淺析Python虛擬機(jī)執(zhí)行框架
在Python虛擬機(jī)中一個(gè)最核心的概念，在Python語言中，一切都是對(duì)象，也就是說一個(gè)整數(shù)就是一個(gè)對(duì)象，一個(gè)字符串也是一個(gè)對(duì)象，其實(shí)類型也是一種對(duì)象，整數(shù)類型是一個(gè)對(duì)象。
了解這兩點(diǎn)對(duì)掌握第二部分的內(nèi)容已經(jīng)足夠了。但是，虛擬機(jī)和執(zhí)行環(huán)境還僅僅是Python運(yùn)行機(jī)理（或者說運(yùn)行模型）的一部分，為了對(duì)Python整個(gè)的運(yùn)行機(jī)理做一個(gè)全面的了解，我們還需要大致了解一下Python的運(yùn)行時(shí)環(huán)境。
前面我們說了，PyFrameObject對(duì)應(yīng)于可執(zhí)行文件在執(zhí)行時(shí)的棧幀，但是一個(gè)可執(zhí)行文件要在操作系統(tǒng)中運(yùn)行，只有棧幀是不夠的。之前我們遺漏了兩個(gè)對(duì)于可執(zhí)行文件運(yùn)行至關(guān)重要的概念：進(jìn)程和線程。
在本節(jié)中，我們首先要對(duì)Python的運(yùn)行模型（主要是線程模型）進(jìn)行一個(gè)整體概念上的了解，雖然這部分內(nèi)容我們會(huì)留到剖析Python的多線程實(shí)現(xiàn)時(shí)再詳細(xì)考察。但是由于Python虛擬機(jī)在初始化時(shí)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)主線程。
所以其運(yùn)行時(shí)環(huán)境中存在一個(gè)主線程，而且本部分將剖析的Python的異常機(jī)制會(huì)利用到Python內(nèi)部的線程模型，因此對(duì)Python線程模型有一個(gè)整體概念上的了解也是必須的。以Win32平臺(tái)為例，我們知道，對(duì)于原生的Win32可執(zhí)行文件，無論是由C/C++產(chǎn)生，還是由Delphi產(chǎn)生，都會(huì)在一個(gè)進(jìn)程（Process）中運(yùn)行。
進(jìn)程并非是與機(jī)器指令序列相對(duì)應(yīng)的活動(dòng)對(duì)象，這個(gè)與可執(zhí)行文件中機(jī)器指令序列對(duì)應(yīng)的活動(dòng)對(duì)象是由線程（Thread）這個(gè)概念來進(jìn)行抽象的，而進(jìn)程則是線程的活動(dòng)環(huán)境。對(duì)于通常的單線程可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時(shí)操作系統(tǒng)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程，在進(jìn)程中，又會(huì)有一個(gè)主線程；而對(duì)于多線程的可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時(shí)會(huì)操作系統(tǒng)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程和多個(gè)線程。
該多個(gè)線程能共享進(jìn)程地址空間中的全局變量，這就自然而然地引出了線程同步的問題。CPU對(duì)任務(wù)的切換實(shí)際上是在線程之間切換，在切換任務(wù)時(shí)，CPU需要執(zhí)行線程環(huán)境的保存工作，而在切換至新的線程之后，需要恢復(fù)該線程的線程環(huán)境。
這些關(guān)于程序運(yùn)行的概念同樣適用于Python，Python實(shí)現(xiàn)了對(duì)多線程的支持，而且Python中的一個(gè)線程就是操作系統(tǒng)上的一個(gè)原生線程。這里我們對(duì)多線程機(jī)制不過多深入，現(xiàn)在只需記住，Python在執(zhí)行時(shí)，可能會(huì)有多個(gè)線程存在。
在前面我們看到了虛擬機(jī)的大致運(yùn)行框架，實(shí)際上這個(gè)虛擬機(jī)就是Python中對(duì)CPU的抽象，可以看做是一個(gè)軟CPU，Python中的所有線程都使用這個(gè)軟CPU來完成計(jì)算工作。真實(shí)機(jī)器上的任務(wù)切換機(jī)制對(duì)應(yīng)到Python中。
就是使不同的線程輪流使用虛擬機(jī)的機(jī)制。CPU切換任務(wù)時(shí)需要保存線程運(yùn)行環(huán)境。對(duì)于Python來說，在切換線程之前，同樣需要保存關(guān)于當(dāng)前線程的信息。在Python中，這個(gè)關(guān)于線程狀態(tài)信息的抽象是通過PyThreadState對(duì)象來實(shí)現(xiàn)的，一個(gè)線程將擁有一個(gè)PyThreadState對(duì)象。
所以從另一種意義來說，這個(gè)PyThreadState對(duì)象也可以看成是對(duì)線程本身的抽象。但實(shí)際上，這兩者是有很大區(qū)別的，PyThreadState并非是對(duì)線程本身的模擬，因?yàn)?FONT size=+0>Python中的線程仍然使用操作系統(tǒng)的原生線程。
PyThreadState僅僅是對(duì)線程狀態(tài)的抽象，不過在本書的大部分章節(jié)中，為了敘述的方便，我們不過分嚴(yán)格地區(qū)分線程和線程狀態(tài)本身。所以在以后我們有時(shí)會(huì)稱PyThreadState為線程對(duì)象，有時(shí)會(huì)稱之為線程狀態(tài)對(duì)象。只有在剖析多線程機(jī)制時(shí)，我們會(huì)嚴(yán)格區(qū)分兩者。對(duì)于下面將提到的PyInterpreterState對(duì)象，也有類似的考量。
剛才提到，在Win32下，線程是不能獨(dú)立存活的，它需要存活在進(jìn)程的環(huán)境中，而多個(gè)線程可以共享進(jìn)程的一些資源。在Python中同樣也是如此，考慮一下，如果Python程序中有兩個(gè)線程，都會(huì)進(jìn)行同樣的一個(gè)動(dòng)作——import sys，那么這個(gè)sys module究竟應(yīng)該存在幾份？
是全局共享的還是每個(gè)線程都有一個(gè)sys module？如果每個(gè)線程有自己獨(dú)立module集合，那么Python對(duì)內(nèi)存的消耗就會(huì)顯得非常驚人。所以在Python中，這些module都是全局共享的，仿佛這些module都是進(jìn)程中的共享資源一樣，對(duì)于進(jìn)程這個(gè)抽象概念，Python以PyInterpreterState對(duì)象來實(shí)現(xiàn)。
在Win32下，通常都會(huì)有多個(gè)進(jìn)程，而Python實(shí)際上也可以有多個(gè)邏輯上的interpreter存在。在通常的情況下，Python中只有一個(gè)interpreter。這個(gè)interpreter中維護(hù)了一個(gè)或多個(gè)PyThreadState對(duì)象，與這些PyThreadState對(duì)象對(duì)應(yīng)的線程輪流使用一個(gè)字節(jié)碼執(zhí)行引擎?？矗遣皇桥c真實(shí)機(jī)器上的程序執(zhí)行模型非常相似？
談到多線程，就不能不談到線程同步。在Python虛擬機(jī)中，是通過一個(gè)全局解釋器鎖GIL（Global Interpreter Lock）來實(shí)現(xiàn)線程同步的，關(guān)于這部分內(nèi)容，我們留到剖析Python多線程機(jī)制時(shí)再詳細(xì)考察。
好了，現(xiàn)在討論剛才提到的那兩個(gè)關(guān)鍵對(duì)象：表示進(jìn)程概念的PyInterpreterObject對(duì)象和表示線程概念的PyThreadState對(duì)象。
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