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“Life is short, I use python” 这句喜闻乐见的宣传语，在某种程度上表白了应用 python 开发软件的高效。以笔者目前的能力来说，python 开发软件的高效次要体现在两个方面：1. 简略且贴合自然语言的语法设计，这使得 python 程序的可读性极佳，可能缩小将逻辑转换为程序，查看逻辑谬误的老本。2.（简直）一切都是对象的形象形式，凭此，软件开发者首先能够将物理世界的客观事物都形象为程序中的对象，而后自在组织及操作。本文将从 python 程序的执行和 python 程序中所有皆为对象两个话题，具体论述笔者对 python 高效编程的浅见。
因自己满腹经纶，故行文之间恐有纰漏，望诸君海涵，不吝赐教，若能予以斧正，则感激不尽。
python 程序的执行
图 1 first.py
有一个 first.py 文件, 内容如图 1 所示。python 解释器执行后，顺次输入 the first file 和 the main function。由此可知，python 解释器是“逐行解释”程序的。
图 2 second.py
在 first.py 的同级目录下增加一个 second.py 文件, 内容如图 2 所示，first.py 的内容更新为图 3 所示。python 解释器执行 first.py 后，顺次输入 the second file，the first file 和 the main function。这阐明，import 语句被最先执行，而且 second.py 不是主 module。此外，同级目录下多了一个__pycache__目录，其内有一个 second.cpython-38.pyc 文件(笔者应用的是 CPython3.8 解释器)，它是一个 binary 文件，执行 python second.cpython-38.pyc 后，打印 the second file。由此可知，python 解释器是先编译 second.py，而后将 pyc 文件给 first.py 应用。因而 python 解释器运行 python 程序的过程，蕴含了编译与解释两个阶段。
图 3 更新后的 first.py
从上述内容可知，import 的语义是导入 pyc 文件。那么，python 解释器抛出 ModuleNotFoundError 的本质是，__pycache__的父目录没有被退出到 python 解释器的搜寻门路中。个别地，python 解释器的搜寻门路包含 python 解释器执行的当前目录，规范库及 pip 装置目录，环境变量 PYTHONPATH 以及 sys.path.insert/append 动静增加的目录。
进一步地，python 解释器是如何执行”import second“这条语句的呢？python 官网文档在 importlib 中给出了答案[1]。首先调用__init__.py 文件中的 import_module 函数，而后调用_bootstrap.py 文件中的_gcd_import 函数，最初调用同文件下的_find_and_load 函数，其源码如下图 4 所示。通过源码可知，python 将程序运行所需的所有模块都保留在了 sys.modules 中，它是一个字典。
图 4 _find_and_load 函数源码
python 程序中所有皆为对象
批改 first.py 文件的内容如图 5 所示，python 解释器执行 first.py 后，输入内容如正文所示，这里，咱们先断言它们都是类的实例化对象。如何验证呢？
图 5 first.py
python 提供了__class__属性来获取对象的类。批改 first.py 文件内容如图 6 所示, 拜访它们的__class__后，输入的类如正文所示，由此验证了它们都是对象。而且，输入的这些类与 MyClass 一样，它们仍是类的实例化对象，能够持续拜访__class__属性，输入的类均为 <class ‘type’>。此时，咱们发现 module，function 和 int 的类都是 type，而且 type 的类仍是 type。由此可知，python 的对象体系如图 7 所示，其中 type 被称作 metaclass。
图 6 first.py 的类
联合 python 解释器逐行解释的工作原理可知，def myFunc 通过编译、解释后会被创立为名为 myFunc 的 function 对象，class MyClass 通过编译、解释后会被创立为名为 MyClass 的 class 对象。查阅 python 官网文档可知，类 function 实例化的 function 对象 myFunc 只容许被调用以及作为参数传递，MyClass 则能够实例化 object[2]。而且，Class MyClass 等同于 MyClass = type(‘MyClass’, (), {})，其中 type(className, bases, dict, **kwds)为 type 的一种构造函数[3]。
图 7 python 的对象体系
了解了 python 在宏观层面的对象体系后，咱们将眼光聚焦到对象自身。在 python 中，object 是数据和办法的聚合体, 其中数据与办法的可调用对象, 统称为 object 的属性（attribute），内置函数 dir(object)能够查看 object 的属性，object 调用拜访符 ”.” 能够拜访它的属性。
例如, 在 first.py 的同级目录下增加一个 third.py 文件, 内容如图 8 所示。python 解释器执行 third.py 后，third.py 中的输入内容如图 8 中正文所示。由此可知，module 对象 second，class 对象 MyClass 及 function 对象 myFunc，都是 module 对象 first 的属性。在 third.py 中应用 first.XXX 即可拜访它们。通过属性__module__，对象能够取得它隶属的 module 的名称。
图 8 third.py
除了符号 ”.” 以外，python 还提供了内置函数 getattr(object, name)，可能通过字符串映射到 object 的属性。与之绝对地，内置函数 setattr(object, name, value)则用于更新属性的值, 这就是 python 的反射机制。因为 python 程序中简直所有皆为对象，所以熟练掌握这些内置函数后，软件开发者可能轻松实现 基于字符串的事件驱动。
至此，咱们梳理一下上述内容：
1. 解释器逐行解释 python 程序。
2. python 文件被 import 后，会被 python 解释器转换成 module 对象。
3. 所有 module 对象被演绎在 sys.modules 字典内，key 是 moudle 对象的名称。
4. python 文件内的 class 对象，function 对象，根本数值对象，module 对象，都是该 python 文件被转换后的 module 对象的属性。
5. __class__属性能够获取对象的 class 对象，__module__属性能够获取对象隶属模块的名称。
6. 内置函数 getattr 和 setattr 实现了以字符串映射到 object 的属性。
实践上，基于以上 6 点内容，咱们能够从任意 python 对象登程，获取到 python 程序中的其余已被解释器实例化的任意对象。比方，从任意 python 对象推得其隶属的 module 对象，而后获取属性 module，最初拜访属性 module 内的对象。或者借助 sys.modules，绕过 import 语句，间接拜访其余 module 内的 python 对象。
python 解释器的解释程序和 python 程序中所有皆为对象的形象形式，赋予了软件开发者自在编排、更改 python 程序行为的能力。在此基础上，软件开发者再联合设计模式，开发教训以及大量练习，就能够实现高效、简洁、表达能力强的 python 程序。
参考文献
[1] https://docs.python.org/3/lib…
[2] https://docs.python.org/3/lib…
[3] https://docs.python.org/3/lib…
