楔子
当我们执行一个 py 文件的时候，只需要在命令行中输入 python xxx.py 即可，但你有没有想过这背后的流程是怎样的呢？
首先 py 文件不是一上来就直接执行的，而是会先有一个编译的过程，整个步骤如下：
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这里我们看到了 Python 编译器、Python 虚拟机，而且我们平常还会说 Python 解释器，那么三者之间有什么区别呢？
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Python 编译器负责将 Python 源代码编译成 PyCodeObject 对象，然后交给 Python 虚拟机来执行。
那么 Python 编译器和 Python 虚拟机都在什么地方呢？如果打开 Python 的安装目录，会发现有一个 python.exe，点击的时候会通过它来启动一个终端。
但问题是这个文件大小还不到 100K，不可能容纳一个编译器加一个虚拟机，所以下面还有一个 python312.dll。没错，编译器、虚拟机都藏身于 python312.dll 当中。
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。
pyc 文件是什么
在 Python 开发时，我们肯定都见过这个 pyc 文件，它一般位于 __pycache__ 目录中，那么 pyc 文件和 PyCodeObject 之间有什么关系呢？
首先我们都知道字节码，虚拟机的执行实际上就是对字节码不断解析的一个过程。然而除了字节码之外，还应该包含一些其它的信息，这些信息也是 Python 运行的时候所必需的，比如常量、变量名等等。
我们常听到 py 文件被编译成字节码，这句话其实不太严谨，因为字节码只是一个 PyBytesObject 对象、或者说一段字节序列。但很明显，光有字节码是不够的，还有很多的静态信息也需要被收集起来，它们整体被称为 PyCodeObject。
而 PyCodeObject 对象中有一个字段 co_code，它是一个指针，指向了这段字节序列。但是这个对象除了有 co_code 指向的字节码之外，还有很多其它字段，负责保存代码涉及到的常量、变量（名字、符号）等等。
所以虽然编写的是 py 文件，但虚拟机执行的是编译后的 PyCodeObject 对象。但是问题来了，难道每一次执行都要将源文件编译一遍吗？如果没有对源文件进行修改的话，那么完全可以使用上一次的编译结果。相信此时你能猜到 pyc 文件是干什么的了，它就是负责保存编译之后的 PyCodeObject 对象。
现在我们知道了，pyc 文件里面保存的内容是 PyCodeObject 对象。对于 Python 编译器来说，PyCodeObject 对象是对源代码编译之后的结果，而 pyc 文件则是这个对象在硬盘上的表现形式。
当下一次运行的时候，Python 解释器会根据 pyc 文件中记录的编译结果，直接建立内存中的 PyCodeObject 对象，而不需要再重新编译了，当然前提是没有对源文件进行修改。
PyCodeObject 底层结构
既然 PyCodeObject 对象是源代码的编译结果，那么搞清楚它的底层结构就至关重要，下面来看一下它长什么样子。相比以前的版本（比如 3.8），结构变化还是有一点大的。
// Include/pytypedefs.h
typedef struct PyCodeObject PyCodeObject;
// Include/cpython/code.h
struct PyCodeObject _PyCode_DEF(1);
#define _PyCode_DEF(SIZE) { \
PyObject_VAR_HEAD \
\
PyObject *co_consts; \
PyObject *co_names; \
PyObject *co_exceptiontable; \
int co_flags; \
int co_argcount; \
int co_posonlyargcount; \
int co_kwonlyargcount; \
int co_stacksize; \
int co_firstlineno; \
int co_nlocalsplus; \
int co_framesize; \
int co_nlocals; \
int co_ncellvars; \
int co_nfreevars; \
uint32_t co_version; \
PyObject *co_localsplusnames; \
PyObject *co_localspluskinds; \
PyObject *co_filename; \
PyObject *co_name; \
PyObject *co_qualname; \
PyObject *co_linetable; \
PyObject *co_weakreflist; \
_PyCoCached *_co_cached; \
uint64_t _co_instrumentation_version; \
_PyCoMonitoringData *_co_monitoring; \
int _co_firsttraceable; \
void *co_extra; \
char co_code_adaptive[(SIZE)]; \
}这里面的每一个字段，我们一会儿都会详细介绍，并通过代码逐一演示。总之 Python 编译器在对源代码进行编译的时候，针对每一个 code block（代码块），都会创建一个 PyCodeObject 与之对应。
但多少代码才算得上是一个 block 呢？事实上，Python 有一个简单而清晰的规则：当进入一个新的名字空间，或者说作用域时，就算是进入了一个新的 block 了。举个例子：
class A:
a = 123
def foo():
a = []我们仔细观察一下上面这段代码，它在编译完之后会有三个 PyCodeObject 对象，一个是对应整个 py 文件（模块）的，一个是对应 class A 的，一个是对应 def foo 的。因为这是三个不同的作用域，所以会有三个 PyCodeObject 对象。
所以一个 code block 对应一个作用域、同时也对应一个 PyCodeObject 对象。Python 的类、函数、模块都有自己独立的作用域，因此在编译时也都会有一个 PyCodeObject 对象与之对应。
PyCodeObject 字段解析
PyCodeObject 我们知道它是干什么的了，那如何才能拿到这个对象呢？首先该对象在 Python 里面的类型是 <class 'code'>，但是底层没有将这个类暴露给我们，因此 code 这个名字在 Python 里面只是一个没有定义的变量罢了。
但我们可以通过其它的方式进行获取，比如函数。
def func():
pass
print(func.__code__) # <code object ......
