从底层理解Python的执行(7)

现在我们实现一个 Trace 的子类，在这个子类中增加 callback 和 doreport 这两个方法。callback 方法将在每一个操作之后被调用。doreport 方法将我们收集到的信息打印出来。

这是一个伪函数追踪器实现：

class DummyTrace(Trace): def __init__(self, func): self.func = func self.data = collections.OrderedDict() self.last_frame = None self.known_frame = [] self.report = [] def callback(self, stack, frame, exc): if frame not in self.known_frame: self.known_frame.append(frame) self.report.append(" === Entering New Frame {0} ({1}) ===".format(frame.f_code.co_name, id(frame))) self.last_frame = frame if frame != self.last_frame: self.report.append(" === Returning to Frame {0} {1}===".format(frame.f_code.co_name, id(frame))) self.last_frame = frame self.report.append(str(stack)) instr = FrameAnalyser(frame).next_instr() offset = str(instr.offset).rjust(8) opname = str(instr.opname).ljust(20) arg = str(instr.arg).ljust(10) self.report.append("{0} {1} {2} {3}".format(offset, opname, arg, instr.argval)) self.do_auto_follow(stack, frame) def do_report(self): print("\n".join(self.report))

这里有一些实现的例子和使用方法。格式有些不方便观看，毕竟我并不擅长于搞这种对用户友好的报告的事儿。

递推式构造列表(List Comprehensions)的追踪示例 。

总结

这个小项目是一个了解 Python 底层的良好途径，包括解释器的 main loop，Python 实现的 C 代码编程、Python 字节码。通过这个小工具我们可以看到 Python 一些有趣构造函数的字节码行为，例如生成器、上下文管理和递推式构造列表。

这里是这个小项目的完整代码。更进一步的，我们还可以做的是修改我们所追踪的函数的堆栈。我虽然不确定这个是否有用，但是可以肯定是这一过程是相当有趣的。

无需操作系统直接运行 Python 代码 

CentOS上源码安装Python3.4 

《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版]

《Python开发技术详解》.( 周伟,宗杰).[高清PDF扫描版+随书视频+代码]

Python脚本获取Linux系统信息