REPL技术分析——Python的交互式

概要

Python是一种解释型语言，通过解释器对代码进行逐行执行，一般的解释器也是这样实现，当然也存在一些优化方法，对代码进行JIT编译，提高执行速度。所以Python的REPL可以说是原生支持的。

Python语言有多种解释器，例如：

CPython：C语言实现的Python解释器，一般情况下在Terminal中执行命令python，就会调用CPython解释器执行代码
PyPy：前面提到的通过JIT技术提升Python代码执行速度
IPython：Python的交互式解释器，底层也是通过调用CPython对代码进行解释执行

回到主题REPL，我们可以以IPython为入口进行分析，进一步对CPython进行分析

IPython

个人习惯，从源码出发分析。IPtyhon的github源码仓，链接，交互式开发的mainloop的代码在这个interactiveshell.py中，我们可以看到，IPython支持一个完整的代码块的交互式运行，采用异步的方式运行以保证一定的用户体验。一个完整的代码块，由用户输入，可以是一行完整的python代码，也可以是多行语法的代码块。

def _run_cell(self, raw_cell:str, store_history:bool, silent:bool, shell_futures:bool):
        """Internal method to run a complete IPython cell."""
        coro = self.run_cell_async(
            raw_cell,
            store_history=store_history,
            silent=silent,
            shell_futures=shell_futures,
        )

        # run_cell_async is async, but may not actually need an eventloop.
        # when this is the case, we want to run it using the pseudo_sync_runner
        # so that code can invoke eventloops (for example via the %run , and
        # `%paste` magic.
        if self.trio_runner:
            runner = self.trio_runner
        elif self.should_run_async(raw_cell):
            runner = self.loop_runner
        else:
            runner = _pseudo_sync_runner

        try:
            return runner(coro)
        except BaseException as e:
            info = ExecutionInfo(raw_cell, store_history, silent, shell_futures)
            result = ExecutionResult(info)
            result.error_in_exec = e
            self.showtraceback(running_compiled_code=True)
            return result
        return

继续分析这个run_cell_async：

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REPL技术分析——Python的交互式
2020年2月12日 00:20
概要
Python是一种解释型语言，通过解释器对代码进行逐行执行，一般的解释器也是这样实现，当然也存在一些优化方法，对代码进行JIT编译，提高执行速度。所以Python的REPL可以说是原生支持的。
Python语言有多种解释器，例如：
CPython：C语言实现的Python解释器，一般情况下在Terminal中执行命令python，就会调用CPython解释器执行代码
PyPy：前面提到的通过JIT技术提升Python代码执行速度
IPython：Python的交互式解释器，底层也是通过调用CPython对代码进行解释执行
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def _run_cell(self, raw_cell:str, store_history:bool, silent:bool, shell_futures:bool):
        """Internal method to run a complete IPython cell."""
        coro = self.run_cell_async(
            raw_cell,
            store_history=store_history,
            silent=silent,
            shell_futures=shell_futures,
        )

        # run_cell_async is async, but may not actually need an eventloop.
        # when this is the case, we want to run it using the pseudo_sync_runner
        # so that code can invoke eventloops (for example via the %run , and
        # `%paste` magic.
        if self.trio_runner:
            runner = self.trio_runner
        elif self.should_run_async(raw_cell):
            runner = self.loop_runner
        else:
            runner = _pseudo_sync_runner

        try:
            return runner(coro)
        except BaseException as e:
            info = ExecutionInfo(raw_cell, store_history, silent, shell_futures)
            result = ExecutionResult(info)
            result.error_in_exec = e
            self.showtraceback(running_compiled_code=True)
            return result
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REPL技术分析——Python的交互式
2020年2月12日 00:20
概要
Python是一种解释型语言，通过解释器对代码进行逐行执行，一般的解释器也是这样实现，当然也存在一些优化方法，对代码进行JIT编译，提高执行速度。所以Python的REPL可以说是原生支持的。
Python语言有多种解释器，例如：
CPython：C语言实现的Python解释器，一般情况下在Terminal中执行命令python，就会调用CPython解释器执行代码
PyPy：前面提到的通过JIT技术提升Python代码执行速度
IPython：Python的交互式解释器，底层也是通过调用CPython对代码进行解释执行
回到主题REPL，我们可以以IPython为入口进行分析，进一步对CPython进行分析
IPython
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        coro = self.run_cell_async(
            raw_cell,
            store_history=store_history,
            silent=silent,
            shell_futures=shell_futures,
        )

        # run_cell_async is async, but may not actually need an eventloop.
        # when this is the case, we want to run it using the pseudo_sync_runner
        # so that code can invoke eventloops (for example via the %run , and
        # `%paste` magic.
        if self.trio_runner:
            runner = self.trio_runner
        elif self.should_run_async(raw_cell):
            runner = self.loop_runner
        else:
            runner = _pseudo_sync_runner

        try:
            return runner(coro)
        except BaseException as e:
            info = ExecutionInfo(raw_cell, store_history, silent, shell_futures)
            result = ExecutionResult(info)
            result.error_in_exec = e
            self.showtraceback(running_compiled_code=True)
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