print(type(func.__code__)) # <class 'code'>我们可以通过函数的 __code__ 属性拿到底层对应的 PyCodeObject 对象，当然也可以获取里面的字段，我们来演示一下，并详细介绍每个字段的含义。
PyObject_VAR_HEAD：变长对象的头部信息
我们看到 Python 真的一切皆对象，源代码编译之后的结果也是一个对象。
co_consts：常量池，一个元组，保存代码块中创建的所有常量
def foo():
a = 123
b = "hello"
c = (1, 2)
d = ["x", "y"]
e = {"p": "k"}
f = {7, 8}
print(foo.__code__.co_consts)
"""
(None, 123, 'hello', (1, 2), 'x', 'y', 'p', 'k', 7, 8)
"""co_consts 里面出现的都是编译阶段可以确定的常量，而 ["x", "y"] 和 {"p": "k"} 没有出现，由此我们可以得出，列表和字典绝不是在编译阶段构建的。编译时，只是收集了里面的元素，然后等到运行时再去动态构建。
不过问题来了，在构建的时候解释器怎么知道是要构建列表、还是字典、亦或是其它的什么对象呢？所以这就依赖于字节码了，解释字节码的时候，会判断到底要构建什么样的对象。
因此解释器执行的是字节码，核心逻辑都体现在字节码中。但是光有字节码还不够，它包含的只是程序的主干逻辑，至于变量、常量，则从符号表和常量池里面获取。
然后还有一个细节需要注意：
def foo():
a = ["x", "y", "z"]
b = {1, 2, 3}
c = 3 + 4
print(foo.__code__.co_consts)
"""
(None, ('x', 'y', 'z'), frozenset({1, 2, 3}), 7)
"""当列表的长度不小于 3 时，里面的元素如果都可以在编译阶段确定，那么整体会作为一个元组被收集起来，这样多条字节码可以合并为一条。集合也是类似的，里面的元素整体会作为一个不可变集合被收集起来。
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关于字节码的更多细节，我们后续再聊。
另外函数里面的变量 c 等于 3 + 4，但常量池里面直接存储了 7，这个过程叫做常量折叠。常量之间的加减乘除，结果依旧是一个常量，编译阶段就会计算好。
def foo():
a = 1 + 3
b = "hello" + " " + "world"
c = ("a", "b") + ("c", "d")
print(foo.__code__.co_consts)
"""
(None, 4, 'hello world', ('a', 'b', 'c', 'd'))
"""以上就是常量池，负责保存代码块中创建的所有常量。
co_names：符号表，一个元组，保存代码块中引用的其它作用域的变量
c = 1
def foo(a, b):
print(a, b, c)
d = (list, int, str)
print(foo.__code__.co_names)
"""
('print', 'c', 'list', 'int', 'str')
"""虽然一切皆对象，但看到的都是指向对象的变量，所以 print, c, list, int, str 都是变量，它们都不在当前 foo 函数的作用域中。
co_exceptiontable：异常处理表
这个字段后续介绍异常处理的时候会细说，目前先有一个简单的了解即可。当解释器执行某个指令出现错误时，那么会引发一个异常，如果异常产生的位置位于 try 语句块内，那么解释器必须跳转到相应的 except 或 finally 语句块内，这是显然的。
在 Python 3.10 以及之前的版本，这个机制是通过引入一个独立的动态栈，然后跟踪 try 语句块实现的。但从 3.11 开始，动态栈被替换成了静态表，这个表由 co_exceptiontable 字段维护，并在编译期间就静态生成了。
def foo():
try:
1 / 0
except Exception:
pass
print(foo.__code__.co_exceptiontable)
"""
b'\x82\x05\x08\x00\x88\t\x14\x03\x93\x01\x14\x03'
"""异常处理表本质上是一段字节序列，因为是静态数据，所以可以高效地读取。这段字节序列里面包含了代码块中的 try / except / finally 信息，当代码在执行过程中出现异常时，解释器会查询这张表，寻找与之匹配的 except 块。
关于该字段的更多细节，我们后续介绍异常捕获的时候细说，总之通过将动态栈换成静态表，可以大幅提升解释器在异常处理时的效率。
