方便語法報錯提供有用的信息。

具體scanner的實現就不貼出來了，感興趣的可以去查看源碼，還是比較簡單的。

Parser的實現

Parser的頭文件是腳本解析BNF自動生成的。負責把scanner解析的token列表，按照BNF的規則構造成AST。AST節點對象定義為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節點的幾個操作。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',生成對應的值對象。每個值對象都繼承PyObj。每個PyObj都會定義ObjHander接口用于實現python對象的各個操作，比如+、-、/等，不同的python值對象，響應的操作是不一樣，這里利用了c++的多態。

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庫的實現

實現的python庫列表如下：

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

總結

spython就是small python，本來想實現最簡版本的python解釋器，后來實現的比較順，一口氣把常用的python庫都實現了。spython最成功的部分就是ast的解析和執行，代碼結構清晰完全按照bnf的流程來，很直接明了。

缺點主要有二。一是語法報錯還是太簡陋，不夠友好。二是性能達不到原生python的性能。前文已經說過了，要達到甚至超過原生python的水平，必須要實現基于寄存器的VM，這個已經著手再弄了，暫時還不會放出代碼，等差不多成型了再放出來吧。

代碼地址：https://git.oschina.net/ownit/spython

構建：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內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

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