如何进行Python虚拟机的执行框架

今天就跟大家聊聊有关如何进行python虚拟机的执行框架，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

在Python虚拟机中一个最核心的概念，在Python语言中，一切都是对象，也就是说一个整数就是一个对象，一个字符串也是一个对象，其实类型也是一种对象，整数类型是一个对象。

了解这两点对掌握第二部分的内容已经足够了。但是，虚拟机和执行环境还仅仅是Python运行机理（或者说运行模型）的一部分，为了对Python整个的运行机理做一个全面的了解，我们还需要大致了解一下Python的运行时环境。

前面我们说了，PyFrameObject对应于可执行文件在执行时的栈帧，但是一个可执行文件要在操作系统中运行，只有栈帧是不够的。之前我们遗漏了两个对于可执行文件运行至关重要的概念：进程和线程。

我们首先要对Python的运行模型（主要是线程模型）进行一个整体概念上的了解，虽然这部分内容我们会留到剖析Python的多线程实现时再详细考察。但是由于Python虚拟机在初始化时会创建一个主线程。

所以其运行时环境中存在一个主线程，而且本部分将剖析的Python的异常机制会利用到Python内部的线程模型，因此对Python线程模型有一个整体概念上的了解也是必须的。以Win32平台为例，我们知道，对于原生的Win32可执行文件，无论是由C/C++产生，还是由Delphi产生，都会在一个进程（Process）中运行。

进程并非是与机器指令序列相对应的活动对象，这个与可执行文件中机器指令序列对应的活动对象是由线程（Thread）这个概念来进行抽象的，而进程则是线程的活动环境。对于通常的单线程可执行文件，在执行时操作系统会创建一个进程，在进程中，又会有一个主线程；而对于多线程的可执行文件，在执行时会操作系统会创建一个进程和多个线程。

该多个线程能共享进程地址空间中的全局变量，这就自然而然地引出了线程同步的问题。CPU对任务的切换实际上是在线程之间切换，在切换任务时，CPU需要执行线程环境的保存工作，而在切换至新的线程之后，需要恢复该线程的线程环境。

这些关于程序运行的概念同样适用于Python，Python实现了对多线程的支持，而且Python中的一个线程就是操作系统上的一个原生线程。这里我们对多线程机制不过多深入，现在只需记住，Python在执行时，可能会有多个线程存在。

在前面我们看到了虚拟机的大致运行框架，实际上这个虚拟机就是Python中对CPU的抽象，可以看做是一个软CPU，Python中的所有线程都使用这个软CPU来完成计算工作。真实机器上的任务切换机制对应到Python中。

就是使不同的线程轮流使用虚拟机的机制。CPU切换任务时需要保存线程运行环境。对于Python来说，在切换线程之前，同样需要保存关于当前线程的信息。在Python中，这个关于线程状态信息的抽象是通过PyThreadState对象来实现的，一个线程将拥有一个PyThreadState对象。

所以从另一种意义来说，这个PyThreadState对象也可以看成是对线程本身的抽象。但实际上，这两者是有很大区别的，PyThreadState并非是对线程本身的模拟，因为Python中的线程仍然使用操作系统的原生线程。

PyThreadState仅仅是对线程状态的抽象，不过在本书的大部分章节中，为了叙述的方便，我们不过分严格地区分线程和线程状态本身。所以在以后我们有时会称PyThreadState为线程对象，有时会称之为线程状态对象。只有在剖析多线程机制时，我们会严格区分两者。对于下面将提到的PyInterpreterState对象，也有类似的考量。

刚才提到，在Win32下，线程是不能独立存活的，它需要存活在进程的环境中，而多个线程可以共享进程的一些资源。在Python中同样也是如此，考虑一下，如果Python程序中有两个线程，都会进行同样的一个动作——import sys，那么这个sys module究竟应该存在几份？

是全局共享的还是每个线程都有一个sys module？如果每个线程有自己独立module集合，那么Python对内存的消耗就会显得非常惊人。所以在Python中，这些module都是全局共享的，仿佛这些module都是进程中的共享资源一样，对于进程这个抽象概念，Python以PyInterpreterState对象来实现。

在Win32下，通常都会有多个进程，而Python实际上也可以有多个逻辑上的interpreter存在。在通常的情况下，Python中只有一个interpreter。这个interpreter中维护了一个或多个PyThreadState对象，与这些PyThreadState对象对应的线程轮流使用一个字节码执行引擎。看，是不是与真实机器上的程序执行模型非常相似？

谈到多线程，就不能不谈到线程同步。在Python虚拟机中，是通过一个全局解释器锁GIL（Global Interpreter Lock）来实现线程同步的，关于这部分内容，我们留到剖析Python多线程机制时再详细考察。

好了，现在讨论刚才提到的那两个关键对象：表示进程概念的PyInterpreterObject对象和表示线程概念的PyThreadState对象。

看完上述内容，你们对如何进行Python虚拟机的执行框架有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网Python频道，感谢大家的支持。