"Внутренности" cpython, часть ii

“Внутренности” CPython, часть втораяНикита Лесников

Вспомнить все.

“Внутренности” CPython, часть вторая 2

Вспомнить все

Наверняка не все присутствовали на первой части моеговыступления

Это ведь было аж в июнеПоэтому кратко повторю, о чем мы собираемся разговаривать



Наверняка не все присутствовали на первой части моеговыступленияЭто ведь было аж в июне

Поэтому кратко повторю, о чем мы собираемся разговаривать



Наверняка не все присутствовали на первой части моеговыступленияЭто ведь было аж в июнеПоэтому кратко повторю, о чем мы собираемся разговаривать


CPython

Основная реализация на сегодняшний день

Написана на C“Чистый” интерпретатор байткода, без JIT и AOT“Своя” VM, никаких отсылок к Java и .NET


CPython

Основная реализация на сегодняшний деньНаписана на C

“Чистый” интерпретатор байткода, без JIT и AOT“Своя” VM, никаких отсылок к Java и .NET


CPython

Основная реализация на сегодняшний деньНаписана на C“Чистый” интерпретатор байткода, без JIT и AOT

“Своя” VM, никаких отсылок к Java и .NET


CPython

Основная реализация на сегодняшний деньНаписана на C“Чистый” интерпретатор байткода, без JIT и AOT“Своя” VM, никаких отсылок к Java и .NET


Альтернативы

native+ - PyPy

.NET - IronPython, Boo (правда, строго говоря это не Python)JVM - JythonВозможно другие. Они нас сегодня не интересуют.Мы рассматриваем внутреннее устройство CPython.



native+ - PyPy.NET - IronPython, Boo (правда, строго говоря это не Python)

JVM - JythonВозможно другие. Они нас сегодня не интересуют.Мы рассматриваем внутреннее устройство CPython.



native+ - PyPy.NET - IronPython, Boo (правда, строго говоря это не Python)JVM - Jython

Возможно другие. Они нас сегодня не интересуют.Мы рассматриваем внутреннее устройство CPython.



native+ - PyPy.NET - IronPython, Boo (правда, строго говоря это не Python)JVM - JythonВозможно другие. Они нас сегодня не интересуют.

Мы рассматриваем внутреннее устройство CPython.



native+ - PyPy.NET - IronPython, Boo (правда, строго говоря это не Python)JVM - JythonВозможно другие. Они нас сегодня не интересуют.Мы рассматриваем внутреннее устройство CPython.


Все - объект

В CPython все является объектом

Конкретнее - PyObject*Числа, строки, код, фреймы, модули - абсолютно всеЛюбой PyObject начинается одинаково:

#define PyObject_HEAD \Py_ssize_t ob_refcnt; \struct _typeobject *ob_type;



В CPython все является объектомКонкретнее - PyObject*

Числа, строки, код, фреймы, модули - абсолютно всеЛюбой PyObject начинается одинаково:




В CPython все является объектомКонкретнее - PyObject*Числа, строки, код, фреймы, модули - абсолютно все

Любой PyObject начинается одинаково:




В CPython все является объектомКонкретнее - PyObject*Числа, строки, код, фреймы, модули - абсолютно всеЛюбой PyObject начинается одинаково:



PyObject


ob_refcnt - reference count для управления памятью

ob_type - type object, задающий поведение конкретного объектаТо, что дальше, может быть чем угодно.


PyObject


ob_refcnt - reference count для управления памятьюob_type - type object, задающий поведение конкретного объекта

То, что дальше, может быть чем угодно.


PyObject


ob_refcnt - reference count для управления памятьюob_type - type object, задающий поведение конкретного объектаТо, что дальше, может быть чем угодно.


code object

Код в Python - тоже объект.

Интерпретатор оперирует байткодом стековой машины.Инструкции занимают 1 байт, опционально принимают одиндвухбайтный аргумент.Константы сложных типов хранятся “рядом” в code object,обращение к ним происходит по индексу.


code object

Код в Python - тоже объект.Интерпретатор оперирует байткодом стековой машины.

