请问大家有推荐的 CPython 相关教程或书籍吗？

请问大家有推荐的 CPython 相关教程或书籍吗？我希望找一套讲解 Python 虚拟机和 Python 编译器源码的教程学习。

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7426871
你也可以参考下这篇文章：CPython的命令行与python文件的执行
除此之外, 这篇博客: 面向 CPython GIL 的多线程编程要点中的 Python 的线程库锁 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
我们再举个例子看看非原子操作下，怎么保证线程安全。
```
>>> n = 0
>>> def foo():
...     global n
...     n += 1
...
>>> import dis
>>> dis.dis(foo)
  3           0 LOAD_GLOBAL              0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (1)
              6 INPLACE_ADD
              7 STORE_GLOBAL             0 (n)
             10 LOAD_CONST               0 (None)
             13 RETURN_VALUE
```
代码编译后的字节码指令：
1. 将全局变量 n 的值 load 到堆栈
2. 将常数 1 的值 load 到堆栈
3. 在堆栈顶部将两个数值相加
4. 将相加结果存储回全局变量 n 的地址
5. 将常数 0（None）的值 load 到堆栈
6. 从堆栈顶部返回常数 0 给函数调用者
语句 n += 1 被编译成了前 4 个字节码，后两个字节码是 foo 函数的 return 操作，解释器自动添加。
我们在上文提到，Python2 的线程每执行 1000 个字节码就会被动的让出 GIL。现在假如字节码指令 INPLACE_ADD 就是那第 1000 条指令，这时本应该继续执行 STORE_GLOBAL 0 (n) 存储到 n 地址的数据就被驻留在了堆栈中。如果同一时刻，变量 n 被别的处理器当前线程中的代码调用了。那么请问现在的 n 还是 +=1 之后的 n 吗？答案是此时的 n 发生了更新丢失，在两个当前线程中的 n 已经不是同一个 “n” 了。这就是上面我们提到过的内存可见性数据安全问题的又一个佐证。
下面的代码正确输出为 100，但在 Python 多线程多处理器场景中，可能会得到 99 或 98 的结果。
```
import threading

n = 0
threads = []


def foo():
    global n
    n += 1


for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=foo)
    threads.append(t)


for t in threads:
    t.start()


for t in threads:
    t.join()


print(n)
```
此时，Python 程序员应该要想到使用 Python 线程库的锁来解决为。
```
import threading

n = 0
lock = threading.Lock()
threads = []


def foo():
    global n
    with lock:
        n += 1


for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=foo)
    threads.append(t)


for t in threads:
    t.start()


for t in threads:
    t.join()


print(n)
```
显然，即便 Python 已经存在了 GIL，但依旧要求程序员坚持 “始终为共享可变状态的读写上锁”。