函数对象诞生记

函数 ,作为计算机程序中 抽象执行流程 的基本单位,在 功能分解代码复用 等方面发挥着至关重要的作用。Python 中的函数,相信你一定不会陌生:

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>>> pi = 3.14
>>> def circle_area(r):
...     return pi * r ** 2
...
>>> circle_area(2)
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这段代码将圆面积计算功能组织成一个函数 circle_area ,圆半径 r 以参数形式作为输入,函数负责计算面积,并将结果作为返回值输出。这样一来,任何需要计算圆面积的地方,只需要调用 circle_area 即可,达到了功能分解以及代码复用的目的。

我们知道 Python 中一切都是对象,函数也是一种对象。那么,作为一等对象的函数,到底长什么模样,有什么特殊行为呢?Python 代码又是如何一步步变身为函数对象的呢?洞悉函数秘密后,可以实现哪些有趣的功能呢?带着这些疑问,我们开始探索函数对象。

函数对象长啥样

首先,借助内建函数 dir 观察函数对象,发现了不少新属性:

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>>> dir(circle_area)
['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

通过名字,我们可以猜测出某些字段的功能。 code 应该是一个 代码对象 ,里面保存着函数的 字节码 。从字节码中,我们可以清晰地读懂函数的执行逻辑,跟 Python 语句表达的意思一模一样:

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>>> circle_area.__code__
<code object circle_area at 0x10d52d270, file "<stdin>", line 1>
>>> import dis
>>> dis.dis(circle_area.__code__)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (pi)
              2 LOAD_FAST                0 (r)
              4 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_POWER
              8 BINARY_MULTIPLY
             10 RETURN_VALUE

又如, globals 顾名思义应该是函数的全局名字空间,全局变量 pi 的藏身之地。

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>>> circle_area.__globals__
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'pi': 3.14, 'circle_area': <function circle_area at 0x10d573950>, 'dis': <module 'dis' from '/usr/local/Cellar/python/3.7.2_2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/dis.py'>}

确实如此, pi 的出现证实了我们的猜测。由于 pi 是在 main 模块中定义的,保存在模块的属性空间内。那么, globals 到底是模块属性空间本身,还是它的一个拷贝呢?我们接着观察:

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>>> circle_area.__globals__ is sys.modules['__main__'].__dict__
True

注意到, sys.modules 保存着 Python 当前所有已导入的模块对象,包括 main 模块。我们取出 main 模块的属性空间 dict 与函数全局名字空间对比,发现他们是同一个 dict 对象。原来函数全局名字空间和模块属性空间就是这样紧密绑定在一起的!

此外,我们还可以找到函数名以及所属模块名这两个字段:

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>>> circle_area.__name__
'circle_area'
>>> circle_area.__module__
'__main__'

函数对象关键属性整理如下:

属性 描述
code 代码对象,包含函数字节码
globals 函数全局名字空间
module 函数所属模块名
name 函数名字

函数对象如何创建

我们已经初步看清 函数 对象的模样,它和 代码 对象关系密切,全局名字空间 就是它所在 模块 对象的 属性空间。那么,Python 又是如何完成从代码到函数对象的转变的呢?想了解这其中的秘密,还是得从字节码入手。

现在我们要想方设法搞到定义函数的字节码,先将函数代码作为文本保存起来:

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>>> text = '''
... pi = 3.14
... def circle_area(r):
...     return pi * r ** 2
... '''

然后,调用 compile 函数编译函数代码,得到一个 代码 对象:

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>>> code = compile(text, 'test', 'exec')

根据 虚拟机 部分的学习,我们知道 作用域代码 对象之间的一一对应的关系。定义函数的这段代码虽然简短,里面却包含了两个不同的 作用域 :一个是模块级别的 全局作用域 ,一个函数内部的 局部作用域

那么,为啥 compile 函数只返回一个代码对象呢?因为局部代码对象作为一个 常量 ,藏身于全局代码对象中。而 compile 函数则只需返回全局代码对象:

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>>> code.co_names
('pi', 'circle_area')
>>> code.co_consts
(3.14, <code object circle_area at 0x10e179420, file "test", line 3>, 'circle_area', None)

>>> code.co_consts[1]
<code object circle_area at 0x10e179420, file "test", line 3>
>>> code.co_consts[1].co_names
('pi',)
>>> code.co_consts[1].co_consts
(None, 2)

看来,函数对象诞生的秘密就藏在 MAKE_FUNCTION 指令中。

开始深入源码研究 MAKE_FUNCTION 指令前,我们先推演一遍虚拟机执行这段字节码的全过程。假设 circle_areamain 模块中定义,全局代码对象则作为模块代码执行,以模块 属性空间全局名字空间局部名字空间 。前两行字节码与函数创建无关,在将 3.14 作为 pi 值保存到 局部名字空间 ,它也是模块的 属性空间

