毫无疑问，Python 已经成为当下最主流的语言之一，如果你只是会用，那么很难和其他人拉开差距。但如果你知道 Python 解释器的底层原理，比如：
那么你在面试的时候一定能让面试官眼前一亮，并且也能写出更好、更优雅的代码，这也是我们为什么要剖析 Python 解释器源码。可 Python 解释器的源码行数有五十多万行，该怎么入手呢？不用担心，本系列就来抽丝剥茧，带你近距离观察 Python 解释器这座宏伟大厦。
注：官方 Python 解释器由 C 语言编写，我们称之为 CPython。想要读懂它，需要有一定的 C 语言基础，当然我也会给出详细的注释。
本系列力求详细、精致，在介绍源码时会给出大量的注释和清晰的图表，并且我不仅仅会介绍源码实现，还会穿插大量的 Python 普通知识。因为 Python 解释器由 C 语言编写，想要读懂它，需要有一定的 C 语言基础。而本系列则确保，不管你 C 语言的水平如何，读了之后都能有所收获。
接下来登录 Python 官网 www.python.org 下载 CPython。
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目前 Python 的最新版本是 3.12.3，我们点击它。当然随着时间的推移，Python 也会进行更新。
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再点击 Gzipped source tarball 即可下载指定版本的源码。
压缩包下载下来之后解压，即可得到整个 CPython 工程项目，我们看看它长什么样子？
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解释一下每个目录的作用。
存储 Python 文档的源文件（.rst），用于编译之后生成官方文档。
负责定义 Python 的语法规则。
包含 Python 所有公开的头文件，这些文件定义了 Python 的 C API，在编写扩展模块和嵌入式开发时会用到。
Python 的标准库，对于那些不影响性能的功能会用 Python 编写，然后放在 Lib 目录下面。
Python 的内置库，这些库都是用 C 编写的，编译之后会内嵌在解释器里面。我们举个例子：
import random, _randomimport re, _sreimport io, _ioimport ast, _ast以 random 为例，它是用来生成随机数的，和性能密切相关。所以它的核心功能由 C 编写，编译之后内嵌在解释器里，模块名为 _random。只不过 Python 又封装了一个 random，在内部会导入 _random，像 re 和 _sre、asyncio 和 _asyncio 都是类似的关系。
Modules 目录里面实现了大量和性能相关的模块，比如 sys、time、gc 等等，我们后续再聊。
包含 Python 内置数据结构的底层实现，像字典、列表、元组、函数等，底层实现都定义在 Objects 目录中。
负责 Python 编译器的具体实现，虽然 Python 是解释型语言，但也是要经过编译的。编译的结果为 PyCodeObject 对象，它里面包含了要执行的字节码，编译完之后会交给虚拟机执行。
所以 Python 解释器 = Python 编译器 + Python 虚拟机。
Python 虚拟机的具体实现，字节码的执行、执行环境的管理等都在里面。
用于 Mac OS X 平台的特定工具和脚本。
包含各种杂项文件，如配置脚本、工具等。
专为 Windows 平台编写的配置文件和特定扩展。
用于在 Windows 上编译 Python 的项目文件。
包含 Python 其它可执行文件（如 IDLE）的源代码。
包含用 Python 编写的各种脚本和工具，帮助开发和维护 Python。
以上就是 CPython 的源码结构，对它有一个基本的认识有助于我们后续的源码学习。
介绍源码结构时我们说 Python 解释器 = Python 编译器 + Python 虚拟机，那当解释器执行 py 文件时都经历了哪些过程呢？
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Read File、Scanner、Parser、Compiler 都是由 Python 编译器负责的，Code Eval 则由 Python 虚拟机负责。
因此 Python 虽然是解释型语言，但也有编译的过程。源代码会被编译器编译成 PyCodeObject 对象，然后再交给虚拟机来执行。而之所以要存在编译，是为了让虚拟机能更快速地执行，比如在编译阶段常量都会提前分配好，而且还可以尽早检测出语法上的错误。
而 Python 编译器和 Python 虚拟机组合起来，便是 Python 解释器。
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如果你了解 Java，那么应该知道 Java 也有编译器和虚拟机。只不过 Java 的编译器和虚拟机是分开的，而 Python 则是整合在一起的。
不过在后续介绍 Python 源码的时候，我们暂不涉及 Python 编译器的部分，也就是 Parser 目录里面的代码不做分析，因为涉及到编译原理。而且编译这一过程也不是 Python 语言独有的，任何一门编程语言、当然还有 SQL 都会涉及到编译。所以探究 Python 代码的编译过程没太大意义，我们的重点是 Python 代码的编译结果，以及虚拟机是如何执行的？
当然如果大家对编译过程感兴趣，我们后面也会介绍一下这方面的内容。举个例子，我们来替换掉 Python 的几个关键字。
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Python 源码的分词，语法解析等均由 Parser 目录负责。
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比如 tokenizer.c 负责分词，parser.c 负责语法解析，感兴趣可以看一下，但不建议花太多时间。因为这个过程对深入 Python 没多大用，并且 parser.c 的代码行数多达 4w 多行，读起来也很痛苦。
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