python中的函数、生成器的工作原理
1.python中函数的工作原理
def foo():
bar()
def bar():
passpython的解释器，也就是python.exe(c编写)会用PyEval_EvalFramEx(c函数)运行foo()函数
首先会创建一个栈帧(stack Frame),在栈帧对象的上下文里面去运行这个字节码。
import dis print(dis.dis(foo)) #打印字节码
可以尝试着去打印foo的字节码：
关于字节码的解释：
LOAD_GLOBAL：首先导入bar这个函数 CALL_FUNCTION：执行bar函数 POP_TOP：从栈的顶端去把元素打印出来 LOAD_CONST：返回结果，这里没有return，就是None RETURN_VALUE：返回结果
打印bar的字节码：
print(dis.dis(bar))
这个字节码全局是唯一的，函数是全局唯一的，然后在函数里面会调用另外一个函数。
当foo调用函数bar，又会创建一个栈帧，然后将这个函数的控制权交给这个栈帧。
所有的栈帧都分配在内存中，它不是放在栈的内存上，而是放在堆的内存上，你不去释放它就会一直存在我们的内存当中。
这就决定了栈帧可以独立于调用者存在，比如就算函数不存在了，只要有指针指向bar这个栈帧，就可以对其进行控制。
（python中一切皆对象，栈帧也是对象，是一个字节码对象）
import inspect
frame = None #保存frame
def foo():
bar()
def bar():
global frame #引入全局变量
frame = inspect.currentframe() #将bar的frame赋给全局变量
foo()
print(frame.f_code.co_name) #bar 函数退出之后，依然可以拿到bar函数的栈帧
caller_frame = frame.f_back
print(caller_frame.f_code.co_name) #foo 也可以拿到foo函数的栈帧2.生成器的实现原理
在静态语言中，函数调用的时候是一个栈的形式，函数调用完成之后栈就会被销毁。
下面是函数的调用过程：
PyEval_evalFrameEx会创建一个foo的栈帧对象，这个对象里面有两个属性。f_back为None，因为没有上层函数，f_code指向foo的字节码
同时PyEval_evalFrameEx也会创建一个bar的栈帧对象，f_back指向foo，f_code指向bar的字节码。
最大的特点就是栈帧对象存在于堆内存中，这样生成器才有实现的可能。
def gen_func():
yield 1
name = "ming"
yield 2
age = 28
return "kebi" #在早期的生成器版本中不能使用return当python解释器在读取gen_fun()这个函数的时候，发现yield关键字就会将其标记为生成器函数。
gen_func()
当我们来调用这个函数的时候，就会返回一个生成器对象。
这个生成器对象是将PyFrame做了一层封装。
在PyFrameObject和PyCodeObject上面又封装了一层PyGenObject，就是python的生成器对象。
PyGenObject中gi_frame属性指向PyGrameObject,gi_code属性指向PyCodeObject。
PyFrameObject又有f_lasti和f_locals属性。
f_lasti会指向最近执行的这个代码。
可以尝试打印字节码：
def gen_func():
yield 1
name = "ming"
yield 2
age = 28
return "kebi" #在早期的生成器版本中不能使用return
import dis
gen = gen_func()
print(dis.dis(gen))查看结果：
这里面可以看到有两次yield。当我们每一次对生成器做一次调用的时候，它遇到yield就会停止。
停止了之后，就会记录f_lasti(位置)和f_locals（变量）这两个值。
可以尝试着调用打印取每一个值，f_lasti和f_locals的变化
print(gen.gi_frame.f_lasti) #-1
print(gen.gi_frame.f_locals) #{}
next(gen)
print(gen.gi_frame.f_lasti) #2
print(gen.gi_frame.f_locals) #{}
next(gen)
print(gen.gi_frame.f_lasti) #12
print(gen.gi_frame.f_locals) #{'name':'ming'}与上方字节码是一样的。
这样整个生成器对象就存在与堆内存中，可以独立存在，每次执行一次函数，就会生成一个栈帧对象。
我们可以在任何地方，只要能拿到这个栈帧对象就能够往前走。这也是python中协程的一个理论基础。
此时我们可以知道为什么生成器是一个一个返回。
3.pyc文件
当你在执行python代码的时候，会发现执行目录下面会出现.pyc文件。
[ resources]# ls r1.py r1.pyc r2.py r3.py [ resources]# cat r1.pyc ?:] dZdS(tname_r1N(R(((s/tmp/demo/resources/r1.py<module>s
r1.pyc是一个二进制文件，当执行的文件中存在包的引入就会编译生成二进制文件。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。