直接回答：CPython 执行分两步：编译器先把源码解析成 AST，再编译成字节码（存在 code object 的 co_code 里，缓存为 __pycache__ 下的 .pyc 文件）；然后基于栈的虚拟机逐条取指令执行——操作数压栈、运算、结果写回局部变量数组。dis 模块可以反汇编任何函数或 code object，是理解解释器行为的一手工具。

import dis

def add(a, b):
    return a + b

dis.dis(add)
#  2 LOAD_FAST     0 (a)
#    LOAD_FAST     1 (b)
#    BINARY_OP      0 (+)
#    RETURN_VALUE

展开解析：几个实用观察点。一是看变量的存储位置：局部变量走 LOAD_FAST（数组下标访问，最快），闭包变量走 LOAD_DEREF（经由 cell 对象间接寻址），全局变量走 LOAD_GLOBAL（模块 dict 查找），这解释了为什么函数内频繁访问全局变量更慢，以及闭包为什么能跨作用域共享变量。二是 .pyc 头部带 magic number 和时间戳或源文件哈希，magic 与解释器版本绑定，所以字节码不跨版本兼容，升级 Python 后旧缓存自动作废。三是 3.11 起指令集大改：出现类型特化指令和 CACHE 伪指令占位的内联缓存、统一的 CALL 调用协议，同一段代码在 3.10 和 3.12 下反汇编结果明显不同。

实践要点：code object 上还有 co_consts（常量表）、co_varnames（局部变量名）、co_flags（是否生成器/协程等）。调试诡异行为时——比如闭包捕获循环变量、可变默认参数共享——直接看字节码比猜快得多。

追问方向：为什么函数调用比内联代码慢（帧创建与销毁的开销）？cell 对象是如何让闭包变量在内外层之间保持同步的？

（约 560 字）