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深入Python解釋器理解Python中的字節(jié)碼

 更新時間:2015年04月01日 10:25:19   作者:Romain Gaucher  
這篇文章深入Python解釋器、從其對字節(jié)碼的處理過程來詳解Python中的字節(jié)碼,需要的朋友可以參考下

我最近在參與Python字節(jié)碼相關的工作,想與大家分享一些這方面的經(jīng)驗。更準確的說,我正在參與2.6到2.7版本的CPython解釋器字節(jié)碼的工作。

Python是一門動態(tài)語言,在命令行工具下運行時,本質上執(zhí)行了下面的步驟:

  •     當?shù)谝淮螆?zhí)行到一段代碼時,這段代碼會被編譯(如,作為一個模塊加載,或者直接執(zhí)行)。根據(jù)操作系統(tǒng)的不同,這一步生成后綴名是pyc或者pyo的二進制文件。
  •     解釋器讀取二進制文件,并依次執(zhí)行指令(opcodes)。

Python解釋器是基于棧的。要理解數(shù)據(jù)流向,我們需要知道每條指令的棧效應(如,操作碼和參數(shù))。

探索Python二進制文件

得到一個二進制文件字節(jié)碼的最簡單方式,是對CodeType結構進行解碼:
 

import marshal
fd = open('path/to/my.pyc', 'rb')
magic = fd.read(4) # 魔術數(shù),與python版本相關
date = fd.read(4) # 編譯日期
code_object = marshal.load(fd)
fd.close()

code_object包含了一個CodeType對象,它代表被加載文件的整個模塊。為了查看這個模塊的類定義、方法等的所有嵌套編碼對象(編碼對象,原文為code object),我們需要遞歸地檢查CodeType的常量池。就像下面的代碼:
 

import types
 
def inspect_code_object(co_obj, indent=''):
print indent, "%s(lineno:%d)" % (co_obj.co_name, co_obj.co_firstlineno)
for c in co_obj.co_consts:
if isinstance(c, types.CodeType):
inspect_code_object(c, indent + ' ')
 
inspect_code_object(code_object) # 從第一個對象開始

這個案例中,我們打印出一顆編碼對象樹,每個編碼對象是其父對象的子節(jié)點。對下面的代碼:
 

class A:
def __init__(self):
pass
def __repr__(self):
return 'A()'
a = A()
print a

我們得到的樹形結果是:

<module>(lineno:2)
 A(lineno:2)
 __init__(lineno:3)
 __repr__(lineno:5)

為了測試,我們可以通過compile指令,編譯一個包含Python源碼的字符串,從而能夠得到一個編碼對象:
 

co_obj = compile(python_source_code, '<string>', 'exec')

要獲取更多關于編碼對象的信息,我們可以查閱Python文檔的co_* fields 部分。

初見字節(jié)碼

一旦我們得到了編碼對象,我們就可以開始對它進行拆解了(在co_code字段)。從字節(jié)碼中解析出它的含義:

  • ? 解釋操作碼的含義
  • ? 提取任意參數(shù)

dis模塊的disassemble函數(shù)展示了是如何做到的。對我們前面例子,它輸出的結果是:

2 0 LOAD_CONST 0 ('A')
 3 LOAD_CONST 3 (())
 6 LOAD_CONST 1 (<code object A at 0x42424242, file "<string>", line 2>)
 9 MAKE_FUNCTION 0
 12 CALL_FUNCTION 0
 15 BUILD_CLASS
 16 STORE_NAME 0 (A)
 
8 19 LOAD_NAME  0 (A)
 22 CALL_FUNCTION 0
 25 STORE_NAME 1 (a)
 
9 28 LOAD_NAME  1 (a)
 31 PRINT_ITEM
 32 PRINT_NEWLINE
 33 LOAD_CONST 2 (None)
 36 RETURN_VALUE

我們得到了:

  •     行號(當它改變時)
  •     指令的序號
  •     當前指令的操作碼
  •     操作參數(shù)(oparg),操作碼用它來計算實際的參數(shù)。例如,對于LOAD_NAME操作碼,操作參數(shù)指向tuple co_names的索引。
  •     計算后的實際參數(shù)(圓括號內)

對于序號為6的指令,操作碼LOAD_CONST的操作參數(shù),指向需要從tuple co_consts加載的對象。這里,它指向A的類型定義。同樣的,我們能夠繼續(xù)并反編譯所有的代碼對象,得到模塊的全部字節(jié)碼。

