python教程分享python的import 机制是怎么实现的

import 机制功能

python 的 import 机制基本上可以切分为三个不同的功能:

  • python运行时的全局模块池的维护和搜索;
  • 解析与搜索模块路径的树状结构;
  • 对不同文件格式的模块执行动态加载机制;

尽管 import 的表现形式千变万化,但是都可以归结为:import x.y.z 的形式,当然 import sys 也可以看成是 x.y.z 的一种特殊形式。而诸如 from、as 与 import 的结合,实际上同样会进行 import x.y.z 的动作,只是最后在当前名字空间中引入的符号各有不同。

然后导入模块,虚拟机会调用 __import__,那么我们就来看看这个函数长什么样子。

static pyobject *  builtin___import__(pyobject *self, pyobject *args, pyobject *kwds)  {      static char *kwlist[] = {"name", "globals", "locals", "fromlist",                               "level", 0};      //初始化globals、fromlist都为null      pyobject *name, *globals = null, *locals = null, *fromlist = null;      int level = 0;//表示默认绝对导入          //从pytupleobject中解析出需要的信息      if (!pyarg_parsetupleandkeywords(args, kwds, "u|oooi:__import__",                      kwlist, &name, &globals, &locals, &fromlist, &level))          return null;      //导入模块      return pyimport_importmodulelevelobject(name, globals, locals,                                              fromlist, level);  }

里面有一个pyarg_parsetupleandkeywords函数,我们需要提一下,它在虚拟机中是一个被广泛使用的函数,原型如下:

//python/getargs.c  int pyarg_parsetupleandkeywords(pyobject *, pyobject *,                                  const char *, char **, ...);

这个函数的作用是参数解析,负责将 args 和 kwds 中所包含的所有对象(指针)按指定的格式 format 解析成各种目标对象,可以是 python 的对象,例如 pylistobject、pylongobject,也可以是 c 的原生对象。

我们知道这个 builtin__import__ 里面的参数 args 指向一个 pytupleobject ,包含了 import 函数运行所需要的参数和信息,它是虚拟机在执行 import_name 指令的时候打包产生的。

然而在这里,虚拟机进行了一个逆动作,将打包后的这个 pytupleobject 拆开,重新获得当初的参数。python 在自身的实现中大量使用了这样的打包、拆包策略,使得可变数量的对象能够很容易地在函数之间传递。

该系列完结后,会介绍如何用 c 给 python 写扩展,到时候会剖析这个函数的用法。

在完成了对参数的拆包动作之后,会进入 pyimport_importmodulelevelobject ,这个我们在 import_name 中已经看到了,当然它内部也是调用了 __import__。

另外每个包和模块都有一个__name__和__path__属性。

import numpy as np  import numpy.core  import six  print(np.__name__, np.__path__)   """  numpy ['c:\python38\lib\site-packages\numpy']  """  print(np.core.__name__, np.core.__path__)  """  numpy.core ['c:\python38\lib\site-packages\numpy\core']  """  print(six.__name__, six.__path__)   """  six []  """

name__就是模块名或者包名,如果是包下面的包或者模块,那么就是包名.包名或者包名.模块名;至于__path__则是包所在的路径,对于模块而言, __path 为空列表。

此外还有一个 file 属性,对于模块而言就是其自身的完整路径;对于包而言则分两种情况,如果包内部存在 __init__.py 文件,那么得到的就是 __init__.py 文件的完整路径,没有则为 none。

下面来看一下不同的导入方式对应的字节码,然后在虚拟机的层面来理解这些导入方式。

单模块导入

以一个简单的模块导入为例:

import sys  """    0 load_const               0 (0)    2 load_const               1 (none)    4 import_name              0 (sys)    6 store_name               0 (sys)    8 load_const               1 (none)   10 return_value  """

这是我们一开始考察的例子,现在我们已经很清楚地了解了 import_name 的行为。在 import_name 指令的最后,虚拟机会将 pymoduleobject对象(指针)压入到运行时栈,随后会将 <"sys", pymoduleobject *> 存放到当前的 local名字空间中。

