二次检查 Symbol table

注：之前打算直接研究 Python 的命名空间实现，但后来发现目前局限在具体命名空间内的作用域问题更合适，对研究主题稍作调整。

Python 首先将 Python 源码转换为 AST，然后在 run_mod -> PyAST_CompileObject 中将 AST 逐步转换为最终的 CodeObject。

PyCodeObject *
PyAST_CompileObject(mod_ty mod, PyObject *filename, PyCompilerFlags *flags,
                   int optimize, PyArena *arena)
{
    struct compiler c;
    PyCodeObject *co = NULL;

    // ··· ···

    // 生成 symbol table 对象
    c.c_st = PySymtable_BuildObject(mod, filename, c.c_future);

    // ··· ···

    // 转换为 CodeObject
    co = compiler_mod(&c, mod);

    // ··· ···
}

已经删减掉一些无关代码，该函数主要完成了：

AST -> Symbol table -> CodeObject

的转换。前 2 节已经将 Symbol table 的生成的主要过程搞清楚了，在这个过程中 Python 完成了一些检查工作，并且构建了一系列 Symbol Table Entries，在这些 Entries 中实际上就包含了各自 scope 中所有名称的类型、作用域信息。

前面已经研究的内容已经足够实现简单的作用域，但这还不足以支撑 Python 灵活的作用域控制策略。在以 scope 为边界，整理好各自作用域内的名称后，还需要解决如：

局部变量对全局变量的遮蔽、
闭包变量的支持（nonlocal 关键字、
在子代码块中创建、使用全局变量（global 关键字）等等问题，
当然这其中还有 “类” 这样的高级议题，让我们暂时搁置它。

显然只在一次 AST 的扫描中构建的名称信息是不够的，需要更进一步的处理。

这些更进一步的问题，将由 PySymtable_BuildObject 函数尾部调用的 symtable_analyze 函数处理。

二次检查 Symbol table

struct symtable *
PySymtable_BuildObject(mod_ty mod, PyObject *filename, PyFutureFeatures *future)
{
    // ··· ···
    // 从最顶层代码开始，逐层构建 Symbol table

    /* 第二轮调整 */
    if (symtable_analyze(st))

     // ··· ···
}

Python 源码的顶层是一个 “Module” 模块，所有其他代码都在这个 “Module” 内，逐层分解为各层 block，或者说 scope。第一轮扫描构建的名称信息，是以代码块为单位执行的，各代码块之间的影响在第二次扫描中解决，甚至这些代码块之间还会存在一些冲突，抛出一些异常。

symtable_analyze 的工作实际上主要是由 analyze_block 完成的，从名称也看的出来，分析的目标是 block，正好解决前面提到的各 block 之间的联系问题。analyze_block 会被递归调用到各级的 block（递归处理 ste->ste_children），各 block 通过 analyze_block 函数的指针参数向上一级传递自己的名称信息。

具体实现可以重点参考：

Python/symtable.c:742 analyze_block 函数
和 Python/symtable.c:502 analyze_name 函数

在 analyze_name 函数中可以清晰的看到 Python 对变量作用域的一些 “精确定义”：

local、函数参数、由 import 导入的变量都是 local 变量；
变量不能同时为 global 和 nonlocal；
global 和 local 互斥，一个变量一旦属于一个集合，就 discard 另一个；
nonlocal 只允许在local 域，或者说不能在最顶层的 module 中设置 nonlocal 变量；
nonlocal 必须与一个 local 域变量绑定，不允许 “野” nonlocal 变量；
嵌套块的变量作用域，如果子块代码块中引用父级代码块的变量，那么除非该变量是 global 则在子块中依然为 global，否则该变量为 free（nonlocal）变量；

这些规则在递归下依然起作用。

Think In Python

63. Python 是如何实现作用域的 (3)

二次检查 Symbol table