字節(jié)碼的第一部分(序號0到16),與A的類型定義有關;其他的部分是我們實例化A,并打印它的代碼。

有趣的字節(jié)碼構造

所有的操作碼都是相當直接易懂的,但是由于下面的原因,在個別情況下會顯得奇怪:

  •     編譯器優(yōu)化
  •     解釋器優(yōu)化(因此會導致加入額外的操作碼)

順序變量賦值

首先,我們看看順序地對多個元素賦值,會發(fā)生什么:

(1) a, b = 1, '2'
(2) a, b = 1, e
(3) a, b, c = 1, 2, e
(4) a, b, c, d = 1, 2, 3, e

這4中語句,會產(chǎn)生差別相當大的字節(jié)碼。

第一種情況最簡單,因為賦值操作的右值(RHS)只包含常量。這種情況下,CPython會創(chuàng)建一個(1, ‘a(chǎn)') 的t uple,使用UNPACK_SEQUENCE操作碼,把兩個元素壓到棧上,并對變量a和b分別執(zhí)行STORE_FAST操作:

0 LOAD_CONST 5 ((1, '2'))
3 UNPACK_SEQUENCE 2
6 STORE_FAST 0 (a)
9 STORE_FAST 1 (b)

而第二種情況,則在右值引入了一個變量,因此一般情況下,會調用一條取值指令(這里簡單地調用了LOAD_GLOBAL指令)。但是,編譯器不需要在棧上為這些值創(chuàng)建一個新的tuple,也不需要調用UNPACK_SEQUENCE(序號18);調用ROT_TWO就足夠了,它用來交換棧頂?shù)膬蓚€元素(雖然交換指令19和22也可以達到目的)。

12 LOAD_CONST 1 (1)
15 LOAD_GLOBAL 0 (e)
18 ROT_TWO
19 STORE_FAST 0 (a)
22 STORE_FAST 1 (b)

第三種情況變得很奇怪。把表達式放到棧上與前一種情況的處理方式相同,但是在交換棧頂?shù)?個元素后,它再次交換了棧頂?shù)?個元素:

25 LOAD_CONST 1 (1)
28 LOAD_CONST 3 (2)
31 LOAD_GLOBAL 0 (e)
34 ROT_THREE
35 ROT_TWO
36 STORE_FAST 0 (a)
39 STORE_FAST 1 (b)
42 STORE_FAST 2 (c)

最后一種情況是通用的處理方式,ROT_*操作看起來行不通了,編譯器創(chuàng)建了一個tuple,然后調用UNPACK_SEQUENCE把元素放到棧上:

45 LOAD_CONST 1 (1)
48 LOAD_CONST 3 (2)
51 LOAD_CONST 4 (3)
54 LOAD_GLOBAL 0 (e)
57 BUILD_TUPLE 4
60 UNPACK_SEQUENCE 4
63 STORE_FAST 0 (a)
66 STORE_FAST 1 (b)
69 STORE_FAST 2 (c)
72 STORE_FAST 3 (d)

函數(shù)調用構造

最后一組有趣的例子是關于函數(shù)調用構造,以及創(chuàng)建調用的4個操作碼。我猜測這些操作碼的數(shù)量是為了優(yōu)化解釋器代碼,因為它不像Java,有invokedynamic,invokeinterface,invokespecial,invokestatic或者invokevirtual之一。

Java中,invokeinterface,invokespecial和invokevirtual都是從靜態(tài)類型語言中借鑒來的(invokespecial只被用來調用構造函數(shù)和父類AFAIK)。Invokestatic是自我描述的(不需要把接收方放在棧上),在Python中沒有類似的概念(在解釋器層面上,而不是裝飾者)。簡短的說,Python調用都能被轉換成invokedynamic。

在Python中,不同的CALL_*操作碼確實不存在,原因是類型系統(tǒng),靜態(tài)方法,或者特殊訪問構造器的需求。它們都指向了Python中一個函數(shù)調用是如何確定的。從語法來看:

調用結構允許代碼這些寫:
 

func(arg1, arg2, keyword=SOME_VALUE, *unpack_list, **unpack_dict)

關鍵字參數(shù)允許通過形式參數(shù)的名稱來傳遞參數(shù),而不僅僅是通過位置。*符號從一個可迭代的容器中取出所有元素,作為參數(shù)傳入(逐個元素,不是以tuple的形式),而**符號處理一個包含關鍵字和值的字典。