Инструкции занимают 1 байт, опционально принимают одиндвухбайтный аргумент.Константы сложных типов хранятся “рядом” в code object,обращение к ним происходит по индексу.


code object

Код в Python - тоже объект.Интерпретатор оперирует байткодом стековой машины.Инструкции занимают 1 байт, опционально принимают одиндвухбайтный аргумент.

Константы сложных типов хранятся “рядом” в code object,обращение к ним происходит по индексу.


code object

Код в Python - тоже объект.Интерпретатор оперирует байткодом стековой машины.Инструкции занимают 1 байт, опционально принимают одиндвухбайтный аргумент.Константы сложных типов хранятся “рядом” в code object,обращение к ним происходит по индексу.


code object

def f(x): return (1,2,3)[x] + 1

0 LOAD_CONST 4 ((1, 2, 3))3 LOAD_FAST 0 (x)6 BINARY_SUBSCR7 LOAD_CONST 1 (1)10 BINARY_ADD11 RETURN_VALUE

>>> f.__code__.co_consts(None, 1, 2, 3, (1, 2, 3))


Стеки и фреймы.


Стековая машина

На уровне байткода CPython является стековой машиной.

Значения кладутся на стек, операции берут их с вершины стека,иногда меняя порядок верхних элементов.Стек значений не имеет отношения к стеку адресов возврата - этоотдельная сущность.



На уровне байткода CPython является стековой машиной.Значения кладутся на стек, операции берут их с вершины стека,иногда меняя порядок верхних элементов.

Стек значений не имеет отношения к стеку адресов возврата - этоотдельная сущность.



На уровне байткода CPython является стековой машиной.Значения кладутся на стек, операции берут их с вершины стека,иногда меняя порядок верхних элементов.Стек значений не имеет отношения к стеку адресов возврата - этоотдельная сущность.


Стековая машина, пример

def f(a,b,c): return a + b*c

0 LOAD_FAST 0 (a)3 LOAD_FAST 1 (b)6 LOAD_FAST 2 (c)9 BINARY_MULTIPLY10 BINARY_ADD11 RETURN_VALUE


Нелокальный выход

Стек значений (value stack) существует в рамках одногоисполнения code object

Python поддерживает нелокальный выход (break, continue,raise)Необходимо “открутить” стек значений на момент входа в for,while или локальный try

С++ использует для stack unwind при исключениях пометки в“общем” стекеCPython использует для этих целей block stack.



Стек значений (value stack) существует в рамках одногоисполнения code objectPython поддерживает нелокальный выход (break, continue,raise)

Необходимо “открутить” стек значений на момент входа в for,while или локальный try




Стек значений (value stack) существует в рамках одногоисполнения code objectPython поддерживает нелокальный выход (break, continue,raise)Необходимо “открутить” стек значений на момент входа в for,while или локальный try





С++ использует для stack unwind при исключениях пометки в“общем” стеке

CPython использует для этих целей block stack.


Block stack

Block stack хранит в себе пары вида (адрес, глубина стека)

Инструкции вроде break “откручивают” value stack дозапомненного значения глубины и делают goto на указанныйадрес в байткодеДавайте посмотрим как это выглядит


Block stack

Block stack хранит в себе пары вида (адрес, глубина стека)Инструкции вроде break “откручивают” value stack дозапомненного значения глубины и делают goto на указанныйадрес в байткоде

Давайте посмотрим как это выглядит


Block stack

Block stack хранит в себе пары вида (адрес, глубина стека)Инструкции вроде break “откручивают” value stack дозапомненного значения глубины и делают goto на указанныйадрес в байткодеДавайте посмотрим как это выглядит


Block stack, пример

def f():while 1:return 2; continue; break

0 SETUP_LOOP 8 (to 11)>> 3 LOAD_CONST 1 (2)

6 RETURN_VALUE7 BREAK_LOOP8 JUMP_ABSOLUTE 3

>> 11 LOAD_CONST 0 (None)14 RETURN_VALUE


ceval.c

case SETUP_LOOP:case SETUP_EXCEPT:case SETUP_FINALLY:

