python中的frame是什么意思？

Frame对象表示执行帧，表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。

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想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。可以使用sys模块的_getframe()函数、或inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧。

f_back: 调用栈的前一帧。

f_code: 栈帧对应的code对象。

f_locals: 用在当前栈帧时与内建函数locals()相同，但你可以先获取其他帧然后使用这个属性获取那个帧的locals()。

f_globals: 用在当前栈帧时与内建函数globals()相同，但你可以先获取其他帧……

示例： 假设在下面代码的第四行打断点

函数被断点停止住时刻的frame信息如下

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python 为什么要进行递归限制

因为递归的效率较低，如果不进行限制可能运行一个py文件会花费大量的时间

ue5python原理

Python先把代码（.py文件）编译成字节码，交给字节码虚拟机，然后解释器一条一条执行字节码指令，从而完成程序的执行。

1.1python先把代码(.py文件)编译成字节码，交给字节码虚拟机，然后解释器会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令，

并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令，从而完成程序的执行。Python解释器实际上是在模拟操作中执行文件的过程。PyCodeObject对象

中包含了字节码指令以及程序的所有静态信息，但没有包含程序运行时的动态信息——执行环境（PyFrameObject)

2. 字节码

字节码在python解释器程序里对应的是PyCodeObject对象

.pyc文件是字节码在磁盘上的表现形式

2.1从整体上看：OS中执行程序离不开两个概念：进程和线程。python中模拟了这两个概念，模拟进程和线程的分别是PyInterpreterState和

PyTreadState。即：每个PyThreadState都对应着一个帧栈，python解释器在多个线程上切换。当python解释器开始执行时，它会先进行一

些初始化操作，最后进入PyEval_EvalFramEx函数，它的作用是不断读取编译好的字节码，并一条一条执行，类似CPU执行指令的过程。函数内部

主要是一个switch结构，根据字节码的不同执行不同的代码。

3. .pyc文件

PyCodeObject对象的创建时机是模块加载的时候，及import

Python test.py会对test.py进行编译成字节码并解释执行，但是不会生成test.pyc

如果test.py加载了其他模块，如import urlib2, Python会对urlib2.py进行编译成字节码，生成urlib2.pyc,然后对字节码进行解释

如果想生成test.pyc，我们可以使用Python内置模块py_compile来编译。

加载模块时，如果同时存在.py和pyc,Python会尝试使用.pyc，如果.pyc的编译时间早于.py的修改时间，则重新编译.py并更新.pyc。

4. PyCodeObject

Python代码的编译结果就是PyCodeObject对象

typedef struct {

PyObject_HEAD

int co_argcount; /* 位置参数个数 */

int co_nlocals; /* 局部变量个数 */

int co_stacksize; /* 栈大小 */

int co_flags;

PyObject *co_code; /* 字节码指令序列 */

PyObject *co_consts; /* 所有常量集合 */

PyObject *co_names; /* 所有符号名称集合 */

PyObject *co_varnames; /* 局部变量名称集合 */

PyObject *co_freevars; /* 闭包用的的变量名集合 */

PyObject *co_cellvars; /* 内部嵌套函数引用的变量名集合 */

/* The rest doesn’t count for hash/cmp */

PyObject *co_filename; /* 代码所在文件名 */

PyObject *co_name; /* 模块名|函数名|类名 */

int co_firstlineno; /* 代码块在文件中的起始行号 */

PyObject *co_lnotab; /* 字节码指令和行号的对应关系 */

void *co_zombieframe; /* for optimization only (see frameobject.c) */

} PyCodeObject;