co_flags：函数标识
先来提出一个问题：
def some_func():
return "hello world"
def some_gen():
yield
return "hello world"
print(some_func.__class__)
print(some_gen.__class__)
"""
<class 'function'>
<class 'function'>
"""
print(some_func())
"""
hello world
"""
print(some_gen())
"""
<generator object some_gen at 0x1028a80b0>
"""调用 some_func 会将代码执行完毕，调用 some_gen 会返回生成器，但问题是这两者都是函数类型，为什么执行的时候会有不同的表现呢？
可能有人觉得这还不简单，Python 具有词法作用域，由于 some_func 里面没有出现 yield 关键字，所以是普通函数，而 some_gen 里面出现了 yield，所以是生成器函数。
从源代码来看确实如此，但源代码是要编译成 PyCodeObject 对象的，在编译之后，函数内部是否出现 yield 关键字这一信息要怎么体现呢？答案便是通过 co_flags 字段。
然后解释器内部定义了一系列的标志位，通过和 co_flags 字段按位与，便可判断函数是否具备指定特征。常见的标志位如下：
// Include/cpython/code.h
// 函数参数是否包含 *args
#define CO_VARARGS 0x0004
// 函数参数是否包含 **kwargs
#define CO_VARKEYWORDS 0x0008
// 函数是否是内层函数
#define CO_NESTED 0x0010
// 函数是否是生成器函数
#define CO_GENERATOR 0x0020
// 函数是否是协程函数
#define CO_COROUTINE 0x0080
// 函数是否是异步生成器函数
#define CO_ASYNC_GENERATOR 0x0200我们实际测试一下，比如检测函数的参数类型：
CO_VARARGS = 0x0004
CO_VARKEYWORDS = 0x0008
CO_NESTED = 0x0010
def foo(*args):
pass
def bar():
pass
# 因为 foo 的参数包含 *args，所以和 CO_VARARGS 按位与的结果为真
# 而 bar 的参数不包含 *args，所以结果为假
print(foo.__code__.co_flags & CO_VARARGS) # 4
print(bar.__code__.co_flags & CO_VARARGS) # 0
def foo(**kwargs):
pass
def bar():
pass
print(foo.__code__.co_flags & CO_VARKEYWORDS) # 8
print(bar.__code__.co_flags & CO_VARKEYWORDS) # 0
def foo():
def bar():
pass
return bar
# foo 是外层函数，所以和 CO_NESTED 按位与的结果为假
# foo() 返回的是内层函数，所以和 CO_NESTED 按位与的结果为真
print(foo.__code__.co_flags & CO_NESTED) # 0
print(foo().__code__.co_flags & CO_NESTED) # 16当然啦，co_flags 还可以检测一个函数的类型。比如函数内部出现了 yield，那么它就是一个生成器函数，调用之后可以得到一个生成器；使用 async def 定义，那么它就是一个协程函数，调用之后可以得到一个协程。
这些在词法分析的时候就可以检测出来，编译之后会体现在 co_flags 字段中。
CO_GENERATOR = 0x0020
CO_COROUTINE = 0x0080
CO_ASYNC_GENERATOR = 0x0200
# 如果是生成器函数
# 那么 co_flags & 0x20 为真
def foo1():
yield
print(foo1.__code__.co_flags & 0x20) # 32
# 如果是协程函数
# 那么 co_flags & 0x80 为真
async def foo2():
pass
print(foo2.__code__.co_flags & 0x80) # 128
# 显然 foo2 不是生成器函数
# 所以 co_flags & 0x20 为假
print(foo2.__code__.co_flags & 0x20) # 0
