一、為什麼要學習 Python 原始碼
Python 是一門上層語言，建立者通過有意設計來隱藏背後複雜的細節 (builtins)。在解決專案問題時，很多問題也許能通過搜索引擎找到答案，但 Python 是一門迭代速度非常快的語言，搜索引擎與專業書難以獲得實效性好且準確的答案，因此多瞭解其架構與核心原理，可以更好地理解Python語言的使用方式、提高程式設計技能和除錯能力。
二、CPython 整體架構
CPython 整體架構大致分為三個模組：
程式碼檔案 File Groups - Python 所提供的的大量的模組、庫、以及使用者自定義的模組。使用者還可以通過自定義模組來擴充套件 Python 系統。
直譯器 Python Core - 又稱 Python 虛擬機器，對程式碼分析理解，翻譯成位元組流，並執行這些位元組程式碼。
· Scanner 負責詞法分析的工作，將程式碼一行一行切分為 Token
· Parser 則負責語法分析，將 Token 組織為抽象語法樹
· Compiler 則將語法樹轉化為指令集合的位元組碼流
· Code Evaluator 也是我們常說 Python 虛擬機器，負責執行這些位元組碼
執行環境 Runtime Env - 包括執行時的物件、基礎型別結構、記憶體分配器和實時的執行狀態資訊。
· Object 和 Type Structure 分別是程式在執行過程中生成的物件和Python中的自帶內建物件，如 Int、Str、List 等
· Memory Allocator 則負責申請建立物件需要的記憶體，本質就是封裝了 C 語言裏面的 malloc() 函式
· Current State 負責維護執行時的各類狀態資訊，以便在程式執行過程中如果發生狀態變化（正常態和異常態）時，仍然能正常執行
三、編譯 CPython
我們可以從下文的 GitHub 地址下載各版本的 CPython 原始碼（本文內容以 Python 3.11 為例），其目錄結構如下：
接下來，我們將從原始碼編譯 CPython。此步驟需要 C 編譯器和一些構建工具。不同的系統編譯方法也不同，這裏我用的是 mac 系統。
在上述命令中，你需要下載並安裝一些工具，包括 Homebrew，Git，Make， GNU C 編譯器和OpenSSL等。./configure步驟用來自動化構建過程，CPPFLAGS 是 c 和 c++ 編譯器的選項，這裏指定了 zlib 標頭檔案的位置，LDFLAGS 是 gcc 等編譯器會用到的一些優化引數，這裏是指定了 zlib 庫檔案的位置，(brew --prefix openssl) 顯示的是 openssl 的安裝路徑，執行完上面命令以後在儲存庫的根目錄中會生成一個 Makefile，你可以通過執行以下命令來構建 CPython 二進制檔案。make -j2-j2 標誌允許 make 同時執行 2 個作業來加快編譯速度。在構建期間，你可能會收到一些錯誤，例如，dbm，sqlite3，uuid，nis，ossaudiodev，spwd 和tkinter 將無法使用這組指令構建。如果你不打算針對這些軟體包進行開發，這些錯誤沒什麼影響。構建將花費幾分鐘並生成一個名為 python.exe 的二進制檔案，雖然它的字尾是 exe 格式，但它確實是 macOS 下的可執行檔案。每次改動原始碼，都需要重新執行 make 進行編譯。
四、瞭解 Python 物件
（一）PyObject 和 PyVarObject
Python 中一切皆物件，而所有的物件都擁有一些共同的資訊（也叫頭部資訊），這些資訊就在 PyObject 中，PyObject 是 Python 整個物件機制的核心，是 CPython 物件構造器的基石，我們來看看它的定義：
因此我們看到 PyObject 的定義非常簡單，就是一個引用計數和一個型別指標，所以 Python 中的任意物件都必有引用計數和型別這兩個屬性。針對變長物件，Python 底層也提供了一個結構體，因為 Python 裏面很多都是變長物件。我們來看看 PyVarObject 的定義：
例如列表（PyListObject 例項）中的 ob_size 維護的就是列表的元素個數，插入一個元素，ob_size 會加1，刪除一個元素，ob_size 會減1。因此，我們使用 len 獲取列表的元素個數是一個時間複雜度為 O(1) 的操作，因為 ob_size 始終和內部的元素個數保持一致，使用 len 獲取元素個數的時候會直接訪問 ob_size。
（二）PyTypeObject 型別物件
而將一個物件和其型別物件關聯起來的，毫無疑問正是該物件內部的 PyObject 中的 ob_type，也就是型別指標。我們通過物件的 ob_type 成員即可獲取型別物件的指標，通過該指標可以獲取儲存在型別物件中的某些元資訊。我們來看看 _typeobject 的幾個關鍵的成員：
