howdoi – 一款通过命令行帮你从 stackoverflow 中寻找答案的工具，其源代码部分不足 300 行。同时，这份代码被 The Hitchhiker’s Guide to Python! 推荐为适合新手源码阅读的代码。因此，在读完源码后，我分享一下我对这份代码的理解。

这里采用的版本是 tree 中标号为 d84afdee60 的那一版

Python 对函数默认参数的处理

一个以可变对象为默认参数的函数:

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class A:
    def __init__(self):
        self.x = 1
        print('created')

def f(a = A()):
    a.x += 1
    print(a.x)
# output: created
f() # output: 2
f() # output: 3

从结果可以看出，Python 在解析时便已经创建好了默认参数 a 的值。函数 f 在调用时采用了同一个对象，而不是每次调用时重新创建新的对象。这一点与 C++ 的处理方式不同。

什么是 CPython

简单的说, CPython 是 Python 解释器的一个实现。换句话说，Python 解释器是由 C 写的，然后由 GCC 之类的编译器编译而成的可执行文件。除了 CPython，还有 PyPy(用 Python 实现的 Python 解释器)，Skulpt(用 JavaScript 实现的 Python 解释器) 等等。如果你不知道你用的是哪一个，那么你一定用的就是 CPython。因为 CPython 是 Python 官方的解释器实现，其它均属于第三方实现。

从源码到运行

对于从 Python 源码到解释器执行它们的这个过程，我把它分为两大步 —— 编译(Compiling) 与 解释(Interpreting)。

在 SICP 第 3 章中，有一段部分内容是以 stream 为核心而展开的。而 stream 的特点就是 lazy evaluation / delayed evaluation （惰性求值 / 延迟计算）。在接触 stream 之时，我便立即联想到 Python 具有类似的功能 — yield。

乍一看之下，@staticmethod 与 @classmethod 真的很相似，貌似都可以看作是静态函数，除了后者必须有一个传入参数外就貌似没区别了。但既然加入了，那也一定有开发者的考虑了。