PyFrame_BlockSetup(f, opcode, INSTR_OFFSET() + oparg,STACK_LEVEL());

continue;


ceval.c, BREAK

case BREAK_LOOP:why = WHY_BREAK;goto fast_block_end;

fast_block_end:while (why != WHY_NOT && f->f_iblock > 0) {

PyTryBlock *b = PyFrame_BlockPop(f);

if (b->b_type == SETUP_LOOP && why == WHY_BREAK) {why = WHY_NOT;JUMPTO(b->b_handler);break; }


Другие хранилища

Помимо value stack и block stack, нужно еще хранить адресавозврата, локальные переменные, лексическое замыкание

В прошлой части этой презентации рассказывалось, чтолокальные переменные определяются на этапе компиляции и дляних заводится список фиксированного размера с обращением поиндексу за O(1)

Аналогично компилятор (в байткод) поступает и с лексическимзамыканиемКроме того, code object может вызвать сам себя (рекурсия?) итогда обоим экземплярам нужны свои стеки.



Помимо value stack и block stack, нужно еще хранить адресавозврата, локальные переменные, лексическое замыканиеВ прошлой части этой презентации рассказывалось, чтолокальные переменные определяются на этапе компиляции и дляних заводится список фиксированного размера с обращением поиндексу за O(1)





Аналогично компилятор (в байткод) поступает и с лексическимзамыканием

Кроме того, code object может вызвать сам себя (рекурсия?) итогда обоим экземплярам нужны свои стеки.


frame object

Является хранилищем состояния для конкретного code object

Без code object не имеет смысла - все его параметрыопределяются атрибутами исполняемого кодаВключает в себя value stack, block stack, locals, cellvarsСсылается на предыдущий фрейм в стеке


frame object

Является хранилищем состояния для конкретного code objectБез code object не имеет смысла - все его параметрыопределяются атрибутами исполняемого кода

Включает в себя value stack, block stack, locals, cellvarsСсылается на предыдущий фрейм в стеке


frame object

Является хранилищем состояния для конкретного code objectБез code object не имеет смысла - все его параметрыопределяются атрибутами исполняемого кодаВключает в себя value stack, block stack, locals, cellvars

Ссылается на предыдущий фрейм в стеке


frame object

Является хранилищем состояния для конкретного code objectБез code object не имеет смысла - все его параметрыопределяются атрибутами исполняемого кодаВключает в себя value stack, block stack, locals, cellvarsСсылается на предыдущий фрейм в стеке


frame object

frame object - полный аналог activation frame в С

Только в C activation frame расположен на общем стеке - адресавозврата и локальные переменные идут “вперемешку”, и activationframe волей-неволей уничтожается при выходе из функции(последующие вызовы других функций его перетрут).В frame object есть ссылка f_back на предыдущий фрейм в стеке,поэтому в CPython стек вызовов реализован как односвязныйсписок.


frame object

frame object - полный аналог activation frame в СТолько в C activation frame расположен на общем стеке - адресавозврата и локальные переменные идут “вперемешку”, и activationframe волей-неволей уничтожается при выходе из функции(последующие вызовы других функций его перетрут).

В frame object есть ссылка f_back на предыдущий фрейм в стеке,поэтому в CPython стек вызовов реализован как односвязныйсписок.


frame object

frame object - полный аналог activation frame в СТолько в C activation frame расположен на общем стеке - адресавозврата и локальные переменные идут “вперемешку”, и activationframe волей-неволей уничтожается при выходе из функции(последующие вызовы других функций его перетрут).В frame object есть ссылка f_back на предыдущий фрейм в стеке,поэтому в CPython стек вызовов реализован как односвязныйсписок.


Почему односвязный список?

В отличие от contiguous представления стека в C, это позволяетпродлевать время жизни фрейма сколь угодно долго.