事實上從名字上你也能看出來這每一個成員代表的含義，與我們在 Python 中常用的魔法方法很像。而且這裏面的成員雖然多，但並非每一個型別物件都具備，比如 int 型別它就沒有 tp_as_sequence 和 tp_as_mapping，所以 int 型別的這兩個成員的值都是 0。綜上所述，Python 底層通過 PyObject 和 PyTypeObject 完成了 C++ 所提供的物件的多型特性。在 Python 中建立一個物件，會分配記憶體並進行初始化，然後 Python 會用一個 PyObject * 來儲存和維護這個物件，因此在 Python 中，變數的傳遞（包括函式的引數傳遞）實際上傳遞的都是一個泛型指標：PyObject *。這個指標具體指向什麼型別的物件我們並不知道，只能通過其內部的 ob_type 成員進行動態判斷，而正是因為這個 ob_type，Python 實現了多型機制。以變數 a + b 為例，這個 a 和 b 指向的物件可以是整數、浮點數、字串、列表、元組、甚至是我們自己實現了 add 方法的類的例項物件。因為我們說 Python 中的變數都是一個 PyObject *，所以它可以指向任意的物件，因此 Python 就無法做基於型別方面的優化。首先 Python 底層要通過 ob_type 判斷變數指向的物件到底是什麼型別，這在 C 的層面上至少需要一次屬性查詢。然後 Python 將每一個操作都抽象成了一個魔法方法，所以例項相加時要在型別物件中找到該方法對應的函式指標，這又是一次屬性查詢。找到了之後將 a、b 作為引數傳遞進去，這會發生一次函式呼叫，會將物件維護的值拿出來進行運算，然後根據相加的結果建立一個新的物件，再返回其對應的 PyObject * 指標。而對於 C 來講，由於已經規定好了型別，所以 a + b 在編譯之後就是一條簡單的機器指令，因此兩者在效率上差別很大。
（三）物件的建立與呼叫
丟擲個問題: item = 2.71 和 item = float(2.71) 得到的結果都是2.71，但它們之間有什麼不同呢。或者說列表: lst = [] 和 lst = list()得到的 lst 也都是一個空列表，但這兩種方式有什麼區別呢？Python 中有許多效果相同，過程不同的表達，值得我們進一步思考。
事實上，Python 內部建立一個物件的方法有兩種：
• 通過 Python/C API，可以是泛型API、也可以是特型API，用於內建型別
• 通過對應的型別物件去建立，多用於自定義型別Python 對外提供了 C API，讓使用者可以從 C 環境中與其互動。由於 Python 直譯器是用 C 寫成的，所以 Python 內部也在大量使用這些 C API。爲了更好的研讀原始碼，系統地瞭解這些 API 的組成結構是很有必要的，下面以 PyFloatObject 物件為例，通過原始碼的大致步驟瞭解它的兩種建立過程。首先先看浮點數的定義：
可以看出，PyFloatObject 的結構非常簡單，除了 PyObject 這個公共的頭部資訊之外，只有一個額外的 ob_fval，用於儲存具體的值，並且使用的是 C 中的 double。以 f = 3.14 為例，底層結構如下：
使用泛型 API 建立
使用特型 API 建立
綜上，不管採用哪種方式建立，最終的關鍵步驟都是分配記憶體，建立內建型別的例項物件，Python 是可以直接分配記憶體的。因為它們有哪些成員在底層都是寫死的，Python 對它們瞭如指掌，因此可以通過 Python/C API 直接分配記憶體並初始化。以 PyFloat_FromDouble 為例，直接在介面內部為 PyFloatObject 結構體例項分配記憶體，並初始化相關欄位即可。從下文的實驗也可以看出，對於內建型別的例項物件而言，使用 Python / C API 建立要快不少。
比如建立列表：可以使用 list()、也可以使用 [ ]；建立元組：可以使用 tuple()、也可以使用 ()；建立字典：可以使用 dict()、也可以使用 {}。前者是通過型別物件去建立的，後者是通過 Python/C API 建立。但對於內建型別而言，我們推薦使用 Python/C API 建立，會直接解析為對應的 C 一級數據結構，因為這些結構在底層都是已經實現好了的，是可以直接用的，無需通過諸如 list() 這種呼叫型別物件的方式來建立，因為它們內部還是使用了 Python/C API。
五、總結
Python是一門備受推崇的指令碼語言，以其簡單的語法和全面的功能而著稱，可快速實現各種業務。本文從 CPython 物件構造器入手，介紹了浮點數物件在 CPython 底層數據結構中的表現形式以及物件建立的過程。通過進一步瞭解 CPython 動態性的實現方式，讀者可望在閱讀 CPython 原始碼後提升編寫高質量程式碼的能力。參考資料：
- https://github.com/python/cpython
- https://docs.python.org/zh-cn/3.11/c-api/index.html
- https://jiuaidu.com/jianzhan/990904/
- https://www.ab62.cn/article/15965.html
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/596637636