cpython源碼

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書名：Python源碼剖析

作者：陳儒

豆瓣評分：8.8

出版社：電子工業出版社

出版年份：2008-6

頁數：480

內容簡介：

作為主流的動態語言，Python不僅簡單易學、移植性好，而且擁有強大豐富的庫的支持。此外，Python強大的可擴展性，讓開發人員既可以非常容易地利用C/C++編寫Python的擴展模塊，還能將Python嵌入到C/C++程序中，為自己的系統添加動態擴展和動態編程的能力。.

為了更好地利用Python語言，無論是使用Python語言本身，還是將Python與C/C++交互使用，深刻理解Python的運行原理都是非常重要的。本書以CPython為研究對象，在C代碼一級，深入細致地剖析了Python的實現。書中不僅包括了對大量Python內置對象的剖析，更將大量的篇幅用於對Python虛擬機及Python高級特性的剖析。通過此書，讀者能夠透徹地理解Python中的一般表達式、控制結構、異常機制、類機制、多線程機制、模塊的動態載入機制、內存管理機制等核心技術的運行原理，同時，本書所揭示的動態語言的核心技術對於理解其他動態語言，如 Javascript、Ruby等也有較大的參考價值。..

本書適合於Python程序員、動態語言愛好者、C程序員閱讀

B. python怎麼看package源碼

首先你要找到源碼的位置，你可以使用下面的方法：

如果你可以在命令行運行python，你可以使用下面的命令查看目錄。

>>>importstring
>>>string.__file__
'/usr/lib/python2.7/string.pyc'
>>>

對應目錄下的string.py就是package的源碼，不過有些庫因為是c寫的，會提示錯誤，這樣的庫就需要你下載python源碼，直接看c的源文件了。

如果解決了您的問題請採納！

如果未解決請繼續追問！

C. python官網有幾個下載文件，有什麼區別如下

1.Windows x86 MSI Installer (2.7.8)

- 32位系統安裝的python

2.Windows x86 MSI program database (2.7.8)

- 32位python源碼的符號庫。 如果做純Python開發，為python的C介面開發准備的。

3.Windows X86-64 MSI Installer (2.7.8)

- 64位系統安裝的python

4.Windows X86-64 MSI program database (2.7.8)

- 64位python源碼的符號庫。 如果做純Python開發，為python的C介面開發准備的。

D. 我想知道如何查看python的源代碼

查看腳本的話（python中部分函數是直接用C語言嵌入的，要在官網上搜C源碼），可以使用Pycharm，或者其他IDLE，比如我想查看python中TensorFlow包的Session函數：

1. 任意在pycharm內的一個.py文件中，輸入這個函數

   import tensorFlow as tf #載入包並命名為tf

   tf.Session()

2. 然後按住Ctrl按鈕，左鍵單擊Session，就自動打開了對應.py文件

另外一種方法是直接在python本地庫中找對應的.py文件，（可以用help函數先搜索）

E. Python對象

眾所周知，Python是一門面向對象的語言，在Python無論是數值、字元串、函數亦或是類型、類，都是對象。
對象是在 堆 上分配的結構，我們定義的所有變數、函數等，都存儲於堆內存，而變數名、函數名則是一個存儲於 棧 中、指向堆中具體結構的引用。

要想深入學習Python，首先需要知道Python對象的定義。

我們通常說的Python都是指CPython，底層由C語言實現，源碼地址： cpython [GitHub]
Python對象的定義位於 Include/object.h ，是一個名為 PyObject 的結構體：

Python中的所有對象都繼承自PyObejct，PyObject包含一個用於垃圾回收的雙向鏈表，一個引用計數變數 ob_refcnt 和 一個類型對象指針 ob_type

從PyObejct的注釋中，我們可以看到這樣一句：每個指向 可變大小Python對象 的指針也可以轉換為 PyVarObject* （可變大小的Python對象會在下文中解釋）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基礎上多了一個 ob_size 欄位，用於存儲元素個數：

在PyObject結構中，還有一個類型對象指針 ob_type ，用於表示Python對象是什麼類型，定義Python對象類型的是一個 PyTypeObject 介面體

實際定義是位於 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：

在這個類型對象中，不僅包含了對象的類型，還包含了如分配內存大小、對象標准操作等信息，主要分為：

以Python中的 int類型 為例，int類型對象的定義如下：

從PyObject的定義中我們知道，每個對象的 ob_type 都要指向一個具體的類型對象，比如一個數值型對象 100 ，它的ob_type會指向 int類型對象PyLong_Type 。

PyTypeObject結構體第一行是一個PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定義可知PyTypeObject是一個變長對象

也就是說，歸根結底 類型對象也是一個對象 ，也有ob_type屬性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什麼呢？
回到PyLong_Type的定義，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) ，查看對應的宏定義

由以上關系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, &PyType_Type } 0} ，將其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一個變長對象：

這樣看就很明確了，PyLong_Type的類型就是PyType_Typ，同理可知， Python類型對象的類型就是PyType_Type ，而 PyType_Type對象的類型是它本身

從上述內容中，我們知道了對象和對象類型的定義，那麼根據定義，對象可以有以下兩種分類

Python對象定義有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根據對象大小是否可變的區別，Python對象可以劃分為 可變對象（變長對象） 和 不可變對象（定長對象）

原本的對象a大小並沒有改變，只是s引用的對象改變了。這里的對象a、對象b就是定長對象

可以看到，變數l仍然指向對象a，只是對象a的內容發生了改變，數據量變大了。這里的對象a就是變長對象

由於存在以上特性，所以使用這兩種對象還會帶來一種區別：
聲明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不會一起改變，因為只是s指向了一個新的對象，s2指向的舊對象的值並沒有發生改變
聲明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此時l2的值會一起改變，因為l和l2指向的是同一個對象，而該對象的內容被l修改了

此外，對於 字元串 對象，Python還有一套內存復用機制，如果兩個字元串變數值相同，那它們將共用同一個對象：

對於 數值型 對象，Python會默認創建0~2 8 以內的整數對象，也就是 0 ~ 256 之間的數值對象是共用的：

按照Python數據類型，對象可分為以下幾類：

Python創建對象有兩種方式，泛型API和和類型相關的API

這類API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以應用在任意Python對象上，如:

使用 PyObjecg_New 創建一個數值型對象：

這類API通常只能作用於一種類型的對象上，如：

使用 PyLong_FromLong 創建一個數值型對象：

在我們使用Python聲明變數的時候，並不需要為變數指派類型，在給變數賦值的時候，可以賦值任意類型數據，如：

從Python對象的定義我們已經可以知曉造成這個特點的原因了，Python創建對象時，會分配內存進行初始化，然後Python內部通過 PyObject* 變數來維護這個對象，所以在Python內部各函數直接傳遞的都是一種泛型指針 PyObject* ，這個指針所指向的對象類型是不固定的，只能通過所指對象的 ob_type 屬性動態進行判斷，而Python正是通過 ob_type 實現了多態機制

Python在管理維護對象時，通過引用計數來判斷內存中的對象是否需要被銷毀，Python中所有事物都是對象，所有對象都有引用計數 ob_refcnt 。
當一個對象的引用計數減少到0之後，Python將會釋放該對象所佔用的內存和系統資源。
但這並不意味著最終一定會釋放內存空間，因為頻繁申請釋放內存會大大降低Python的執行效率，因此Python中採用了內存對象池的技術，是的對象釋放的空間會還給內存池，而不是直接釋放，後續需要申請空間時，優先從內存對象池中獲取。