Каждый фрейм выделяется и освобождается как обычныйPyObject, в подходящем месте в памяти, совершеннонеобязательно кого-то перетирать.Это позволяет реализовать генераторы.



В отличие от contiguous представления стека в C, это позволяетпродлевать время жизни фрейма сколь угодно долго.Каждый фрейм выделяется и освобождается как обычныйPyObject, в подходящем месте в памяти, совершеннонеобязательно кого-то перетирать.

Это позволяет реализовать генераторы.



В отличие от contiguous представления стека в C, это позволяетпродлевать время жизни фрейма сколь угодно долго.Каждый фрейм выделяется и освобождается как обычныйPyObject, в подходящем месте в памяти, совершеннонеобязательно кого-то перетирать.Это позволяет реализовать генераторы.


Генераторы

Это просто стек (в виде списка) фреймов, завернутый в объект(genobject).

yield приостанавливает его выполнение, next() возобновляет cтого места, где в последний раз был вызван yield

Стек фреймов живет столько, сколько живет genobject.



Это просто стек (в виде списка) фреймов, завернутый в объект(genobject).yield приостанавливает его выполнение, next() возобновляет cтого места, где в последний раз был вызван yield

Стек фреймов живет столько, сколько живет genobject.


Генераторы и фреймы

code 1

code 2

code gencode 3

code 4genobject

f_code

f_back

f_code

locals

f_back

f_code

f_backf_code

f_backf_code

f_backf_code

f_back

f_code

f_back

f_code

f_back



Генераторы в CPython не столь общи, как хотелось бы

Во-первых, yield это statement, а не expressionВо-вторых, yield возможен только в самой функции-генераторе,нo не в вызываемых еюОба ограничения нефундаментальны



Генераторы в CPython не столь общи, как хотелось быВо-первых, yield это statement, а не expression

Во-вторых, yield возможен только в самой функции-генераторе,нo не в вызываемых еюОба ограничения нефундаментальны



Генераторы в CPython не столь общи, как хотелось быВо-первых, yield это statement, а не expressionВо-вторых, yield возможен только в самой функции-генераторе,нo не в вызываемых ею

Оба ограничения нефундаментальны



Генераторы в CPython не столь общи, как хотелось быВо-первых, yield это statement, а не expressionВо-вторых, yield возможен только в самой функции-генераторе,нo не в вызываемых еюОба ограничения нефундаментальны


Генераторы - альтернативы

PEP 380 - официально принятый для Python 3 пропоузал,который позволит реализовывать полноценные сопрограммы нагенераторах (как, например, в Lua)

greenlet - нативный модуль расширения для CPython,реализующий кооперативную многозадачность через “срезание”сишного стекаstackless - форк CPython, развивающий идею “фреймы какобъекты” до полноценной кооперативной многозадачности



PEP 380 - официально принятый для Python 3 пропоузал,который позволит реализовывать полноценные сопрограммы нагенераторах (как, например, в Lua)greenlet - нативный модуль расширения для CPython,реализующий кооперативную многозадачность через “срезание”сишного стека

stackless - форк CPython, развивающий идею “фреймы какобъекты” до полноценной кооперативной многозадачности



PEP 380 - официально принятый для Python 3 пропоузал,который позволит реализовывать полноценные сопрограммы нагенераторах (как, например, в Lua)greenlet - нативный модуль расширения для CPython,реализующий кооперативную многозадачность через “срезание”сишного стекаstackless - форк CPython, развивающий идею “фреймы какобъекты” до полноценной кооперативной многозадачности


Объектная модель



Ранее мы уже упоминали, что все с точки зрения CPython естьPyObject

Также мы знаем, что в байткоде инструкция BINARY_ADD удаляетдва объекта с вершины стека, складывает их, после чегопомещает результат на вершину стекаСложение для чисел - это сложение, для строк - конкатенация, ивообще мы можем переопределить __add__ у чего угодноКак интерпретатор узнает, что делать?




