基于栈的虚拟机执行分析,以Python为例
- 2026-09-09 06:10:18
基于栈的虚拟机执行分析,以Python为例C语言编译到执行，前面已有系列文章，最终编译为基于寄存器的机器码。 一、语言执行模型 1.基于寄存器，比如C语言。 2.基于栈的虚拟机，比如Python。 3.混合寄存器和栈的虚拟机，比如Java。 基于栈是基于寄存器的高层抽象，前者用虚拟机模拟了处理器。 栈位于进程虚拟地址空间，最终会在具体的处理器上执行。寄存器在处理器内部，执行速度最快。 基于栈的虚拟机，屏蔽了具体机器指令集，可以跨平台、动态执行，执行速度相对慢些。这种抽象，正是架构设计的“银弹法则”——再加一层。 本文关注CPython这个Python解释器（虚拟机）。 二、进程地址空间 先回顾一下进程内存布局，注意堆和栈的位置，以下是Linux x86_64进程地址空间布局： 
三、Python堆 在Python中，一切都是对象，数字、字符串、变量、函数、类，都是对象，都存放在堆中；这也是Python自动内存管理的重点，暂时忽略内存管理细节，本文关注执行过程。 Python3.11之前，执行时分配的函数栈也分配在堆中。 上面的图可以看到，栈分配通过栈指针移动实现，快速高效。堆分配通过malloc函数调用，再到brk系统调用，相对慢些。 四、Python栈 Python栈涉及：线程栈——>虚拟机栈——>函数栈——>操作栈 1.操作系统线程栈 首先，Python解释器启动，操作系统分配线程栈，维护CPython执行。CPython处在一个执行循环中： 这简直就是CPU的取指-译码-执行的翻版！可以回顾对比一下CPU的执行循环，本质一样：程序运行时，CPU在干什么 其中字节码，由Python源码编译生成，这个过程动态执行，也会经历词法-语法-语义、AST和优化，编译为Python字节码。每条字节码的功能，都由C语言实现。比如： 2.Python虚拟机栈 Python3.11以后，CPython在栈中分配了一个虚拟机栈，维护后续的函数栈和操作栈，这是一个较大优化。 Python3.11之前，这个虚拟机栈不存在，后续的函数栈和操作栈其实分配在堆上。 3.函数栈 每次函数调用时分配，保存函数参数、局部变量，退出时自动销毁，底层通过栈指针移动实现。但是Python3.11版本之前，其实分配在堆上。 4.操作栈 具体运算发生的地方，解释器CPython（虚拟机）模拟处理器，操作栈模拟寄存器。 五、Python字节码执行 1.完整流程 源代码——编译——pyc字节码——执行 2.操作栈执行示例 一个简单Python代码： Python字节码执行过程，分析见注释： 2026年4月13日
_Py_CODEUNIT *first_instr = code->co_code_adaptive;_Py_CODEUNIT *next_instr = first_instr;while (1) {_Py_CODEUNIT word = *next_instr++;//下一条字节码unsigned char opcode = _Py_OPCODE(word);//操作码unsigned int oparg = _Py_OPARG(word);//操作数switch (opcode) {// 根据操作码选择指令实现，实现由C语言完成}
LOAD_CONST 1#常量池索引1项加入操作栈def add():a = 1b = 2c = a + b
LOAD_CONST 1 (1)#常量池索引1项加入操作栈STORE_FAST 0 (a)#弹出操作栈栈顶，存入局部变量表索引0项LOAD_CONST 2 (2)STORE_FAST 1 (b)LOAD_FAST 0 (a)#局部变量表索引0项加入操作栈LOAD_FAST 1 (b)#局部变量表索引1项加入操作栈BINARY_ADD #弹出操作栈中的两项，相加，结果加入操作栈STORE_FAST 2 (c)#弹出操作栈栈顶，放入局部变量表索引2项
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