В своей предыдущей статье я исследовал структуру PyObject и её роль в качестве заголовка для всех объектов среды исполнения CPython. Эта структура играет важнейшую роль в обеспечении наследования и полиморфизма в системе объектов CPython. Но это лишь вершина айсберга.
В этой статье мы опустимся на один уровень ниже и посмотрим, что же происходит внутри среды исполнения Python для выполнения простого действия a + b. Иными словами, мы узнаем о подробностях реализации типов, операторов и динамической диспетчеризации в CPython.
Стоит заметить, что хотя мы будем изучать реализацию динамической диспетчеризации для конкретного оператора, те же принципы применимы ко всем операторам, поддерживаемым CPython. То есть, по сути, обладая этими знаниями, вы сами можете реализовать собственный оператор или собственный новый тип.
Высокоуровневая структура динамической диспетчеризации в CPython
Когда мы пишем на Python код наподобие a + b, конкретное поведение операции + определяют типы a и b. Каждый тип в Python имеет собственную реализацию оператора + (если этот тип поддерживает +), и интерпретатор Python сам выбирает подходящую реализацию для вызова на основании типа операндов. Весь этот процесс в языках программирования называется динамической диспетчеризацией. На схеме ниже показано высокоуровневое описание того, как это работает в CPython:
Давайте вкратце рассмотрим части этой схемы:
Код на Python компилируется в байт-код, исполняемый стековой виртуальной машиной (VM) в CPython. Команда
BINARY_OPотвечает за исполнение операции+с двумя операндами,aиb.Сама VM не знает, как выполнять
+с двумя объектами. Она делегирует эту задачу абстрактному интерфейсу объектов.Абстрактный интерфейс объектов в CPython определяет интерфейс, поддерживающий стандартные операции уровня объектов в CPython. Это позволяет VM единым унифицированным образом исполнять все операторы, не зная подробностей реализации системы объектов. Абстрактный интерфейс диспетчеризирует исполнение конкретной реализации внутри типов при помощи таблицы поиска указателей функций в заголовке объекта (подробнее об этом позже).
В предыдущей статье мы вкратце исследовали часть этого потока, рассмотрев реализацию команды BINARY_OP в VM CPython. На этот раз наша цель — по-настоящему разобраться в том, как происходит динамическая диспетчеризация, поэтому мы будем двигаться внизу вверх.
Сначала мы рассмотрим, как разные типы реализуют различные операторы, затем взглянем на абстрактный интерфейс объектов и узнаем, как он вызывает эти конкретные реализации, а в конце расскажем, как VM CPython интегрируется с абстрактным интерфейсом объектов.
Анализ структуры PyTypeObject
Структура PyTypeObject — это второй строительный блок системы объектов CPython (первый — это PyObject). Она содержит информацию о типе среды исполнения про объект. Прежде чем рассматривать динамическую диспетчеризацию в CPython, нам сначала нужно понять, что находится внутри PyTypeObject.
Но сначала повторим пройденное и разберём определение PyObject; здесь на сцене появляется PyTypeObject:
Кроме того, каждое определение типа в CPython содержит PyObject в качестве первого поля в виде заголовка. Например, вот определение типа float:
Это значит, что каждый такой объект может быть приведён к типу PyObject (чтобы понять, как это сделать, см. предыдущую статью о PyObject), а поскольку PyObject содержит указатель на PyTypeObject, среда исполнения CPython имеет всю связанную с типами информацию об объекте, которая доступна ей постоянно.
Теперь давайте заглянем внутрь PyTypeObject. Это очень большой объект с десятками полей. На этом изображении показано его полное определение:
Структура PyTypeObject хранит подробности о типе среды исполнения об объекте: имя типа, размер типа, функции для распределения и освобождения объекта этого типа.
Кроме этого она также хранит таблицы указателей функций для поддержки различных поведений, специфичных для типа. Например, одна из таких таблиц — поле tp_as_number. Это указатель на объект типа PyNumberMethods , определяющий таблицу указателей функций для числовых операций.
Мы хотим понять, как CPython исполняет бинарный оператор сложения (+), поэтому внимательнее присмотримся к тому, что находится внутри PyNumberMethods. Его определение показано на изображении ниже:
Каждая реализация типа в CPython должна создать экземпляр структуры PyNumberMethods и заполнить его указателями на функции, которые она реализует для поддержки числовых операций. Если тип не поддерживает числовые операции, она может просто присвоить полю tp_as_number в PyTypeObject значениеNULL; это сообщит среде исполнения CPython, что объект не поддерживает эти операции.
Дальше в качестве конкретного примера рассмотрим то, как эти функции реализует тип float , а затем создаёт экземпляр PyTypeObject при создании нового объекта float.
Создание экземпляров типов Float при помощи PyNumberMethods
На изображении ниже показан код из Objects/floatobject.c, содержащий реализацию типа float в CPython.
Давайте разберём это:
В левом поле показаны функции, реализующие операции сложения, вычитания и умножения.
В среднем поле показан экземпляр структуры
PyNumberMethods(с именемfloat_as_number) для типа данных float. Обратите внимание, что он содержит указатели функций для функций сложения, умножения и вычитания.В правом поле показан экземпляр
PyTypeObjectдля создания объектов типа float. Обратите внимание, что он содержит указатель на объектfloat_as_number.
Кроме того, указатель на float_as_number включён в каждый заголовок объекта float (например, как значение поля ob_type в PyObject). На рисунке ниже показана функция PyFloat_FromDouble, создающая новые объекты типа float и использующая float_as_number для инициализации заголовка объекта.