接下来两行字节码将两个常量加载到栈顶,为创建函数做最后的准备:

这两个常量是创建函数最重要的参数,一个指定函数的 代码 对象,一个指定 函数名MAKE_FUNCTION 字节码从栈顶取出这两个参数,完成 函数 对象的创建,并将其放置于栈顶。此外,函数对象继承了当前 对象的 全局名字空间 。因此,circle_area 不管在何处调用,其全局名字空间一定是就是它所在模块( main )的 属性空间

紧接着的 STORE_NAME 指令我们已经非常熟悉了,它将创建好的函数对象从栈顶弹出,并保存到局部名字空间。

注意到,这个 局部名字空间 正好是模块对象的 属性空间 !如果函数是在模块 demo 中定义,则可以这样引用:

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>>> import demo
>>> demo.circle_area(2)

至此,函数诞生的整个历程我们已经尽在掌握,可以腾出手来研究 MAKE_FUNCTION 这个字节码了。 

MAKE_FUNCTION

经过 虚拟机 部分学习,我们对研究字节码的套路早已了然于胸。虚拟机处理字节码的逻辑位于 Python/ceval.c

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        TARGET(MAKE_FUNCTION) {
            PyObject *qualname = POP();
            PyObject *codeobj = POP();
            PyFunctionObject *func = (PyFunctionObject *)
                PyFunction_NewWithQualName(codeobj, f->f_globals, qualname);

            Py_DECREF(codeobj);
            Py_DECREF(qualname);
            if (func == NULL) {
                goto error;
            }

            if (oparg & 0x08) {
                assert(PyTuple_CheckExact(TOP()));
                func ->func_closure = POP();
            }
            if (oparg & 0x04) {
                assert(PyDict_CheckExact(TOP()));
                func->func_annotations = POP();
            }
            if (oparg & 0x02) {
                assert(PyDict_CheckExact(TOP()));
                func->func_kwdefaults = POP();
            }
            if (oparg & 0x01) {
                assert(PyTuple_CheckExact(TOP()));
                func->func_defaults = POP();
            }

            PUSH((PyObject *)func);
            DISPATCH();
        }
  1. 2-3 行,从栈顶弹出关键参数;
  2. 4-5 行,调用 PyFunction_NewWithQualName 创建 函数 对象, 全局名字空间 来源于当前 对象;
  3. 13-16 行,如果函数为 闭包函数 ,从栈顶取 闭包变量
  4. 17-20 行,如果函数包含注解,从栈顶取注解;
  5. 21-28 行,如果函数参数由默认值,从栈顶取默认值,分为普通默认值以及非关键字默认值两种;

PyFunction_NewWithQualName 函数在 Objects/funcobject.c 源文件中实现,主要参数由 3 个:

  • code代码对象
  • globals全局名字空间
  • qualname函数名

PyFunction_NewWithQualName 函数则实例化 函数 对象( PyFunctionObject ),并根据参数初始化相关字段。

当然了,我们也可以用 Python 语言模拟这个过程。根据 对象模型 中规则,调用 类型 对象即可创建 实例 对象。只是 Python 并没有暴露 函数类型 对象,好在它不难找:

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>>> def a():
...     pass
... 
>>> function = a.__class__
>>> function
<class 'function'>

我们随便定义了一个函数,然后通过 class 找到它的 类型 对象,即 函数类型 对象。

然后,我们准备函数的 代码 对象:

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>>> text = '''
... def circle_area(r):
...     return pi * r ** 2
... '''
>>> code = compile(text, 'test', 'exec')
>>> func_code = code.co_consts[0]
>>> func_code
<code object circle_area at 0x10e029150, file "test", line 2>

由此一来,函数三要素便已俱备,调用 函数类型 对象即可完成临门一脚:

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>>> circle_area = function(func_code, globals(), 'circle_area')
>>> circle_area
<function circle_area at 0x10e070620>

至此,我们得到了梦寐以求的 函数 对象,而且是以一种全新的方式!

但是,我们把全局变量 pi 忘在脑后了,没有它函数跑不起来:

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>>> circle_area(2)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "test", line 3, in circle_area
NameError: name 'pi' is not defined

这难不倒我们,加上便是:

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>>> pi = 3.14
>>> circle_area(2)
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成功了!不仅如此,我们还可以为函数加上参数默认值:

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>>> circle_area.__defaults__ = (1,)
>>> circle_area()
3.14
>>> circle_area(3)
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>>> circle_area(1)
3.14

由此一来,如果调用 circle_area 函数时未指定参数,则默认以 1 为参数。

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