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python解释器spython使用及原理解析

时间：2020-10-21 11:11:34|栏目：Python代码|点击： 次

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 | 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

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++

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本文标题：python解释器spython使用及原理解析

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