Изображение выше достаточно подробное и понятное, поэтому не будем больше тратить на это время. Но это именно тот код, который исполняется при записи кода a = 3.14 на Python.
Примечание: CPython хранит кэш неиспользуемых свободных объектов типа float и по возможности использует их повторно. Это может позволить сэкономить время на распределение памяти. Существуют похожие кэши и для других объектов: списков, кортежей, словарей и так далее.
Мы уже понимаем, что каждый тип реализует различные операторы как функции и использует их для заполнения таблицы указателей функций в PyTypeObject, которая включается в заголовок объекта. И мы увидели, как эта схема работает в реализации типа float.
Теперь мы поднимемся на один слой наверх и рассмотрим абстрактный интерфейс объектов, который и выполняет саму динамическую диспетчеризацию.
Абстрактный интерфейс объектов в CPython
CPython определяет абстрактный интерфейс объектов для унификации доступа к конкретным реализациям типов. Это обеспечивает чистоту кода VM, потому что она просто делегирует исполнение оператора этому интерфейсу.
Этот абстрактный интерфейс определяется в файле Include/abstract.h, а на изображении ниже показаны объявленные в нём числовые функции:
abstract.h объявляет абстрактный интерфейс объектов, который содержит функции для всех стандартных операций уровня объектов в CPython. На этом изображении показан частичный список числовых операций, объявленных в abstract.habstract.h — это файл заголовка, поэтому он только объявляет прототипы этих функций. Реализации этих функций находятся в файле Objects/abstract.c. Мы рассмотрим только реализацию функции PyNumber_Add в нём, которую VM вызывает для исполнения оператора +. На изображении ниже показан её код с объяснениями происходящего:
Операция + поддерживается двумя классами типов данных в Python: числовыми типами (int, float, complex и так далее) и типами «последовательность» (list, tuple и так далее).
ФункцияPyNumber_Add сначала пытается вызвать для аргументов реализацию бинарного сложеняи. Если эти типы не поддерживают бинарного сложения, то она пытается проверить, являются ли эти они типами «последовательность», и если это так, то пытается вызвать для них функцию concat.
Давайте сосредоточимся на числовых типах. Для числовых типов функция PyNumber_Add вызывает макрос BINARY_OP1, который просто вызывает функцию binary_op1. На изображении ниже показана binary_op1:
Функция выполняет довольно много задач, но всё понятно из объяснений. Самое главное — что abstract.c просто выполняет поиск указателя функции в таблице методов, находящейся в заголовке объекта, и вызывает эту функцию.
Мы узнали, как тип реализует различные операторы и как абстрактный интерфейс объектов упрощает динамическую диспетчеризацию этих реализаций. Теперь мы вернёмся к VM CPython и посмотрим, где она вызывает абстрактный интерфейс объектов для выполнения оператора.
Привязка выполнения оператора к абстрактному интерфейсу объектов в VM CPython
Это последняя часть, где VM CPython интегрирует выполнение оператора с абстрактным интерфейсом объектов. Частично мы говорили об этом в предыдущей статье, когда разбирались, как структура PyObject помогает симулировать полиморфизм. На этот раз мы разберём это полностью. Но давайте начнём сначала.
На изображении ниже показана простая функция на Python и её команды в байт-коде:
Мы рассмотрим команду байт-кода BINARY_OP. На изображении ниже показано, как она обрабатывается VM:
Я не буду тратить время на объяснение всего этого, потому что мы рассмотрели это в предыдущей статье. Однако если уж мы коснулись самого выполнения бинарной операции, давайте взглянем на код, потому что именно там VM делегирует задачи abstract.c.
В приведённом выше коде мы видим следующую строку:
res = binary_ops[oparg](lhs, rhs);Этот код выполняет поиск указателя функции в таблице binary_ops, используя в качестве индекса опкод бинарного оператора, и вызывает эту функцию. Давайте взглянем на эту таблицу, определяемую в файле ceval.c (в котором реализована основная часть кода исполнения VM).
Каждый указатель функции в таблице binary_ops указывает на функцию, которая реализована в Objects/abstract.c. В предыдущем разделе мы уже видели определение PyNumber_Add в abstract.c, и поняли, как он выполняет динамическую диспетчеризацию оператора в зависимости от типов операндов.
Именно так VM делегирует выполнение бинарных операторов реализации абстрактного интерфейса, которая в конечном итоге производит динамическую диспетчеризацию при помощи поиска указателя функции в таблицах, находящихся в заголовках объектов.
Подведём итог
Вот и всё! Именно это происходит на самом деле, когда вы исполняете a + b в коде на Python. Давайте вкратце подытожим:
Каждый тип реализует функции для поддерживаемых им операторов и заполняет таблицу указателей функций в его заголовке (то есть поле PyTypeObject внутри PyObject).
В зависимости оператора VM CPython вызывает функцию в абстрактном интерфейсе объектов.
Абстрактный интерфейс объектов (при вызове из VM) выполняет поиск в таблице указателей функций в заголовке объектов операндов и вызывает соответствующую функцию.
В заключение
Это было краткое знакомство со ВСЕМ кодом CPython, который задействуется при исполнении чего-то простого, например, a + b в коде на Python. Хотя информации довольно много, её не так сложно понять, если вы разбираетесь в указателях функций.
Вооружившись этим знанием, вы можете реализовать собственные операторы, однако для этого вам также потребуется модифицировать токенизатор и парсер, о которых мы пока не говорили. Возможно, вскоре я расскажу и о них.