级联导入

import sklearn.linear_model.ridge  """    0 load_const               0 (0)    2 load_const               1 (none)    4 import_name              0 (sklearn.linear_model.ridge)    6 store_name               1 (sklearn)    8 load_const               1 (none)   10 return_value  """

如果是级联导入,那么 import_name 的指令参数则是完整的路径信息,该指令的内部将解析这个路径,并为 sklearn, sklearn.linear_model, sklearn.linear_model.ridge都创建一个 pymoduleobject 对象,这三者都存在于 sys.modules 里面。

但是我们看到 store_name 是 sklearn,表示只有 sklearn 这个符号暴露在了当前模块的 local 空间里面。可为什么是sklearn呢?难道不应该是 sklearn.linear_model.ridge 吗?

其实经过我们之前的分析这一点已经不再是问题了,因为 import sklearn.linear_model.ridge并不是说导入一个模块或包叫做 sklearn.linear_model.ridge,而是先导入 sklearn,然后把 linear_model 放在 sklearn 的属性字典里面,再把 ridge 放在 linear_model 的属性字典里面。

同理 sklearn.linear_model.ridge 代表的是先从 local 空间里面找到 sklearn,再从 sklearn 的属性字典中找到 linear_model,然后在 linear_model 的属性字典里面找到ridge。因为 linear_model 和 ridge 已经在相应的属性字典里面,我们通过 sklearn 一级一级往下找是可以找到的,因此只需要将符号 skearn 暴露给 local 空间即可。

或者说暴露 sklearn.linear_model.ridge 本身就是不合理的,因为这表示导入一个名字就叫做 sklearn.linear_model.ridge 的模块或者包,但显然不存在。而即便我们创建了这样的一个模块或包,由于 python 的语法解析规范依旧不会得到想要的结果。不然的话,假设 import test_import.a,那是导入名为 test_import.a 的模块或包呢?还是导入 test_import 下的 a 呢?

也正如我们之前分析的 test_import.a,我们在导入 test_import.a 的时候,会把 test_import 加载进来,然后把 a 加到 test_import 的属性字典里面,最后只需要把 test_import 返回即可。

因为通过 test_import 可以找到 a,或者说 test_import.a 代表的含义就是从 test_import 的属性字典里面获取 a,所以 import test_import.a 必须要返回 test_import,而且只需返回 test_import。

至于 sys.modules 里面虽然存在字符串名为 "test_import.a"的 key 的,但这是为了避免重复加载所采取的策略,它依旧表示从 test_import 的属性字典里面获取 a。

import pandas.core    print(pandas.dataframe({"a": [1, 2, 3]}))  """     a  0  1  1  2  2  3  """  # 所以通过 pandas.dataframe 是可以调用的

导入 pandas.core 会先导入 pandas,也就是执行 pandas 内部的 init 文件。虽然 sys.modules 里面同时有 "pandas" 和 "pandas.core",但是暴露在 local 空间的只有 pandas,所以调用 pandas.dataframe 是完全合理的。至于 pandas.core 显然它无法暴露,因为这不符合 python 的变量命名规范,变量的名称里面不能出现小数点,它只是单纯地表示从 pandas 的属性字典中加载 core。

from & import

from sklearn.linear_model import ridge  """    0 load_const               0 (0)    2 load_const               1 (('ridge',))    4 import_name              0 (sklearn.linear_model)    6 import_from              1 (ridge)    8 store_name               1 (ridge)   10 pop_top   12 load_const               2 (none)   14 return_value  """

注意此时的 2 load_const 不再是 none 了,而是一个元组,虚拟机将 ridge 放到了当前模块的 local 空间中。并且 sklearn.linear_model 和 sklearn 都被导入了,存在 sys.modules 里面。

但是 sklearn 却并不在当前 local 空间中,尽管它被创建了,但是又被隐藏了。import_name 是 sklearn.linear_model,也表示导入 sklearn,然后把 sklearn 下面的 linear_model 加入到 sklearn 的属性字典里面。

而之所以 sklearn 没在 local 空间里面,可以这样理解。当只出现 import 的时候,那么我们必须从头开始一级一级向下调用,所以顶层的包必须加入到 local 空间里面。但这里通过 from … import …把 ridge 导出了,此时 ridge 已经指向了 sklearn 下面的 linear_model 下面的 ridge,那么就不需要 sklearn 了,或者说 sklearn 就没必要暴露在 local 空间里面了,但它确实被导入进来了。