# 如果是异步生成器函数
# 那么 co_flags & 0x200 为真
async def foo3():
yield
print(foo3.__code__.co_flags & 0x200) # 512
# 显然它不是生成器函数、也不是协程函数
# 因此和 0x20、0x80 按位与之后，结果都为假
print(foo3.__code__.co_flags & 0x20) # 0
print(foo3.__code__.co_flags & 0x80) # 0在判断函数种类时，这种方式是最优雅的。
co_argcount：可以通过位置参数传递的参数个数
def foo(a, b, c=3):
pass
print(foo.__code__.co_argcount) # 3
def bar(a, b, *args):
pass
print(bar.__code__.co_argcount) # 2
def func(a, b, *args, c):
pass
print(func.__code__.co_argcount) # 2函数 foo 中的参数 a、b、c 都可以通过位置参数传递，所以结果是 3。而函数 bar 则是两个，这里不包括 *args。最后函数 func 显然也是两个，因为参数 c 只能通过关键字参数传递。
co_posonlyargcount：只能通过位置参数传递的参数个数，Python3.8 新增
def foo(a, b, c):
pass
print(foo.__code__.co_posonlyargcount) # 0
def bar(a, b, /, c):
pass
print(bar.__code__.co_posonlyargcount) # 2注意：这里是只能通过位置参数传递的参数个数。对于 foo 而言，里面的三个参数既可以通过位置参数、也可以通过关键字参数传递，所以个数是 0。而函数 bar，里面的 a、b 只能通过位置参数传递，所以个数是 2。
co_kwonlyargcount：只能通过关键字参数传递的参数个数
def foo(a, b=1, c=2, *, d, e):
pass
print(foo.__code__.co_kwonlyargcount) # 2这里是 d 和 e，它们必须通过关键字参数传递。
co_stacksize：执行该段代码块所需要的栈空间
def foo(a, b, c):
name = "xxx"
age = 16
gender = "f"
c = 33
print(foo.__code__.co_stacksize) # 1这个暂时不需要太关注，后续介绍栈帧的时候会详细说明。
co_firstlineno：代码块的起始位置在源文件中的哪一行
def foo(a, b, c):
pass
# 显然是文件的第一行
# 或者理解为 def 所在的行
print(foo.__code__.co_firstlineno) # 1如果函数出现了调用呢？
def foo():
return bar
def bar():
pass
print(foo().__code__.co_firstlineno) # 4如果执行 foo，那么会返回函数 bar，因此结果是 def bar(): 所在的行数。所以每个函数都有自己的作用域，以及 PyCodeObject 对象。
_co_cached：结构体的倒数第六个字段，这里需要先拿出来解释一下，它负责缓存以下字段
// Include/cpython/code.h
typedef struct {
// 指令集，也就是字节码，它是一个 bytes 对象
PyObject *_co_code;
// 一个元组，保存当前作用域中创建的局部变量
PyObject *_co_varnames;
// 一个元组，保存外层函数的作用域中被内层函数引用的变量
PyObject *_co_cellvars;
// 一个元组，保存内层函数引用的外层函数的作用域中的变量
PyObject *_co_freevars;
} _PyCoCached;在之前的版本中，这些字段都是直接单独定义在 PyCodeObject 中，并且开头也没有下划线。当然啦，如果是通过 Python 获取的话，那么方式和之前一样。
def foo(a, b, c):
name = "satori"
age = 16
gender = "f"
print(name, age, gender)
# 字节码，一个 bytes 对象，它保存了要操作的指令
# 但光有字节码是肯定不够的，还需要其它的静态信息
# 显然这些信息连同字节码一样，都位于 PyCodeObject 中
print(foo.__code__.co_code)
"""
b'\x97\x00d\x01}\x03d\x02}\x04d\x03}\x05t\x01......'
