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上一篇文章我们谈了编译器，这一章我来谈谈python的解释器。Python解释器是python代码执行的核心组件，它将python代码转换为机器可以执行的二进制命令。

其实python的编译执行的过程和java是很相似的，下面我们简单说一下从代码到执行的一个过程。先看下面的代码：

import copy #引入copy包 #定义了一个list列表 list = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'white', 'black'] #调用copy包中的copy函数，复制出一个新的list a = copy.copy(list) #打印a的id print(id(a)) #打印list的id ptint(id(list))

这段代码是利用copy包中的copy函数重新复出一个新的list。

如果我们执行这块代码，python解释器会做出如下的动作：

1，首先是做词法分析和语法分析，这个步骤简单来说就是检测你写的代码是否正确。具体细节这里不再讨论了。

2，编译：

这个java的编译过程很像，就是将python的源码编译成字节码，这个字节码类似于java的字节码，都是一种中间代码，都是二进制形式的文件，以.pyc后缀结束。这个.pyc文件是与机器无关的，可以用这个文件在任何平台上执行。我们知道java虚拟机实现了平台无关性，对与python来讲，我们将执行.pyc的叫python虚拟机。python的编译和执行结合的很紧密，所以表面上来看，似乎没有像java那样特别的强调java虚拟机，但是python确实也是有python虚拟机。另外python的这个.pcy文件会有加速执行的作用，如果你第一次运行上面这段代码，则会生成.pyc文件，如果第二次运行，如果该文件没有改变过，那么python解释器会直接用原来的.pyc文件执行，并不会再次生成新的.pyc文件。这样做的好处是，省去了编译的时间，加速代码执行。

另外，观察仔细的同学可能觉得这个.pyc中的c有点奇怪，为啥是c而不是别的什么？如果了解的多一点的同学可能就知道，解释器有好多种，大家可能见过CPython，Jython等。我们默认用的都是CPython的解释器，所以生成的字节码是.pyc结尾的，那么再联想一下，用Jython解释器编译生成的字节码会不会是以.pyj结尾的呢？可惜，答案不是想我们想象的那样，而是以.class为后缀结尾的。这个后缀名是不是有点熟悉，对了就是java的字节码文件名后缀，这样似乎也说的通，记得上一章我们说过java虚拟机实现了平台无关性和语言无关性，通Jython生成的python字节码，可以在java虚拟机上运行，所以为了保持一致性，用.class做后缀名也就顺理成章了。

3，解释执行：

这一块是我们大多数人直观感受的一步，相信很多同学盯着控制台输出在python代码的解释执行的时候，看着自己的代码被正确的执行，是一件很有成就感的事情，而且python允许你修改一下立马就可以验证，这是python语言极其友好的地方。

包或者模块的导入：当python解释器开始执行上面代码的时候，首先它碰到了第一行代码import copy，这个代码是导入这个模块，python解释器看到这个命令后，第一件事情是去查看一下内存中是否已经导入了这个模块了，如果已经导入了，便不会再次导入。所以利于这个import的这个特点，我们可以实现单例模式。我们可以将一个对象放入一个模块中，然后每次使用的时候，我们直接用import来导入这个模块，因为这个模块在内存中只存在一份，所以这个模块中的对象也只有一个了，这样就实现了单例模式。当然单例模式的实现有多种方式，这个是最简单直白的方式。python的这个导入包的模式，其实很像动态链接库，只有在需要的时候再进行导入。

假如此时发现这个模块或者包没有导入呢？如果没有导入，那么python解释器就会尝试导入这个包或者模块，那如何去找这个包或者模块呢？

在回答这个问题之前，可能有的同学已经感受到了我在上面频繁的说包或者模块，那么这个包和模块有什么不同呢？首先说模块，一个python文件就可以认为是一个模块，一个包是一个目录，这个目录里面可以包含多个python文件，一般情况下这个目录下面会有一个__init__.py文件，用来说明这个目录是一个包。那么总结来讲，就是一个包里面可以包含一个或者多个模块或者包。这个文件夹的名字就是包的名字。那么这个__init__.py有什么作用呢？我们可以理解这个__init__.py来表明这个文件夹是个包（python3.3之后这个文件可以没有）。关于包的话题，有很多细节的内容，这里就先不展开讨论了。

接下来我们来大致谈一下python搜索模块或者包的规则：

1，python解释器会从当前目录去找，如果找到，那么搜索停止

2，搜索环境变量PYTHONPATH定义的目录列表，如果找到，那么搜索停止

3，搜索ptyhon的标准库路径，就是python的安装路径的lib目录,如果找到对应的模块或者包，则搜索停止

4，python第三方库的路径，就是我们通过pip安装的库的路径，位于site-packages目录

上面的四个地方基本上是我们搜索包的路径，我们也可以通过sys.path来查看，如下代码所示：

import sys print(sys.path) #-----------------下面为输出结果-------------------- ['/Users/XXX/PycharmProjects/pythonProject', '/Users/XXX/PycharmProjects/pythonProject', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python312.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/lib-dynload', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/lib/python3.12/site-packages']

这个路径来看，第一条和第二条其实就是当前目录，倒数一条和第二条是之前我们说的第三方库和标准库，具体的名字可能和python的版本有关系。因为我这个机器上并没有设置环境变量,所以并没有PYTHONPATH的内容。

如果你想引用的包或者模块都不在所列出的路径下面，那么你有两个选择：将包或者模块放到上面的路径中，或者在imoprt这个包或者模块之前，通过添加代码sys.path.add("path")，将对应的路径添加到系统路径中，其中path就是你要import的包或者模块所在的目录。

接下来包或者模块引用成功，解释器继续执行代码，如果不出错，那么最后执行的结果是成功的。我们看看执行代码的输出：

4300310912 4300839488

这段代码我们先定义了一个列表，然后用copy函数将这个列表重新拷贝了一份，最后我们将这两个列表的id打印了出来，我们发现这两个列表的id是不同的，说明通过copy函数确实生成了一个新的列表。这里的id我们可以认为是这两个列表的唯一标识符，在CPython的解释环境中，也可以认为是地址，地址不同，肯定是两个不同的对象。关于copy函数，这里叫浅拷贝，其实这个模块还有个函数，叫deepcopy，这个函数叫深拷贝。对于我上面列出的代码，调用深拷贝和浅拷贝的效果是一样的，没什么区别。但是如果列表中成员的类型不是基本类型的话，深拷贝和浅拷贝的结果就不同了，这个话题先不在这里讨论了，后续可以单开一章来讲这个话题。

至此，我们python解释器就说到这里了，希望对大家有所帮助。