這個例子用到了調用構造的幾乎所有特性:
? 傳遞變量參數(shù)列表(_VAR):CALL_FUNCTION_VAR, CALL_FUNCTION_VAR_KW
? 傳遞基于字典的關鍵字(_KW):CALL_FUNCTION_KW, CALL_FUNCTION_VAR_KW

字節(jié)碼是這樣的:

0 LOAD_NAME 0 (func)
3 LOAD_NAME 1 (arg1)
6 LOAD_NAME 2 (arg2)
9 LOAD_CONST 0 ('keyword')
12 LOAD_NAME 3 (SOME_VALUE)
15 LOAD_NAME 4 (unpack_list)
18 LOAD_NAME 5 (unpack_dict)
21 CALL_FUNCTION_VAR_KW 258

通常,CALL_FUNCTION調用將oparg解析為參數(shù)個數(shù)。但是,更多的信息被編碼。第一個字節(jié)(0xff掩碼)存儲參數(shù)的個數(shù),第二個字節(jié)((value >> 8) & 0xff)存儲傳遞的關鍵字參數(shù)個數(shù)。為了要計算需要從棧頂彈出的元素個數(shù),我們需要這么做:
 

na = arg & 0xff # num args
nk = (arg >> 8) & 0xff # num keywords
n_to_pop = na + 2 * nk + CALL_EXTRA_ARG_OFFSET[op]

CALL_EXTRA_ARG_OFFSET包含了一個偏移量,由調用操作碼確定(對CALL_FUNCTION_VAR_KW來說,是2)。這里,在訪問函數(shù)名稱前,我們需要彈出6個元素。

對于其他的CALL_*調用,完全依賴于代碼是否使用列表或者字典傳遞參數(shù)。只需要簡單的組合即可。

構造一個極小的CFG

為了理解代碼是如何運行的,我們可以構造一個控制流程圖(control-flow graph,CFG),這個過程非常有趣。我們通過它,查看在什么條件下,哪些無條件判斷的操作碼(基本單元)序列會被執(zhí)行。

即使字節(jié)碼是一門真正的小型語言,構造一個運行穩(wěn)定的CFG需要大量的細節(jié)工作,遠超出本博客的范圍。因此如果需要一個真實的CFG實現(xiàn),你可以看看這里equip。

在這里,我們只關注沒有循環(huán)和異常的代碼,因此控制流程只依賴與if語句。

只有少數(shù)幾個操作碼能夠執(zhí)行地址跳轉(對沒有循環(huán)和異常的情況);它們是:

    JUMP_FORWARD:在字節(jié)碼中跳轉到一個相對位置。參數(shù)是跳過的字節(jié)數(shù)。
    JUMP_IF_FALSE_OR_POP,JUMP_IF_TRUE_OR_POP,JUMP_ABSOLUTE,POP_JUMP_IF_FALSE,以及POP_JUMP_IF_TRUE:參數(shù)都是字節(jié)碼中的絕對地址。

為一個函數(shù)夠造CFG,意味著要創(chuàng)建基本的單元(不包含條件判斷的操作碼序列——除非有異常發(fā)生),并且把它們與條件和分支連在一起,構成一個圖。在我們的例子中,我們只有True、False和無條件分支。

讓我們來考慮下面的代碼示例(在實際中絕對不要這樣用):
 

def factorial(n):
if n &lt;= 1:
return 1
elif n == 2:
return 2
return n * factorial(n - 1)

如前所述,我們得到factorial方法的代碼對象:
 

module_co = compile(python_source, '', 'exec')
meth_co = module_co.co_consts[0]

反匯編結果是這樣的(<<<后是我的注釋):
 

3  0 LOAD_FAST  0 (n)
  3 LOAD_CONST  1 (1)
  6 COMPARE_OP  1 (<=)
  9 POP_JUMP_IF_FALSE 16  <<< control flow
 
4  12 LOAD_CONST  1 (1)
  15 RETURN_VALUE    <<< control flow
 
5 >> 16 LOAD_FAST  0 (n)
  19 LOAD_CONST  2 (2)
  22 COMPARE_OP  2 (==)
  25 POP_JUMP_IF_FALSE 32  <<< control flow
 
6  28 LOAD_CONST  2 (2)
  31 RETURN_VALUE    <<< control flow
 
7 >> 32 LOAD_FAST  0 (n)
  35 LOAD_GLOBAL  0 (factorial)
  38 LOAD_FAST  0 (n)
  41 LOAD_CONST  1 (1)
  44 BINARY_SUBTRACT
  45 CALL_FUNCTION  1
  48 BINARY_MULTIPLY
  49 RETURN_VALUE    <<< control flow