并且 sys.modules 里面也不存在 "ridge"这个key,存在的是 "sklearn.linear_model.ridge",暴露给 local空间的符号是 ridge。

所以正如上面所说,不管什么导入,都可以归结为 import x.y.z 的形式,只是暴露出来的符号不同罢了。

import & as

import sklearn.linear_model.ridge as xxx  """    0 load_const               0 (0)    2 load_const               1 (none)    4 import_name              0 (sklearn.linear_model.ridge)    6 import_from              1 (linear_model)    8 rot_two   10 pop_top   12 import_from              2 (ridge)   14 store_name               3 (xxx)   16 pop_top   18 load_const               1 (none)   20 return_value  ""

这个和上面的 from & import 类似,"sklearn", "sklearn.linear_model", "sklearn.linear_model.ridge" 都在 sys.modules 里面。但是我们加上了 as xxx,那么这个 xxx 就直接指向了 sklearn 下面的 linear_model 下面的 ridge,此时就不需要 sklearn 了。

因此只有 xxx 暴露在了当前模块的 local空间里面,而 sklearn 虽然也被导入了,但它只在 sys.modules 里面,没有暴露给当前模块的 local 空间。

from & import & as

from sklearn.linear_model import ridge as xxx

这个我想连字节码都不需要贴了,和之前的 from & import 一样,只是最后暴露给 local 空间的 ridge 变成了我们自己指定的 xxx。

与module对象有关的名字空间问题

同函数、类一样,每个 pymoduleobject 也有自己的名字空间。一个模块不能直接访问另一个模块的内容,尽管模块内部的作用域比较复杂,比如:遵循 legb 规则,但是模块与模块之间的划分则是很明显的。

# test1.py  name = "古明地觉"  def print_name():      return name  # test2.py  from test1 import name, print_name  name = "古明地恋"  print(print_name())  # 古明地觉

执行 test2.py 之后,发现打印的依旧是"古明地觉"。我们说 python 是根据 legb 规则进行查找,而 print_name 函数里面没有 name,那么去外层找。test2.py 里面的 name 是"古明地恋",但是打印的依旧是 test1.py 里面的 "古明地觉"。为什么?

还是那句话,模块与模块之间的作用域划分的非常明显,print_name 是 test1.py 里面的函数,所以在返回 name 的时候,只会从 test1.py 中搜索,无论如何都是不会跳过test1.py、跑到 test2.py 里面的。

再来看个例子:

# test1.py  name = "古明地觉"  nicknames = ["小五", "少女觉"]  # test2.py  import test1  test1.name = "❤古明地觉❤"  test1.nicknames = ["觉大人"]  from test1 import name, nicknames  print(name)  # ❤古明地觉❤  print(nicknames)  # ['觉大人']

此时打印的结果变了,很简单,这里是直接把 test1 里面的变量修改了。因为这种方式,相当于直接修改 test1 的属性字典。那么后续再导入的时候,打印的就是修改之后的值。

# test1.py  name = "古明地觉"  nicknames = ["小五", "少女觉"]  # test2.py  from test1 import name, nicknames  name = "古明地恋"  nicknames.remove("小五")  from test1 import name, nicknames  print(name)  # 古明地觉  print(nicknames)  # ["少女觉"]

如果是 from test1 import name, nicknames,那么相当于在当前的 local空间中新创建变量 name 和 nicknames,它们和 test1 中的 name 和 nicknames 指向相同的对象。

name = "古明地觉" 相当于重新赋值了,所以不会影响test1里的 name;而 nicknames.remove 则是在本地进行修改,所以会产生影响。

小结

以上就是模块(包)相关的内容,虽然一个项目可以有很多个文件,但是每个文件的执行原理是一致的。无论一个文件是作为模块被导入,还是直接作为启动文件被执行,虚拟机的执行流程都没有变化。

通过模块和包,我们便可以对项目进行功能上的划分,从而更好地组织项目。

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