Python Bytecode究竟在CPython中运行得如何？
我想了解Python是如何工作的（因为我一直都在使用它）。 据我了解，当你运行python script.py这样的脚本时，脚本被转换为字节码，然后解释器/ VM / CPython – 实际上只是一个C程序 – 读取python字节码并相应地执行程序。
这个字节码是如何读入的？ 这与C中的文本文件是如何相似的？ 我不确定Python代码是如何转换为机器码的。 Python解释器（CLI中的python命令）是否真的只是一个预编译的C程序，它已经被转换为机器码，然后python字节码文件只是通过该程序？ 换句话说，我的Python程序是不是真正转换成机器代码？ python解释器是否已经在机器代码中，所以我的脚本从来没有？
是的，你的理解是正确的。 基本上（非常基本上），CPython解释器中有一个巨大的开关语句，说“如果当前的操作码是这样做的，就这样做”。
http://hg.python.org/cpython/file/3.3/Python/ceval.c#l790
其他的实现，比如Pypy，有JIT编译，也就是说，他们将Python翻译成机器码。
如果你想看到一些代码的字节码（无论是源代码，活动函数对象还是代码对象等等）， dis模块会精确地告诉你你需要什么。 例如：
>>> dis.dis('i/3') 1 0 LOAD_NAME 0 (i) 3 LOAD_CONST 0 (3) 6 BINARY_TRUE_DIVIDE 7 RETURN_VALUE
dis文档解释每个字节码的含义。 例如， LOAD_NAME ：
将与
co_names[namei]关联的值推入堆栈。
为了理解这一点，你必须知道字节码解释器是一个虚拟堆栈机器 ， co_names是什么。 inspect模块文档有一个很好的表格，显示了最重要的内部对象的最重要的属性，所以你可以看到co_names是code对象的一个属性，它包含一个局部variables名称的元组。 换句话说， LOAD_NAME 0推送与第0个局部variables相关的值（并有助于查看，并看到第0个局部variables被命名为'i' ）。
这足以看出一串字节码是不够的; 解释器还需要代码对象的其他属性，在某些情况下还需要函数对象的属性（这也是本地和全局环境的来源）。
inspect模块还有一些工具可以帮助您进一步调查实时代码。
这足以弄清楚很多有趣的东西。 例如，你可能知道Python在编译时计算出函数中的variables是局部variables，闭包variables还是全局variables，这取决于你是否在函数体中的任何位置（以及任何nonlocal或global语句）赋值。 如果你写了三个不同的函数，并比较它们的反汇编（以及相关的其他属性），你可以很容易地弄清楚它必须做什么。
（这里有一点棘手的是理解闭包单元，为了真正理解闭包单元，你需要有3个层次的function，看看中间的一个是如何为最内层的单元转发的。）
为了理解字节码是如何解释的以及堆栈机器是如何工作的（在CPython中），你需要看看ceval.c源代码。 thy435和eyquem的答案已经涵盖了这个。
了解如何pyc文件只读取需要更多的信息。 内德·巴切尔德（Ned Batchelder）有一个很棒的（如果稍微过时的）博客文章，名为The .pyc文件的结构 ，涵盖了所有棘手的，没有很好logging的部分。 （请注意，在3.3中，一些与导入有关的血腥代码已经从C移到了Python，这使得它更容易遵循。）但基本上，它只是一些头信息和模块的code对象，由marshal序列化。
为了理解源代码如何编译成字节码，这是非常有趣的部分。
CPython编译器的devise解释了一切如何工作。 （ Python开发人员指南的其他部分也是有用的。）
对于早期的东西，标记和parsing，你可以使用ast模块来跳转到需要做实际编译的时候。 然后请参阅compile.c了解AST如何变成字节码。
这些macros可能有点难以实现，但是一旦掌握了编译器如何使用堆栈下降到块的想法，以及如何使用compiler_addop和好友在当前级别发出字节码，这一切都是有道理的。
起初让大多数人惊讶的一件事是function的运作方式。 函数定义的主体被编译成一个代码对象。 然后函数定义本身被编译成代码（在封闭的函数体，模块等内部），当执行时，从该代码对象构build一个函数对象。 （一旦你考虑了闭包必须如何工作，为什么它是这样工作的，闭包的每个实例都是一个单独的具有相同代码对象的函数对象。）
现在您已经准备好开始修补CPython来添加自己的语句了，对吗？ 那么，正如改变CPython的语法所显示的那样，有很多东西可以正确的使用（如果你需要创build新的操作码，还有更多的东西）。 你可能会发现，学习PyPy和CPython会更容易，并且首先开始对PyPy进行黑客攻击，一旦你知道你正在做的事情是明智而可行的，就只能回到CPython。
在阅读了thg4535的答案之后，我相信你会发现ceval.c的下列解释很有意思： 你好，ceval.c！
这篇文章是Yaniv Aknin写的一个系列文章的一部分，我是一个粉丝： Python的Innards
