如何编译和调试Python内核源码？

最新推荐文章于 2024-02-25 14:18:48 发布
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本文介绍了如何编译和调试Python的CPython源码，包括从官方获取源代码，理解源码目录结构，重点讲解在Windows环境下使用VS2017进行编译，并演示如何设置断点进行调试，让你更深入地探索Python的内部工作机制。

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写在前面

如果对Python源码感兴趣，那“窥探”其实现的最佳方式就是调教它，不，调试它。

获取源代码

Python的官方默认实现为CPython，即C语言实现（主要指解释器的实现，其他实现见Other Interpreter Implementations）。CPython的源代码可以从官网pyhton.org或者 github.com/python/cpython 获取，目前最新的稳定版本为3.8.0，于2019.10.14发布。这里，从官网 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 下载源码压缩包，如下图所示，

python source code

源代码的组织

解压后，目录结构如下

{
   
    Python-3.8.0 }  » tree -d -L 1 .
.
├── Doc 		# rst(reStructuredText)格式官方文档，用其生成https://docs.python.org/
├── Grammar		# Python的EBNF(Extended Backus–Naur form)语法定义文件
├── Include		# .h 头文件
├── Lib			# .py 纯Python实现的标准库
├── m4
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调试Python代码
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09-23 108
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动态调试python源码的步骤与案例
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python内核_如何编译和调试Python内核源码？
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python编译器在执行时，给它指定要执行的源码文件，或者说直接输入源码字符串就可以驱动脚本的执行流程，其基本框架如下： input层是python编译器用于获取源码的输入方式，事实上Python能够有多种方式将源码信息传递给编译器，例如： 1，执行python -c 然后接着python代码字符串。 2，python -m 然后跟着要执行的模块名 3，python 然后跟着脚本文件的路径 4，通过管道连接方式执行，例如 cat [file] | python Python解释器不关心代码如何输入，只要它
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下载Python源码我这里使用Python3.5作为学习的源码目录结构|--- Include: 包括Python提供的所有头文件, 可以用于c/c++扩展--- Lib: Python的标准库, 全部都是用python写的--- Modules: 包含了C语言编写的模块, 比如random, StringIO 等--- Parser: 包含了python解释器中的scanner和parser部分...
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一.源码获取: 源码从github上获取 git clone https://github.com/python/cpython 2.切换版本用 git checkout v3.6.2 二.文件介绍: Include: 包括Python提供的所有头文件, 可以用于c/c++扩展 Lib: Python的标准库, 全部都是用python写的 Modules: 包含了C语言编写的模块, 比如random, StringIO 等 Parser: 包含了python解释器中的scanner和parser部
python内核_Python内核阅读(一): 对象的基石--PyObject
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python核心编程 代码代码是书上代码，部分本人做了更改
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为了在 **Visual Studio 2015** 中编译和调试 **Caffe** 源代码，需要进行一系列的环境配置和项目设置。以下是详细步骤和注意事项： ### 1. 准备工作 #### 1.1 安装依赖项 - **CUDA Toolkit**：确保安装了与 Caffe 兼容的 CUDA Toolkit 版本，例如 CUDA 8.0 或 9.0。 - **cuDNN**：下载并安装对应 CUDA 版本的 cuDNN 库。 - **OpenCV**：安装 OpenCV 并配置环境变量，建议使用预编译版本或自行编译[^1]。 - **Python**：如果需要 Python 接口，安装 Python 并配置 `Anaconda` 环境。 - **Boost**：安装 Boost 库，确保版本与 Caffe 兼容（例如 Boost 1.60 或更高）。 - **CMake**：用于生成 Visual Studio 项目文件。 #### 1.2 获取 Caffe 源码 从 GitHub 克隆 Caffe 仓库： ```bash git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe ``` ### 2. 使用 CMake 生成 Visual Studio 2015 项目 #### 2.1 配置 CMake 使用 CMake GUI 或命令行工具生成 Visual Studio 2015 项目文件： ```bash mkdir build cd build cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" .. ``` > 注意：如果需要启用 GPU 支持，请确保在 CMake 配置中启用 `USE_CUDA` 和 `USE_CUDNN` 选项。 #### 2.2 检查 CMake 输出 CMake 会检测系统中的依赖项，如 OpenCV、Boost、CUDA 等。如果某些依赖项未找到，需手动指定路径。 ### 3. 打开并配置 Visual Studio 2015 项目 #### 3.1 打开解决方案 在 `build` 目录下找到生成的 `Caffe.sln` 文件，使用 Visual Studio 2015 打开。 #### 3.2 设置启动项目 - 右键点击 `caffe` 项目，选择 **Set as StartUp Project**。 - 配置调试参数：右键项目 → **Properties** → **Debugging** → 在 `Command Arguments` 中输入调试参数，例如 `train --solver=your_solver.prototxt`。 #### 3.3 调试设置 - 在 `main.cpp` 中找到 `main()` 函数，设置断点以便调试。 - 如果需要调试 GPU 代码，可以在 CUDA 内核函数中设置断点。 ### 4. 编译和调试 Caffe #### 4.1 编译项目 - 选择 **Build → Build Solution** 或按下 `Ctrl+Shift+B` 编译整个解决方案。 - 如果出现链接错误，检查是否所有依赖项（如 Boost、OpenCV）的路径配置正确。 #### 4.2 调试 Caffe - 按下 `F5` 或点击调试按钮开始调试。 - 如果调试器无法找到符号文件（PDB），请确保项目配置为 **Debug** 模式，并重新编译。 ### 5. 常见问题及解决方法 #### 5.1 缺少 DLL 文件 运行时可能出现缺少 `opencv_worldXXX.dll`、`cudnnXXX.dll` 等问题。解决方法： - 将这些 DLL 文件复制到 `caffe` 可执行文件所在目录。 - 或者将 DLL 所在目录添加到系统 `PATH` 环境变量中。 #### 5.2 Boost 库版本不兼容 如果出现 Boost 相关错误，确保 Boost 库的版本与 Caffe 兼容，并在 CMake 配置中正确指定 Boost 路径。 #### 5.3 CUDA 编译错误 - 确保 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的版本与 Caffe 兼容。 - 检查 `.cu` 文件的编译器设置是否正确（右键 `.cu` 文件 → **Properties** → **CUDA C/C++**）。 ### 6. 示例代码：加载模型并进行推理 ```cpp #include <caffe/caffe.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char** argv) { caffe::Caffe::set_mode(caffe::Caffe::GPU); // 启用 GPU 模式 caffe::Net<float> net("deploy.prototxt", caffe::TEST); net.CopyTrainedLayersFrom("model.caffemodel"); cv::Mat img = cv::imread("input.jpg"); // 预处理图像并输入网络 // ... std::vector<caffe::Blob<float>*> input_blobs = net.input_blobs(); // 设置输入数据 // ... net.Forward(); // 获取输出结果 const caffe::Blob<float>* output_blob = net.blob_by_name("prob").get(); // 处理输出 // ... return 0; } ``` --- ###
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