"""
# 当前作用域中创建的变量，注意它和 co_names 的区别
# co_varnames 保存的是当前作用域中创建的局部变量
# 而 co_names 保存的是当前作用域中引用的其它作用域的变量
print(foo.__code__.co_varnames)
"""
('a', 'b', 'c', 'name', 'age', 'gender')
"""
print(foo.__code__.co_names)
"""
('print',)
"""然后是 co_cellvars 和 co_freevars，看一下这两个字段。
def foo(a, b, c):
def bar():
print(a, b, c)
return bar
# co_cellvars：外层函数的作用域中被内层函数引用的变量
# co_freevars：内层函数引用的外层函数的作用域中的变量
print(foo.__code__.co_cellvars)
print(foo.__code__.co_freevars)
"""
('a', 'b', 'c')
()
"""
# foo 里面的变量 a、b、c 被内层函数 bar 引用了
# 所以它的 co_cellvars 是 ('a', 'b', 'c')
# 而 foo 不是内层函数，所以它的 co_freevars 是 ()
bar = foo(1, 2, 3)
print(bar.__code__.co_cellvars)
print(bar.__code__.co_freevars)
"""
()
('a', 'b', 'c')
"""
# bar 引用了外层函数 foo 里面的变量 a、b、c
# 所以它的 co_freevars 是 ('a', 'b', 'c')
# 而 bar 已经是最内层函数了，所以它的 co_cellvars 是 ()当然目前的函数只嵌套了两层，但嵌套三层甚至更多层也是一样的。
def foo(a, b, c):
def bar(d, e):
print(a)
def func():
print(b, c, d, e)
return func
return bar
# 对于 foo 而言，它的内层函数就是 bar，至于最里面的 func
# 由于它定义在 bar 的内部，所以可以看做 bar 函数体的一部分
# 而 foo 里面的变量 a、b、c 都被内层函数引用了
print(foo.__code__.co_cellvars) # ('a', 'b', 'c')
print(foo.__code__.co_freevars) # ()
bar = foo(1, 2, 3)
# 对于函数 bar 而言，它的内层函数就是 func
# 而显然 bar 里面的变量 d 和 e 被 func 引用了
print(bar.__code__.co_cellvars) # ('d', 'e')
# 然后 bar 引用了外层函数 foo 里面的 a、b、c
print(bar.__code__.co_freevars) # ('a', 'b', 'c')
# 所以 co_cellvars 和 co_freevars 这两个字段的关系有点类似镜像co_cellvars 和 co_freevars 在后续介绍闭包的时候会用到，以上就是这几个字段的含义。
co_nlocals：代码块中局部变量的个数，也包括参数
def foo(a, b, *args, c, **kwargs):
name = "xxx"
age = 16
gender = "f"
c = 33
print(foo.__code__.co_varnames)
"""
('a', 'b', 'c', 'args', 'kwargs', 'name', 'age', 'gender')
"""
print(foo.__code__.co_nlocals)
"""
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"""co_varnames 保存的是代码块的局部变量，显然 co_nlocals 就是它的长度。并且我们看到在编译之后，函数的局部变量就已经确定了，因为它们是静态存储的。
co_ncellvars：cell 变量的个数，即 co_cellvars 的长度
该字段解释器没有暴露出来。
co_nfreevars：free 变量的个数，即 co_freevars 的长度
该字段解释器没有暴露出来。
co_nlocalsplus：局部变量、cell 变量、free 变量的个数之和
该字段解释器没有暴露出来。
co_framesize：栈帧的大小
解释器在将源代码编译成 PyCodeObject 之后，还要在此之上继续创建 PyFrameObject 对象，即栈帧对象。也就是说，字节码是在栈帧中被执行的，栈帧是虚拟机执行的上下文，局部变量、临时变量、以及函数执行的相关信息都保存在栈帧中。
当然该字段解释器也没有暴露出来，我们后续会详细讨论它。
co_localsplusnames：一个元组，包含局部变量、cell 变量、free 变量，当然严谨的说法应该是变量的名称
而上面的 co_nlocalsplus 字段便是 co_localsplusnames 的长度。
- co_varnames：保存所有的局部变量；co_nlocals：局部变量的个数。
- co_cellvars：保存所有的 cell 变量；co_ncellvars：cell 变量的个数；
- co_freevars：保存所有的 free 变量；co_nfreevars：free 变量的个数；
所以可以得出如下结论：
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这个字段很重要，之后会反复用到。
co_localspluskinds：标识 co_localsplusnames 里面的每个变量的种类
我们说了，co_localsplusnames 里面包含了局部变量、cell 变量、free 变量的名称，它们整体是作为一个元组存储的。那么问题来了，当从 co_localsplusnames 里面获取一个变量时，解释器怎么知道这个变量是局部变量，还是 cell 变量或者 free 变量呢？