Также мы знаем, что в байткоде инструкция BINARY_ADD удаляетдва объекта с вершины стека, складывает их, после чегопомещает результат на вершину стека

Сложение для чисел - это сложение, для строк - конкатенация, ивообще мы можем переопределить __add__ у чего угодноКак интерпретатор узнает, что делать?




Также мы знаем, что в байткоде инструкция BINARY_ADD удаляетдва объекта с вершины стека, складывает их, после чегопомещает результат на вершину стекаСложение для чисел - это сложение, для строк - конкатенация, ивообще мы можем переопределить __add__ у чего угодно

Как интерпретатор узнает, что делать?




Также мы знаем, что в байткоде инструкция BINARY_ADD удаляетдва объекта с вершины стека, складывает их, после чегопомещает результат на вершину стекаСложение для чисел - это сложение, для строк - конкатенация, ивообще мы можем переопределить __add__ у чего угодноКак интерпретатор узнает, что делать?


Type object, слоты, протоколы

В самом начале мы упомянули, что у PyObject обязательноприсутствует поле ob_type - ссылка на type object

Оказывается, в type object есть слоты, возвращающие реализациитребуемых операций (если те поддерживаются объектом, самособой)Интерпретатор просто вызывает нужные функции по указателям,либо возвращает ошибку несовместимости типов.Рассмотрим на примере int object.



В самом начале мы упомянули, что у PyObject обязательноприсутствует поле ob_type - ссылка на type objectОказывается, в type object есть слоты, возвращающие реализациитребуемых операций (если те поддерживаются объектом, самособой)

Интерпретатор просто вызывает нужные функции по указателям,либо возвращает ошибку несовместимости типов.Рассмотрим на примере int object.



В самом начале мы упомянули, что у PyObject обязательноприсутствует поле ob_type - ссылка на type objectОказывается, в type object есть слоты, возвращающие реализациитребуемых операций (если те поддерживаются объектом, самособой)Интерпретатор просто вызывает нужные функции по указателям,либо возвращает ошибку несовместимости типов.

Рассмотрим на примере int object.



В самом начале мы упомянули, что у PyObject обязательноприсутствует поле ob_type - ссылка на type objectОказывается, в type object есть слоты, возвращающие реализациитребуемых операций (если те поддерживаются объектом, самособой)Интерпретатор просто вызывает нужные функции по указателям,либо возвращает ошибку несовместимости типов.Рассмотрим на примере int object.


ceval.c

case BINARY_ADD:w = POP();v = TOP();....else {

slow_add:x = PyNumber_Add(v, w);

}...SET_TOP(x);


abstract.c

PyObject * PyNumber_Add(PyObject *v, PyObject *w){

PyObject *result = binary_op1(v, w, NB_SLOT(nb_add));...return result;

}


abstract.c

static PyObject*binary_op1(PyObject *v, PyObject *w, const int op_slot){

binaryfunc slotv = NULL;...slotv = NB_BINOP(v->ob_type->tp_as_number, op_slot);...if (slotv) {

x = slotv(v, w);if (x != Py_NotImplemented)

return x;


intobject.c

static PyObject *int_add(PyIntObject *v, PyIntObject *w){

register long a, b, x;CONVERT_TO_LONG(v, a);CONVERT_TO_LONG(w, b);....x = (long)((unsigned long)a + b);if ((x^a) >= 0 || (x^b) >= 0)

return PyInt_FromLong(x);....


Слоты и протоколы

Слоты и протоколы - это довольно низкоуровневая особенность,которая из кода на Python не видна

Как она сочетается с наследованием и возможностьюпереопределения через “магические” имена (вроде __add__?)В этом проявляется красота объектной модели Python.



Слоты и протоколы - это довольно низкоуровневая особенность,которая из кода на Python не виднаКак она сочетается с наследованием и возможностьюпереопределения через “магические” имена (вроде __add__?)

В этом проявляется красота объектной модели Python.



