如今，说到编程语言，几乎离不开Python。 甚至这种语言也早已成为切茴香的手段。 各种1元学习Python的引流课程层出不穷。 从这个现象中，我们可以感受到Python句型设计的成功。 它基本实现了其创作者的初衷：简单易懂，其美如白居易的诗：“老妇能懂”。
事实上，Python看似简单的外表下隐藏着非常复杂的内核。 我在笔试中被问到如何用python语言创建一个对象。 ，在后来的搜索过程中，了解到每个python对象都可以定义一个__new__方法，用于为对象预先分配显存，然后__init__方法作用于这块显存进行初始化。 由此，我意识到python语言比我想象的要复杂得多。 同时，虽然python代码有特定的书写套路，也就是所谓的“pythony”方法，但这种方法可以极大地简化代码大小，提高可读性，比如所谓的Commplementation。 在意识到自己对python语言理解的粗俗之后，我决定重新学习和学习python句型。
我读过一些Python语言的书籍，但总觉得有点枯燥。 这就像记忆短语一样，需要你死记硬背。 我突然意识到为什么不深入python编译器的实现，看看它是如何设计和实现的。 通过编译器的分析来理解python句型是不是更有技术含量了，而且我一开始就设计了两个编译原理课程：这里是课程链接。 如果你从编译原理的角度去寻找Python语言，这个角度会变得更加高级，你对Python语言的理解也会更加通透。
Python本身是一个开源项目，所以它的编译器源码非常容易获得，但是整个项目考虑到在各个平台上开发的需求，所以进行了专门的配置。 我发现基于windows，使用vs2019来研究Python内核代码最合适。 首先我们看一下它的下载和编译。 第一步是下载代码，借助git，命令如下：
git clone https://github.com/python/cpython
下载后，本地目录下会有一个cpython文件夹，所有代码都在上面。 我们需要对代码3.9.0b1分支进行研究，因此需要执行如下分支切换命令：
cd cpython
git checkout tags/v3.9.0b1 -b v3.9.0b1
使用vs2019编译Python内核时，需要做一些配置。 我们需要通过visualstudioinstaller安装一些与Python开发相关的组件，如右图：
然后进入代码目录：/cpython/pcbuild/，点击上面的pcbuild.sln打开整个项目，然后打开vs的解决方案管理器，点击小房子左边的图标，将视图转换为文件夹查看，我们可以看到整个python内核的代码层次结构：
现在我们还不能直接编译它的代码python内核源码编译，因为很多依赖组件还没有下载。 pcbuild目录下有一个get_externals.bat脚本，专门用于获取外部依赖组件。 而这个脚本需要做一些修改，因为上面有一个组件因为版本问题无法直接下载，用电脑打开，然后修改如下：
选择如上图这一行，原来的内容是libffi，我们下载的时候需要指定一个版本，这里我们指定版本3.30，所以选择该行，修改为libffi-3.3.0，然后打开控制台，输入get_externals。 bat执行脚本，会下载相关组件，完成后，cpython目录下会多出一个目录：externals，我们还需要做一些修改，进入externals目录，将上面的子目录libffi-3.3.0改成到libffi，否则编译时会出错。 完成此类工作后，使用VS的“生成”->“生成解决方案”来编译python编译器。 整个工程很小，不到5分钟就可以编译完成。
接下来，让我们更改代码，对 python 编译器进行一些可见的更改。 打开Grammar目录，然后打开文件Grammar，这是Python的语法定义文件。 看过这里的编译原理教程的朋友应该很熟悉这个文件的内容。 如果你是不懂编译原理的朋友，可能很难理解。 。 开通后，我们进行以下修改：
看上图中选中的那一行，我们在pass之前添加了一个新的关键字proceedpython内核源码编译，学过python的朋友都知道pass是一个关键字，意思是“直接跳过”，这里我们再添加一个效果相同的关键字proceed，它的用法和pass一样，这里可以添加任意关键字，比如keepgoing等，完成后重新编译项目，以便python句子库重新读取语法文件并构建新的句子解析树，编译完成后，打开命令行窗口，执行以下操作：
从 vs 启动命令行后，路径应该位于 PCBuild 下。 如果你的机器是64位的，编译出来的可执行文件是amd64下的，所以cd进去，然后执行python_d.exe -Xoldparser，这样启动Python运行环境，对应的编译器使用我们修改后的句型，然后输入一段代码如上图所示，将pass替换为proceed，执行后可以看到编译器能够识别出proceed关键字，其功能与pass相同。
在 Grammar 文件夹下，还有一个名为 Token.txt 的文件。 同样，如果你看过我的编译原理课程，你一定熟悉这个文件的内容。 python编译器本身自带词法分析功能。 我们在PCBuild的父目录下创建一个源代码文件，如下：
#Demo application
def my_function():
proceed
如何执行以下命令：
可以看到，python编译器在阅读源码后，输出了一系列符号描述。 这个符号对应着所谓的token，它是编译原理中的一个关键概念。 不了解的朋友可以去我的课程看看。 在后续的深入研究中，我考虑使用java和c来实现python编译器。 如果我们能够顺利完成的话，我们必须对Python句型有足够深入的理解。
