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函数是任何一门编程语言都具备的基本元素，它可以将多个动作组合起来，一个函数代表了一系列的动作。而且在调用函数时会干什么来着，没错，要创建栈帧，用于函数的执行。 那么下面就来看看函数在 C 中是如何实现的，生得一副什么模样。 Python 一切皆对象，函数也不例外，函数这种抽象机制在底层是通过 PyFunctionObject 结构体实现的。 // Include/cpython/funcobject.h
#define COMMON_FIELDS(PREFIX) \
PyObject *PREFIX ## globals; \
PyObject *PREFIX ## builtins; \
PyObject *PREFIX ## name; \
PyObject *PREFIX ## qualname; \
PyObject *PREFIX ## code; \
PyObject *PREFIX ## defaults; \
PyObject *PREFIX ## kwdefaults; \
PyObject *PREFIX ## closure;
typedef struct {
PyObject_HEAD
COMMON_FIELDS(func_)
PyObject *func_doc;
PyObject *func_dict;
PyObject *func_weakreflist;
PyObject *func_module;
PyObject *func_annotations;
PyObject *func_typeparams;
vectorcallfunc vectorcall;
uint32_t func_version;
} PyFunctionObject;
如果将宏展开的话，结构体就是下面这个样子。 typedef struct {
PyObject_HEAD
PyObject *func_globals;
PyObject *func_builtins;
PyObject *func_name;
PyObject *func_qualname;
PyObject *func_code;
PyObject *func_defaults;
PyObject *func_kwdefaults;
PyObject *func_closure;
PyObject *func_doc;
PyObject *func_dict;
PyObject *func_weakreflist;
PyObject *func_module;
PyObject *func_annotations;
PyObject *func_typeparams;
vectorcallfunc vectorcall;
uint32_t func_version;
} PyFunctionObject;
我们来解释一下这些字段，并实际获取一下，看看它们在 Python 中是如何表现的。 func_globals：global 名字空间 def foo(a, b, c):
pass
name = "古明地觉"
print(foo.__globals__) # {..., 'name': '古明地觉'}
# 拿到的其实就是外部的 global名字空间
print(foo.__globals__ is globals()) # True
函数内部之所以可以访问全局变量，就是因为它保存了全局名字空间。 func_builtins：builtin 名字空间 def foo(a, b, c):
pass
print(foo.__builtins__ is __builtins__.__dict__) # True
注意：在之前的版本中，函数内部是没有这个字段的。
func_name：函数的名字 def foo(name, age):
pass
print(foo.__name__) # foo
当然不光是函数，方法、类、模块都有自己的名字。 import numpy as np
print(np.__name__) # numpy
print(np.ndarray.__name__) # ndarray
print(np.array([1, 2, 3]).transpose.__name__) # transpose
除了 func_name 之外，函数还有一个 func_qualname 字段。 func_qualname：函数的全限定名 print(str.join.__name__) # join
print(str.join.__qualname__) # str.join
函数如果定义在类里面，那么它就叫类的成员函数，但它本质上依旧是个函数，和普通函数并无区别。只是在获取全限定名的时候，会带上类名。
func_code：函数对应的 PyCodeObject 对象 def foo(a, b, c):
pass
code = foo.__code__
print(code) # <code object foo at ......>
print(code.co_varnames) # ('a', 'b', 'c')
函数便是基于 PyCodeObject 构建的。 func_defaults：函数参数的默认值 def foo(name="古明地觉", age=16):
pass
# 打印的是默认值
print(foo.__defaults__) # ('古明地觉', 16)
def bar():
pass
# 没有默认值的话，__defaults__ 为 None
print(bar.__defaults__) # None
注：默认值只会创建一次，所以默认值不应该是可变对象。 func_kwdefaults：只能通过关键字参数传递的 "参数" 和 "该参数的默认值" 组成的字典 def foo(name="古明地觉", age=16):
pass
# 打印为 None，这是因为虽然有默认值
# 但并不要求必须通过关键字参数的方式传递
print(foo.__kwdefaults__) # None
def bar(name="古明地觉", *, age=16):
pass
print(bar.__kwdefaults__) # {'age': 16}
加上一个 * 表示后面的参数必须通过关键字的方式传递。 func_closure：一个元组，包含了内层函数使用的外层作用域的变量，即 cell 变量。 def foo():