在這個字節(jié)碼中,我們有5條改變CFG結構的指令(添加約束條件,或者允許快速退出):

    POP_JUMP_IF_FALSE:跳轉到絕對地址16和32;
    RETURN_VALUE:從棧頂彈出一個元素,并返回。

提取基本單元很簡單,因為我們只關心那些改變控制流程的指令。在我們的例子中,我們沒有遇到強制跳轉指令,如JUMP_FORWARD或JUMP_ABSOLUTE。

提取這類結構的代碼示例:

import opcode
RETURN_VALUE = 83
JUMP_FORWARD, JUMP_ABSOLUTE = 110, 113
FALSE_BRANCH_JUMPS = (111, 114) # JUMP_IF_FALSE_OR_POP, POP_JUMP_IF_FALSE
 
def find_blocks(meth_co):
 blocks = {}
 code = meth_co.co_code
 finger_start_block = 0
 i, length = 0, len(code)
 while i < length:
 op = ord(code[i])
 i += 1
 if op == RETURN_VALUE: # We force finishing the block after the return,
    # dead code might still exist after though...
 blocks[finger_start_block] = {
 'length': i - finger_start_block - 1,
 'exit': True
 }
 finger_start_block = i
 elif op >= opcode.HAVE_ARGUMENT:
 oparg = ord(code[i]) + (ord(code[i+1]) << 8)
 i += 2
 if op in opcode.hasjabs: # Absolute jump to oparg
 blocks[finger_start_block] = {
  'length': i - finger_start_block
 }
 if op == JUMP_ABSOLUTE: # Only uncond absolute jump
  blocks[finger_start_block]['conditions'] = {
  'uncond': oparg
  }
 else:
  false_index, true_index = (oparg, i) if op in FALSE_BRANCH_JUMPS else (i, oparg)
  blocks[finger_start_block]['conditions'] = {
  'true': true_index,
  'false': false_index
  }
 finger_start_block = i
 elif op in opcode.hasjrel:
 # Essentially do the same...
 pass
 
 return blocks

我們得到了下面的基本單元:
 

Block 0: {'length': 12, 'conditions': {'false': 16, 'true': 12}}
Block 12: {'length': 3, 'exit': True}
Block 16: {'length': 12, 'conditions': {'false': 32, 'true': 28}}
Block 28: {'length': 3, 'exit': True}
Block 32: {'length': 17, 'exit': True}

以及單元的當前結構:
 

Basic blocks
 start_block_index :=
 length := size of instructions
 condition := true | false | uncond -> target_index
 exit* := true

我們得到了控制流程圖(除了入口和隱式的退出單元),之后我們可以把它轉化成可視化的圖形:
 

def to_dot(blocks):
cache = {}
 
def get_node_id(idx, buf):
if idx not in cache:
cache[idx] = 'node_%d' % idx
buf.append('%s [label="Block Index %d"];' % (cache[idx], idx))
return cache[idx]
 
buffer = ['digraph CFG {']
buffer.append('entry [label="CFG Entry"]; ')
buffer.append('exit [label="CFG Implicit Return"]; ')
 
for block_idx in blocks:
node_id = get_node_id(block_idx, buffer)
if block_idx == 0:
buffer.append('entry -&gt; %s;' % node_id)
if 'conditions' in blocks[block_idx]:
for cond_kind in blocks[block_idx]['conditions']:
target_id = get_node_id(blocks[block_idx]['conditions'][cond_kind], buffer)
buffer.append('%s -&gt; %s [label="%s"];' % (node_id, target_id, cond_kind))
if 'exit' in blocks[block_idx]:
buffer.append('%s -&gt; exit;' % node_id)
 
buffer.append('}')
return 'n'.join(buffer)

可視化的流程控制圖:

201541101827020.jpg (552×517)

為什么有這篇文章?

需要訪問Python字節(jié)碼的情況確實很少見,但是我已經(jīng)遇到過幾次這種情形了。我希望,這篇文章能夠幫助那些開始研究Python逆向工程的人們。

然而現(xiàn)在,我正在研究Python代碼,尤其是它的字節(jié)碼。由于目前在Python中尚不存在這樣的工具(并且檢測源代碼通常會留下非常低效的裝飾器檢測代碼),這就是為什么equip會出現(xiàn)的原因。

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