所以便有了 co_localspluskinds 字段，它是一段字节序列，一个字节对应一个变量。
// Include/internal/pycore_code.h
#define CO_FAST_HIDDEN 0x10
#define CO_FAST_LOCAL 0x20 // 局部变量
#define CO_FAST_CELL 0x40 // cell 变量
#define CO_FAST_FREE 0x80 // free 变量比如 co_localspluskinds[3] 等于 0x20，那么 co_localsplusnames[3] 对应的便是局部变量。这里可能有人好奇，CO_FAST_HIDDEN 表示的是啥？顾名思义，该宏对应的是隐藏变量，所谓隐藏变量指的就是那些在当前作用域中不可见的变量。
def foo():
lst = [x for x in range(10)]比如列表推导式里面的循环变量，它就是一个隐藏变量，生命周期只局限于列表解析式内部，不会泄露到当前的局部作用域中。但 Python2 是会泄露的，如果你还要维护 Python2 老项目的话，那么这里要多加注意。
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以上就是 co_localspluskinds 字段的作用。
co_filename：代码块所在的文件的路径
# 文件名：main.py
def foo():
pass
print(foo.__code__.co_filename)
"""
/Users/satori/Documents/testing_project/main.py
"""如果你无法使用 IDE，那么便可通过该字段查看函数定义在哪个文件中。
co_name：代码块的名字
def foo():
pass
print(foo.__code__.co_name) # foo对于函数来说，代码块的名字就是函数名。
co_qualname：代码块的全限定名
def foo():
pass
class A:
def foo(self):
pass
print(foo.__code__.co_qualname) # foo
print(A.foo.__code__.co_qualname) # A.foo
# 如果是获取 co_name 字段，那么打印的则都是 "foo"如果是类的成员函数，那么会将类名一起返回。
co_linetable：存储指令和源代码行号之间的对应关系
PyCodeObject 是源代码编译之后的产物，虽然两者的结构千差万别，但体现出的信息是一致的。像源代码具有行号，那么编译成 PyCodeObject 之后，行号信息也应该要有专门的字段来维护，否则报错时我们就无法快速定位到行号。
在 3.10 之前，行号信息由 co_lnotab 字段（一个字节序列）维护，并且保存的是增量信息，举个例子。
def foo():
name = "古明地觉"
hobby = [
"sing",
"dance",
"rap",
"🏀"
]
age = 16我们通过 dis 模块反编译一下。
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第一列数字表示行号，第二列数字表示字节码指令的偏移量，或者说指令在整个字节码指令集中的索引。我们知道字节码指令集就是一段字节序列，由 co_code 字段维护，并且每个指令都带有一个参数，所以偏移量（索引）为 0 2 4 6 8 ··· 的字节便是指令，偏移量为 1 3 5 7 9 ··· 的字节表示参数。
关于反编译的具体细节后续会说，总之一个字节码指令就是一个八位整数。对于当前函数来说，它的字节码偏移量和行号的对应关系如下：
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当偏移量为 0 时，证明还没有进入到函数体，那么源代码行号便是 def 关键字所在的行号。然后偏移量增加 2、行号增加 1，接着偏移量增加 4、行号增加 1、最后偏移量增加 8、行号增加 6。
那么 co_lnotab 便是 2 1 4 1 8 6，我们测试一下。
结果和我们分析的一样，但 co_lnotab 字段是 3.10 之前的，现在已经被替换成了 co_linetable，并且包含了更多的信息。当然啦，在 Python 里面这两个字段都是可以访问的，尽管有一部分字段已经被移除了，但为了保证兼容性，底层依旧支持我们通过 Python 访问。
co_weakreflist：弱引用列表
PyCodeObject 对象支持弱引用，弱引用它的 PyObject * 会保存在该列表中。
以上就是 PyCodeObject 里面的字段的含义，至于剩下的几个字段目前先跳过，后续涉及到的时候再说。
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小结
- Python 解释器 = Python 编译器 + Python 虚拟机。
- 编译器先将 .py 源码文件编译成 PyCodeObject 对象，然后再交给虚拟机执行。
- PyCodeObject 对象可以认为是源码文件的另一种等价形式，但经过编译，虚拟机可以更快速地执行。
- 为了避免每次都要对源文件进行编译，因此编译后的结果会序列化在 .pyc 文件中，如果源文件没有做改动，那么下一次执行时会直接从 .pyc 中读取。
- Python 的函数、类、模块等，都具有各自的作用域，每个作用域对应一个独立的代码块，在编译时，Python 编译器会为每个代码块都创建一个 PyCodeObject 对象。
最后我们又详细介绍了 PyCodeObject 里面的字段的含义，相比几年前剖析的 Python3.8 版本的源码，3.12 的改动还是比较大的，底层增加了不少字段，并且移除了部分字段。但对于 Python 使用者而言，还是和之前一样，解释器依旧将它们以 <class 'code'> 实例属性的形式暴露了出来。
