淺析Python虛擬機執(zhí)行框架
在Python虛擬機中一個最核心的概念，在Python語言中，一切都是對象，也就是說一個整數就是一個對象，一個字符串也是一個對象，其實類型也是一種對象，整數類型是一個對象。
了解這兩點對掌握第二部分的內容已經足夠了。但是，虛擬機和執(zhí)行環(huán)境還僅僅是Python運行機理（或者說運行模型）的一部分，為了對Python整個的運行機理做一個全面的了解，我們還需要大致了解一下Python的運行時環(huán)境。
前面我們說了，PyFrameObject對應于可執(zhí)行文件在執(zhí)行時的棧幀，但是一個可執(zhí)行文件要在操作系統(tǒng)中運行，只有棧幀是不夠的。之前我們遺漏了兩個對于可執(zhí)行文件運行至關重要的概念：進程和線程。
在本節(jié)中，我們首先要對Python的運行模型（主要是線程模型）進行一個整體概念上的了解，雖然這部分內容我們會留到剖析Python的多線程實現(xiàn)時再詳細考察。但是由于Python虛擬機在初始化時會創(chuàng)建一個主線程。
所以其運行時環(huán)境中存在一個主線程，而且本部分將剖析的Python的異常機制會利用到Python內部的線程模型，因此對Python線程模型有一個整體概念上的了解也是必須的。以Win32平臺為例，我們知道，對于原生的Win32可執(zhí)行文件，無論是由C/C++產生，還是由Delphi產生，都會在一個進程（Process）中運行。
進程并非是與機器指令序列相對應的活動對象，這個與可執(zhí)行文件中機器指令序列對應的活動對象是由線程（Thread）這個概念來進行抽象的，而進程則是線程的活動環(huán)境。對于通常的單線程可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時操作系統(tǒng)會創(chuàng)建一個進程，在進程中，又會有一個主線程；而對于多線程的可執(zhí)行文件，在執(zhí)行時會操作系統(tǒng)會創(chuàng)建一個進程和多個線程。
該多個線程能共享進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對任務的切換實際上是在線程之間切換，在切換任務時，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，需要恢復該線程的線程環(huán)境。
這些關于程序運行的概念同樣適用于Python，Python實現(xiàn)了對多線程的支持，而且Python中的一個線程就是操作系統(tǒng)上的一個原生線程。這里我們對多線程機制不過多深入，現(xiàn)在只需記住，Python在執(zhí)行時，可能會有多個線程存在。
在前面我們看到了虛擬機的大致運行框架，實際上這個虛擬機就是Python中對CPU的抽象，可以看做是一個軟CPU，Python中的所有線程都使用這個軟CPU來完成計算工作。真實機器上的任務切換機制對應到Python中。
就是使不同的線程輪流使用虛擬機的機制。CPU切換任務時需要保存線程運行環(huán)境。對于Python來說，在切換線程之前，同樣需要保存關于當前線程的信息。在Python中，這個關于線程狀態(tài)信息的抽象是通過PyThreadState對象來實現(xiàn)的，一個線程將擁有一個PyThreadState對象。
所以從另一種意義來說，這個PyThreadState對象也可以看成是對線程本身的抽象。但實際上，這兩者是有很大區(qū)別的，PyThreadState并非是對線程本身的模擬，因為Python中的線程仍然使用操作系統(tǒng)的原生線程。
PyThreadState僅僅是對線程狀態(tài)的抽象，不過在本書的大部分章節(jié)中，為了敘述的方便，我們不過分嚴格地區(qū)分線程和線程狀態(tài)本身。所以在以后我們有時會稱PyThreadState為線程對象，有時會稱之為線程狀態(tài)對象。只有在剖析多線程機制時，我們會嚴格區(qū)分兩者。對于下面將提到的PyInterpreterState對象，也有類似的考量。
剛才提到，在Win32下，線程是不能獨立存活的，它需要存活在進程的環(huán)境中，而多個線程可以共享進程的一些資源。在Python中同樣也是如此，考慮一下，如果Python程序中有兩個線程，都會進行同樣的一個動作——import sys，那么這個sys module究竟應該存在幾份？
是全局共享的還是每個線程都有一個sys module？如果每個線程有自己獨立module集合，那么Python對內存的消耗就會顯得非常驚人。所以在Python中，這些module都是全局共享的，仿佛這些module都是進程中的共享資源一樣，對于進程這個抽象概念，Python以PyInterpreterState對象來實現(xiàn)。
在Win32下，通常都會有多個進程，而Python實際上也可以有多個邏輯上的interpreter存在。在通常的情況下，Python中只有一個interpreter。這個interpreter中維護了一個或多個PyThreadState對象，與這些PyThreadState對象對應的線程輪流使用一個字節(jié)碼執(zhí)行引擎?？?，是不是與真實機器上的程序執(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虛擬機中，是通過一個全局解釋器鎖GIL（Global Interpreter Lock）來實現(xiàn)線程同步的，關于這部分內容，我們留到剖析Python多線程機制時再詳細考察。
好了，現(xiàn)在討論剛才提到的那兩個關鍵對象：表示進程概念的PyInterpreterObject對象和表示線程概念的PyThreadState對象。
【編輯推薦】