5. .pyc文件格式

加载模块时，模块对应的PyCodeObject对象被写入.pyc文件

6.分析字节码

6.1解析PyCodeObject

Python提供了内置函数compile可以编译python代码和查看PyCodeObject对象

6.2指令序列co_code的格式

opcode oparg opcode opcode oparg …

1 byte 2 bytes 1 byte 1 byte 2 bytes

Python内置的dis模块可以解析co_code

7. 执行字节码

Python解释器的原理就是模拟可执行程序再X86机器上的运行，X86的运行时栈帧如下图

Python解释器的原理就是模拟上述行为。当发生函数调用时，创建新的栈帧，对应Python的实现就是PyFrameObject对象。

PyFrameObject对象创建程序运行时的动态信息，即执行环境

7.1 PyFrameObject

typedef struct _frame{

PyObject_VAR_HEAD //"运行时栈"的大小是不确定的

struct _frame *f_back; //执行环境链上的前一个frame，很多个PyFrameObject连接起来形成执行环境链表

PyCodeObject *f_code; //PyCodeObject 对象，这个frame就是这个PyCodeObject对象的上下文环境

PyObject *f_builtins; //builtin名字空间

PyObject *f_globals; //global名字空间

PyObject *f_locals; //local名字空间

PyObject **f_valuestack; //"运行时栈"的栈底位置

PyObject **f_stacktop; //"运行时栈"的栈顶位置

//...

int f_lasti; //上一条字节码指令在f_code中的偏移位置

int f_lineno; //当前字节码对应的源代码行

//...

//动态内存，维护(局部变量+cell对象集合+free对象集合+运行时栈)所需要的空间

PyObject *f_localsplus[1];

} PyFrameObject;

每一个 PyFrameObject对象都维护了一个 PyCodeObject对象，这表明每一个 PyFrameObject中的动态内存空间对象都和源代码中的一段Code相对应。

关于Python中的一段为Python脚本添加行号脚本

C语言有__LINE__来表示源代码的当前行号，经常在记录日志时使用。Python如何获取源代码的当前行号？

The C Language has the __LINE__ macro, which is wildly used in logging, presenting the current line of the source file. And how to get the current line of a Python source file?

exception输出的函数调用栈就是个典型的应用：

A typical example is the output of function call stack when an exception:

python代码

File "D:\workspace\Python\src\lang\lineno.py", line 19, in module

afunc()

File "D:\workspace\Python\src\lang\lineno.py", line 15, in afunc

errmsg = 1/0

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

那么我们就从错误栈的输出入手，traceback模块中：

Now that, Let's begin with the output of an exception call stack, in the traceback module:

python代码

def print_stack(f=None, limit=None, file=None):

"""Print a stack trace from its invocation point.

The optional 'f' argument can be used to specify an alternate

stack frame at which to start. The optional 'limit' and 'file'

arguments have the same meaning as for print_exception().

"""

if f is None:

try:

raise ZeroDivisionError

except ZeroDivisionError:

f = sys.exc_info()[2].tb_frame.f_back

print_list(extract_stack(f, limit), file)

def print_list(extracted_list, file=None):

"""Print the list of tuples as returned by extract_tb() or

extract_stack() as a formatted stack trace to the given file."""

if file is None:

file = sys.stderr

for filename, lineno, name, line in extracted_list:

_print(file,

' File "%s", line %d, in %s' % (filename,lineno,name))

if line:

_print(file, ' %s' % line.strip())

traceback模块构造一个ZeroDivisionError，并通过sys模块的exc_info()来获取运行时上下文。我们看到，所有的秘密都在tb_frame中，这是函数调用栈中的一个帧。

traceback constructs an ZeroDivisionError, and then call the exc_info() of the sys module to get runtime context. There, all the secrets hide in the tb_frame, this is a frame of the function call stack.

对，就是这么简单！只要我们能找到调用栈frame对象即可获取到行号！因此，我们可以用同样的方法来达到目的，我们自定义一个lineno函数：

Yes, It's so easy! If only a frame object we get, we can get the line number! So we can have a similar implemetation to get what we want, defining a function named lineno:

python代码

import sys

def lineno():

frame = None

try:

raise ZeroDivisionError

except ZeroDivisionError:

frame = sys.exc_info()[2].tb_frame.f_back

return frame.f_lineno

def afunc():

# if error

print "I have a problem! And here is at Line: %s"%lineno()