name = "古明地觉"
age = 17
def bar():
print(name, age)
return bar
# 内层函数 bar 使用了外层作用域中的 name、age 变量
print(foo().__closure__)
"""
(<cell at 0x000001FD1D3B02B0: int object at 0x7efe79d4a1c8>,
<cell at 0x000001FD1D42E310: str object at 0x7efe7921bc30>)
"""
print(foo().__closure__[0].cell_contents) # 17
print(foo().__closure__[1].cell_contents) # 古明地觉
注意：查看闭包属性我们使用的是内层函数。 func_doc：函数的 docstring def foo():
"""
hi，欢迎来到我的小屋
遇见你真好
"""
pass
print(foo.__doc__)
"""
hi，欢迎来到我的小屋
遇见你真好
"""
当我们在写 Python 扩展的时候，由于编译之后是一个 pyd，那么就会通过 docstring 来描述函数的相关信息。 func_dict：函数的属性字典 def foo(name, age):
pass
print(foo.__dict__) # {}
函数在底层也是由一个类实例化得到的，所以它也可以有自己的属性字典，只不过这个字典一般为空。 func_module：函数所在的模块 import numpy as np
print(np.array.__module__) # numpy
除了函数，类、方法、协程也有 __module__ 属性。 func_annotations：类型注解 def foo(name: str, age: int):
pass
# Python3.5 新增的语法，但只能用于函数参数
# 而在 3.6 的时候，声明变量也可以使用这种方式
# 特别是当 IDE 无法得知返回值类型时，便可通过类型注解的方式告知 IDE
# 这样就又能使用 IDE 的智能提示了
print(
foo.__annotations__
) # {'name': <class 'str'>, 'age': <class 'int'>}
像 FastAPI、Pydantic 等框架，都大量应用了类型注解。
func_typeparams：类型参数 from typing import TypeVar
T = TypeVar('T')
S = TypeVar('S')
def foo[T, S](x: T, y: S) -> list[S, T]:
return (y, x)
print(foo.__type_params__) # (T, S)
class A[T, S]:
def __init__(self, x: T, y: S):
self.x: T = x
self.y: S = y
a1 = A[int, float](3, 2.71)
a2 = A[str, dict]("hello", {})
print(A.__type_params__) # (T, S)
print(a1.__type_params__) # (T, S)
print(a2.__type_params__) # (T, S)
关于类型参数的更具体用法，可以查阅相关文档，说实话如果是在 Python 里面，这种语法我估计一辈子都不会用。
vectorcallfunc vectorcall：矢量调用协议 函数本质上也是一个实例对象，在调用时会执行类型对象的 tp_call，对应 Python 里的 __call__。但 tp_call 属于通用逻辑，而通用往往也意味着平庸，tp_call 在执行时需要创建临时元组和临时字典来存储位置参数、关键字参数，这些临时对象增加了内存分配和垃圾回收的开销。 如果只是一般的实例对象倒也没什么，但函数不同，它作为实例对象注定是要被调用的。所以底层对它进行了优化，引入了速度更快的 vectorcall，即矢量调用。 关于普通调用（tp_call）和矢量调用（vectorcall）的具体细节，后续会详细说明。总之一个实例对象如果支持矢量调用，那么它也必须支持普通调用，并且两者的结果是一致的，当对象不支持矢量调用时，会退化成普通调用。
uint32_t func_version：版本号，用于函数特化 函数特化是指根据函数的调用模式，生成更高效的特定版本代码，特别是针对那些频繁调用的函数。但函数特化有一个前提，就是函数本身不能够发生改变，于是引入了 func_version 字段。 当函数的某些字段的值发生改变时，func_version 会重置为 0，而当底层看到 func_version 为 0 时，就知道函数发生改变了，特化失效。 def foo(x, y=10):
return x + y
# 以下操作会将 func_version 重置为 0
# 1. 修改默认参数
foo.__defaults__ = (20,)
# 2. 修改关键字默认参数
# 注：必须是指向一个新的字典，版本号才会重置
foo.__kwdefaults__ = {"z": 30}
# 3. 修改代码对象
# (几乎不可能直接修改，但可以通过某些高级技巧)
# 4. 修改注解
foo.__annotations__["return"] = int
# 5. 修改 vectorcall 函数指针
# (这是 C 级别的操作，Python 代码通常无法直接触及)
所以只要函数保持不变，Python 就会用特化版本来优化执行，而我们在工作中基本也不会修改上面这几个字段。 以上就是函数的底层结构，在 Python 里面是由 <class 'function'> 实例化得到的。 def foo(name, age):
pass
# <class 'function'> 就是 C 里面的 PyFunction_Type
print(foo.__class__) # <class 'function'>
但这个类底层没有暴露给我们，我们不能直接用，因为函数通过 def 创建即可，不需要通过类型对象来创建。
后续会介绍更多关于函数相关的知识。
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