在 Python 的执行模型中，用于承载“一次具体执行过程”的，是另一类运行期对象——帧对象（frame object）。如果说代码对象描述了“应用如何执行”，那么帧对象承载的就是该执行在运行期展开时的具体状态。
从对象模型的角度看，帧对象是一类专门用于承载执行期状态的对象。它在调用发生时被创建，在执行结束后被销毁，负责保存局部变量、指令执行位置以及与调用链相关的上下文信息。理解帧对象，是理解函数调用、递归、异常传播、作用域解析乃至调试机制的关键。
一、什么是帧对象
帧对象（frame object）表示一次正在进行或已经发生的代码执行过程。每当一段代码被执行，解释器都会为其创建一个新的帧对象，用于记录该次执行所需的全部运行期状态。
从概念上看，帧对象负责描述：
• 当前正在执行的是哪一段代码（引用代码对象）
• 局部命名空间与全局命名空间的绑定情况
• 当前字节码指令执行到的位置
• 与上层调用者之间的调用关系
帧对象不是：
• 代码对象（帧对象不描述执行结构）
• 函数对象（帧对象不提供可调用语义）
• 闭包对象（帧对象并不独立保存被闭包捕获的变量）
在对象模型中，帧对象的核心职责只有一个：承载“一次执行”的全部运行期状态。
二、帧对象的产生：从调用到执行上下文
帧对象并不是在编译阶段产生的，而是在运行期、调用发生时动态创建的。
当解释器执行一段可调用对象时，大致会经历如下过程：
1、确定被调用的函数对象
2、从函数对象中取得其关联的代码对象
3、基于代码对象创建新的帧对象
4、初始化帧对象中的运行期状态
5、进入字节码解释循环
以最简单的函数调用为例：
def add(a, b): return a + b add(1, 2)在执行 add(1, 2) 时：
• add 对应的代码对象并未发生变化
• 解释器创建了一个新的帧对象
• 参数 a、b 被写入该帧对象的局部命名空间
• 指令指针从代码对象的起始位置开始推进
需要强调的是，同一个代码对象，可以在不同时间、不同调用路径下，对应多个不同的帧对象。
三、对象协作：代码对象、函数对象与帧对象
在 Python 的执行模型中，这三类对象分工明确、彼此协作：
• 代码对象：描述“如何执行”
• 函数对象：提供“可调用入口”
• 帧对象：承载“正在执行”
这种分层结构保证了执行模型的可重入性与一致性。
1、为什么帧对象必须是独立对象
如果将运行期状态直接存放在函数对象或代码对象中，将会立即破坏以下性质：
• 多次调用的相互独立性
• 递归调用的正确性
• 并发或协程切换时的状态隔离
帧对象作为独立的执行对象，则可使得：
• 每一次调用都有独立的执行上下文
• 同一函数可被安全地重入调用
• 调用链可以被精确地表示和回溯
从模型上可以概括为：代码对象是“静态蓝本”，帧对象是“动态实例”。
2、递归与多次调用示例
（1）递归示例
def fact(n): if n <= 1: return 1 return n * fact(n - 1)在该递归过程中：
• fact 的代码对象始终只有一个
• 每一次递归调用都会创建新的帧对象
• 各帧对象分别保存各自的 n 值与返回位置
正是由于帧对象彼此独立，递归调用才能正确展开并回溯。
（2）多次调用示例
def inc(x): return x + 1 inc(1) # 2inc(10) # 11这里同样体现出：
• 代码结构被复用
• 执行状态不共享
四、帧对象的核心运行期字段
帧对象内部保存了大量与执行直接相关的信息，其中最关键的包括以下部分。
1、代码对象引用（f_code）
f_code 指向当前执行的代码对象。它定义了：
• 字节码指令序列
• 局部变量布局
• 作用域与闭包结构
帧对象并不复制这些信息，而是直接引用代码对象。
2、局部命名空间（f_locals）
f_locals 保存当前执行上下文中的局部命名空间。
def f(): a = 1 b = 2 return a + b在执行过程中，该帧的局部命名空间会动态变化。