Слоты и протоколы - это довольно низкоуровневая особенность,которая из кода на Python не виднаКак она сочетается с наследованием и возможностьюпереопределения через “магические” имена (вроде __add__?)В этом проявляется красота объектной модели Python.


type object == class

type object и классы - одно и то же.

(За исключением old style classes, которые все являютсяобъектами типа instance и фактически существуют только радисовместимости с legacy кодом на Python < 2.5)При создании класса создается новый type object, которыйнаполняется содержимым из классов-родителей.



type object и классы - одно и то же.(За исключением old style classes, которые все являютсяобъектами типа instance и фактически существуют только радисовместимости с legacy кодом на Python < 2.5)

При создании класса создается новый type object, которыйнаполняется содержимым из классов-родителей.



type object и классы - одно и то же.(За исключением old style classes, которые все являютсяобъектами типа instance и фактически существуют только радисовместимости с legacy кодом на Python < 2.5)При создании класса создается новый type object, которыйнаполняется содержимым из классов-родителей.



При наследовании классов все слоты type object копируются вновый класс (typeobject.c):

static PyObject *type_new(PyTypeObject *metatype,

PyObject *args, PyObject *kwds){

.../* Put the proper slots in place */fixup_slot_dispatchers(type);



При попытке переопределить метод в рантайме через выставление“магического” атрибута класса в дело включается type_setattro,определенный в слоте tp_setattro у типа класса

Да, у type object тоже есть тип, и это тоже type object :)type_setattro знает про слоты и правильно их обновляет:

static inttype_setattro(PyTypeObject *type,

PyObject *name, PyObject *value){...return update_slot(type, name);



При попытке переопределить метод в рантайме через выставление“магического” атрибута класса в дело включается type_setattro,определенный в слоте tp_setattro у типа классаДа, у type object тоже есть тип, и это тоже type object :)

type_setattro знает про слоты и правильно их обновляет:





При попытке переопределить метод в рантайме через выставление“магического” атрибута класса в дело включается type_setattro,определенный в слоте tp_setattro у типа классаДа, у type object тоже есть тип, и это тоже type object :)type_setattro знает про слоты и правильно их обновляет:





Кроме того, технические поля инстанса (вроде __dict__), такжеявляются с точки зрения типа обычными аттрибутами

Вкупе с дескрипторами, про которые много кто уже здесьговорил, это дает поистине впечатляющие возможностиВ частности, практически ко всему, во что можно впихнутьзаголовок PyObject, можно предоставить идиоматичнуюпитоновскую обертку, не меняя представленияЭто обуславливает такое количество библиотек - делатьинтерфейсы для C/C++ библиотек довольно легко



Кроме того, технические поля инстанса (вроде __dict__), такжеявляются с точки зрения типа обычными аттрибутамиВкупе с дескрипторами, про которые много кто уже здесьговорил, это дает поистине впечатляющие возможности

В частности, практически ко всему, во что можно впихнутьзаголовок PyObject, можно предоставить идиоматичнуюпитоновскую обертку, не меняя представленияЭто обуславливает такое количество библиотек - делатьинтерфейсы для C/C++ библиотек довольно легко



Кроме того, технические поля инстанса (вроде __dict__), такжеявляются с точки зрения типа обычными аттрибутамиВкупе с дескрипторами, про которые много кто уже здесьговорил, это дает поистине впечатляющие возможностиВ частности, практически ко всему, во что можно впихнутьзаголовок PyObject, можно предоставить идиоматичнуюпитоновскую обертку, не меняя представления

Это обуславливает такое количество библиотек - делатьинтерфейсы для C/C++ библиотек довольно легко



Кроме того, технические поля инстанса (вроде __dict__), такжеявляются с точки зрения типа обычными аттрибутамиВкупе с дескрипторами, про которые много кто уже здесьговорил, это дает поистине впечатляющие возможностиВ частности, практически ко всему, во что можно впихнутьзаголовок PyObject, можно предоставить идиоматичнуюпитоновскую обертку, не меняя представленияЭто обуславливает такое количество библиотек - делатьинтерфейсы для C/C++ библиотек довольно легко


slots

Чтобы поменять представление объекта в памяти, необязательнолезть на уровень Python/C API

