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python解释器spython使用及原理解析-创新互联

简介

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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解释器spython使用及原理解析

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 | 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

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