需要注意的是，f_locals 是对当前局部变量状态的一种映射表示，其更新时机受解释器控制，并非实时字典。
3、全局命名空间（f_globals）
f_globals 指向函数或代码对象所属的全局命名空间，通常是模块的 __dict__。
名称解析（LEGB）过程中，解释器正是通过 f_locals 和 f_globals 这两个映射结构完成查找。
4、当前指令位置（f_lasti）
f_lasti 表示当前正在执行或即将执行的字节码指令位置。该字段使得：
• 异常回溯成为可能
• 调试器能够暂停与恢复执行
• 解释器可以正确处理跳转与返回
这也是调试器、追踪器能够“暂停”、“单步执行”的根本依据。
5、上一帧引用（f_back）
f_back 指向调用该帧的上一个帧对象，形成调用栈链表结构：
当前帧 → f_back → 调用者帧 → …这一链式结构构成了调用栈（call stack）。
通过 f_back，解释器能够：
• 构建完整的调用栈
• 实现异常向上传播
• 支持 traceback 机制
五、帧对象视角下的作用域与闭包
1、帧对象如何承载作用域
作用域的结构关系在编译阶段已由代码对象静态确定，但具体变量的取值与可见性，必须在运行期由执行上下文来承载。在 Python 中，这一职责由帧对象在运行期承担。
考虑如下示例：
def outer(x): def inner(y): return x + y return inner在执行 outer(10) 时，解释器会经历如下过程：
• 创建 outer 对应的帧对象
• 参数 x 被写入该帧的局部命名空间
• 由于 x 被内层函数 inner 引用，解释器并不将其作为普通局部变量处理，相应地，x 被提升为 cell 对象承载的自由变量
outer 的帧对象不再直接保存 x 的值，而是保存对该 cell 的引用。
当 inner 被返回并随后调用时：
• 解释器为 inner 创建新的帧对象
• inner 的帧对象并不访问 outer 的帧对象，而是通过自身结构中保存的 cell 引用，间接读取 x 的值
由此可以看出，作用域在对象模型中的分工是清晰而分层的：
• 代码对象：声明作用域的结构关系
• 帧对象：承载一次执行中的局部状态
• cell 对象：承载可跨帧存续的自由变量值
帧对象并不是闭包变量的最终所有者，而是闭包语义得以建立的运行期中介。
2、帧对象与闭包生命周期
在函数返回后，其对应的帧对象通常会从调用链中移除，并在不再被引用时被销毁。但在闭包场景中，这一过程存在一个重要的例外。
当帧对象中的某些局部变量被提升为 cell 对象，并被闭包函数对象所引用时：
• 闭包函数对象会持有对 cell 的引用
• cell 对象继续保存相关变量的值
因此，被延长生命周期的并不是帧对象本身，而是帧对象中被提取出的 cell 对象。
这种设计使得 Python 能够：
• 精确保留闭包所需的最小运行期状态
• 避免无谓地延长整个执行上下文的生命周期
• 在执行模型与内存管理之间取得良好平衡
正是通过帧对象负责执行、cell 对象负责延续的协作机制，Python 将闭包这一语义特性完整地映射进了对象模型之中。
六、帧对象的销毁与执行结束
当一段代码执行完毕后，帧对象从调用栈中弹出。若不再被任何对象引用，将被垃圾回收。
在以下情况下，帧对象可能被暂时保留：
• 异常尚未被处理（用于 traceback）
• 调试器主动保存执行上下文
• 闭包间接引用了其中的 cell
这再次体现了帧对象作为“执行期状态载体”的核心定位。
📘 小结
帧对象是 Python 执行模型中对“一次具体执行过程”的对象化表达。它在运行期动态创建，承载局部状态、执行位置与调用关系，并通过与代码对象和函数对象的协作，支撑起函数调用、递归、异常传播与闭包等核心机制。
通过将执行状态集中于帧对象，而将执行结构交由代码对象描述，Python 在对象模型层面实现了执行语义的清晰分层。这一设计，是 Python 执行模型高度一致性与可组合性的关键基础。
“点赞有美意，赞赏是鼓励”
