京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:豌豆花下猫
来源:Python猫
花下猫语:最近我发现了一个《Python behind the scenes》系列文章,它计划深度地剖析python 幕后的 CPython 解释器的工作原理。作者专门建了一个网站来发布该系列文章,目前已发布 4 篇。这些文章都挺长的,想要翻译好,并不容易。而本文接下来的内容,是该作者分享的一篇简短的参考材料,我先翻译出来热热身~~
原文:https://tenthousandmeters.com/materials/python-behind-the-scenes-a-list-of-resources
作者:Victor Skvortsov
译者:豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者)
声明:本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读,内容略有改动。
在研究 CPython 以及写作《CPython behind the scenes》系列时,我发现了一些很有用的文档、帖子和演讲。它们确实是一些非常好的资源,但是并不能回答我的太多问题。这就是为什么我最终决定要分享自己在学习 CPython 源代码时的经验。
>> Python 文档。在所有与 Python 相关的主题上,Python 文档几乎都是第一的查阅选择。虽然它缺少涵盖解释器原理的特殊内容,但是 Python/C API 文档描述了 CPython 的公共接口和一些实现细节。它附录了一份《the tutorial for C programmers》,该教程展示了如何使用 C 语言来扩展 Python 程序,或者将 Python 嵌入到 C 应用程序中。我敢打赌,只要认真地完成这些阅读内容,你就会对 CPython 的工作原理相当地了解。
>> PEP。虽然没有哪个 PEP 描述了解释器的总体设计,但是对 Python 的大多数主要更改,都有相应的提案。PEP 很赞。它们提供了技术和历史的背景。文档的作者们习惯于适当地引用相关的 PEP。例如,Python/C API 的参考内容中至少提到了一次 PEP-432,描述了 CPython 新的初始化序列的转变,以及 PEP-587(这是其部分的实现)。
>> Obi Ike-Nwosu 写的《 Inside The Python Virtual Machine》一书。在我看来,它是关于 CPython 内部原理的最全面、最准确的资料。
>> Anthony Shaw 写的《Your Guide to the CPython Source Code》。这个标题不言而喻。如果想直接研究源代码,你应该选择它!
>> Philip Guo 写的《CPython internals: A ten-hour codewalk through the Python interpreter source code》。如果你想要更为简单的介绍,那么这些讲座视频可能是最好的开始。它们基于 CPython 2.7,但是原理保持不变。
>> Yaniv Aknin 写的《Python’s Innards series》,介绍的是 CPython 3 VM 的早期版本,但仍然非常有用。
>> Eli Bendersky 写的《Python internals》文章。关于符号表(symbol table)的帖子特别好。
>> Stupid Python Ideas 博客。有各种 Python 相关主题的文章。有些涉及 CPython 内部原理。强烈推荐,但可能不好检索。
>> Allison Kaptur 写的《A Python Interpreter Written in Python》。它介绍了一个玩具版 Python VM,能够执行真正的 Python 字节码。这作为解释器的入门介绍,可能会很有用。但是,我觉得不必要花大量时间研究一个玩具示例,因为 CPython 本身并没有那么复杂。
>> Eric Snow 的演讲《To GIL or not to GIL》。它的主题是子解释过程。我喜欢它的地方是 Eric 在开头描述 CPython 架构的方式。
参考材料:
1、Python behind the scenes (https://tenthousandmeters.com/)
2、the tutorial for C programmers (https://docs.python.org/3.9/extending/index.html#extending-index)
3、Inside The Python Virtual Machine (https://leanpub.com/insidethepythonvirtualmachine)
4、Your Guide to the CPython Source Code (https://realpython.com/cpython-source-code-guide/)
5、CPython internals: A ten-hour codewalk through the Python interpreter source code (https://www.youtube.com/playlist?list=PLzV58Zm8FuBL6OAv1Yu6AwXZrnsFbbR0S)
6、Python’s Innards series (https://tech.blog.aknin.name/category/my-projects/pythons-innards/)
7、Python internals (https://eli.thegreenplace.net/tag/python-internals)
8、Stupid Python Ideas (http://stupidpythonideas.blogspot.com/)
9、A Python Interpreter Written in Python (http://aosabook.org/en/500L/a-python-interpreter-written-in-python.html)
10、To GIL or not to GIL (https://www.youtube.com/watch?v=7RlqbHCCVyc)
——热门课程推荐:
想学习PYTHON数据分析与金融数字化转型精英训练营,您可以点击>>>“人才转型”了解课程详情;
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22