是否有更方便的方法获取到frame对象？当然有！

Is there any other way, perhaps more convinient, to get a frame object? Of course YES!

python代码

def afunc():

# if error

print "I have a proble! And here is at Line: %s"%sys._getframe().f_lineno

类似地，通过frame对象，我们还可以获取到当前文件、当前函数等信息，就像C语音的__FILE__与__FUNCTION__一样。其实现方式，留给你们自己去发现。

Thanks to the frame object, similarly, we can also get current file and current function name, just like the __FILE__ and __FUNCTION__ macros in C. Debug the frame object, you will get the solutions.

python堆和栈的区别有哪些

堆（Heap）与栈（Stack）是开发人员必须面对的两个概念，在理解这两个概念时，需要放到具体的场景下，因为不同场景下，堆与栈代表不同的含义。一般情况下，有两层含义：

（1）程序内存布局场景下，堆与栈表示的是两种内存管理方式；

（2）数据结构场景下，堆与栈表示两种常用的数据结构。

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堆与栈实际上是操作系统对进程占用的内存空间的两种管理方式，主要有如下几种区别：

（1）管理方式不同。栈由操作系统自动分配释放，无需我们手动控制；堆的申请和释放工作由程序员控制，容易产生内存泄漏；

（2）空间大小不同。每个进程拥有的栈的大小要远远小于堆的大小。理论上，程序员可申请的堆大小为虚拟内存的大小，进程栈的大小 64bits 的 Windows 默认 1MB，64bits 的 Linux 默认 10MB；

（3）生长方向不同。堆的生长方向向上，内存地址由低到高；栈的生长方向向下，内存地址由高到低。

（4）分配方式不同。堆都是动态分配的，没有静态分配的堆。栈有2种分配方式：静态分配和动态分配。静态分配是由操作系统完成的，比如局部变量的分配。动态分配由alloca函数进行分配，但是栈的动态分配和堆是不同的，他的动态分配是由操作系统进行释放，无需我们手工实现。

（5）分配效率不同。栈由操作系统自动分配，会在硬件层级对栈提供支持：分配专门的寄存器存放栈的地址，压栈出栈都有专门的指令执行，这就决定了栈的效率比较高。堆则是由C/C++提供的库函数或运算符来完成申请与管理，实现机制较为复杂，频繁的内存申请容易产生内存碎片。显然，堆的效率比栈要低得多。

（6）存放内容不同。栈存放的内容，函数返回地址、相关参数、局部变量和寄存器内容等。当主函数调用另外一个函数的时候，要对当前函数执行断点进行保存，需要使用栈来实现，首先入栈的是主函数下一条语句的地址，即扩展指针寄存器的内容（EIP），然后是当前栈帧的底部地址，即扩展基址指针寄存器内容（EBP），再然后是被调函数的实参等，一般情况下是按照从右向左的顺序入栈，之后是被调函数的局部变量，注意静态变量是存放在数据段或者BSS段，是不入栈的。出栈的顺序正好相反，最终栈顶指向主函数下一条语句的地址，主程序又从该地址开始执行。堆，一般情况堆顶使用一个字节的空间来存放堆的大小，而堆中具体存放内容是由程序员来填充的。

从以上可以看到，堆和栈相比，由于大量malloc()/free()或new/delete的使用，容易造成大量的内存碎片，并且可能引发用户态和核心态的切换，效率较低。栈相比于堆，在程序中应用较为广泛，最常见的是函数的调用过程由栈来实现，函数返回地址、EBP、实参和局部变量都采用栈的方式存放。虽然栈有众多的好处，但是由于和堆相比不是那么灵活，有时候分配大量的内存空间，主要还是用堆。

无论是堆还是栈，在内存使用时都要防止非法越界，越界导致的非法内存访问可能会摧毁程序的堆、栈数据，轻则导致程序运行处于不确定状态，获取不到预期结果，重则导致程序异常崩溃，这些都是我们编程时与内存打交道时应该注意的问题。

分享名称：python函数调用栈帧 函数栈帧的调用过程
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