Для объектов, которые создаются миллионами и редко меняютнабор полей, есть встроенная возможность избежать создания__dict__ для каждого инстанса.Для этого в классе надо объявить атрибут __slots__, и в немобъявить имена полей.Тогда все инстансы будут хранить только ссылки на значенияатрибутов в определенном порядке, __dict__ будет создан толькопри попытке выставить атрибут не из __slots__.


slots


Для объектов, которые создаются миллионами и редко меняютнабор полей, есть встроенная возможность избежать создания__dict__ для каждого инстанса.

Для этого в классе надо объявить атрибут __slots__, и в немобъявить имена полей.Тогда все инстансы будут хранить только ссылки на значенияатрибутов в определенном порядке, __dict__ будет создан толькопри попытке выставить атрибут не из __slots__.


slots


Для объектов, которые создаются миллионами и редко меняютнабор полей, есть встроенная возможность избежать создания__dict__ для каждого инстанса.Для этого в классе надо объявить атрибут __slots__, и в немобъявить имена полей.

Тогда все инстансы будут хранить только ссылки на значенияатрибутов в определенном порядке, __dict__ будет создан толькопри попытке выставить атрибут не из __slots__.


slots


Для объектов, которые создаются миллионами и редко меняютнабор полей, есть встроенная возможность избежать создания__dict__ для каждого инстанса.Для этого в классе надо объявить атрибут __slots__, и в немобъявить имена полей.Тогда все инстансы будут хранить только ссылки на значенияатрибутов в определенном порядке, __dict__ будет создан толькопри попытке выставить атрибут не из __slots__.


slots

>>> class SlotClass: __slots__ = "x", "y">>> X = SlotClass()>>> X.x = 1; X.y = 2>>> asizeof(X)128

>>> class DictClass: pass>>> Y = DictClass()>>> Y.x = 1; Y.y = 2>>> asizeof(Y)480


Заключение



Напоследок хочу напомнить, что все рассказанное может бытьпочерпнуто прямо из исходников CPython - они хорошозадокументированы и читаются довольно легко

Лезть в исходники интерпретатора чтобы понять, как ведет себяприкладной код - вполне себе реальный сценарийЕсли тема доклада вас заинтересовала, то от себя хочупорекомендовать следующие ресурсы



Напоследок хочу напомнить, что все рассказанное может бытьпочерпнуто прямо из исходников CPython - они хорошозадокументированы и читаются довольно легкоЛезть в исходники интерпретатора чтобы понять, как ведет себяприкладной код - вполне себе реальный сценарий

Если тема доклада вас заинтересовала, то от себя хочупорекомендовать следующие ресурсы



Напоследок хочу напомнить, что все рассказанное может бытьпочерпнуто прямо из исходников CPython - они хорошозадокументированы и читаются довольно легкоЛезть в исходники интерпретатора чтобы понять, как ведет себяприкладной код - вполне себе реальный сценарийЕсли тема доклада вас заинтересовала, то от себя хочупорекомендовать следующие ресурсы


“Python Innards”, Yaniv Aknin

http://en.wordpress.com/tag/pythons-innards/Серия постов от Yaniv Aknin про байткод, стеки,thread state и объектную модель в CPython.


“Python internals”, Eli Bendersky

http://tinyurl.com/pyinternalsСерия постов от Eli Bendersky про компиляторPython, а также объектную модель Python 3.


“Understanding the Python GIL”, David Beazley

http://www.dabeaz.com/GIL/Презентации David Beazley, касающиесяособенностей реализации GIL в Python,проливающие свет на его неочевидное поведение(например, существенное замедление CPU-boundмногопоточного кода на многоядерных машинах)


Благодарю за внимание!

Вопросы?

"Внутренности" cpython, часть ii

Technology