前言

在python的源代码中，PyObject的结构体定义如下，它的内容看起来很简单，只有3项，分别是：_PyObject_HEAD_EXTRA，ob_refcnt和ob_type，其中_PyObject_HEAD_EXTRA是用于指向活动堆的指针，这个我们暂时不用管；ob_refcnt是用于引用计数的，它的类型是long，记录了当前对象被引用的次数；ob_type是对PyTypeObject类型的一个引用，它也是今天的一个主角，我稍后会在下面重点介绍它的，通过了解它，我相信你会发出类似于“哇！～”的感叹，或者是突然灵光一现的样子：原来是这样子🦆～（如果你也是一个python爱好者的话哈哈哈）

主角—PyObject登场

// object.h
/* Nothing is actually declared to be a PyObject, but every pointer to* a Python object can be cast to a PyObject*.  This is inheritance built* by hand.  Similarly every pointer to a variable-size Python object can,* in addition, be cast to PyVarObject*.*/
struct _object {_PyObject_HEAD_EXTRAPy_ssize_t ob_refcnt;PyTypeObject *ob_type;
};// pytypedefs.h
typedef struct _object PyObject;

在PyObject结构体上方注释有写到：Nothing is actually declared to be a PyObject, but every pointer to a Python object can be cast to a PyObject*. This is inheritance built by hand.这句话的大概意思就是：任何东西都不会被声明（实例化）为一个PyObject，但是任何指向python对象（int，str，float，dict等等）的指针都可以被映射到PyObject*，这是继承导致的。

看到这里，大家也许想到了一点什么？🤔此时，我们可以回想一下python中一些基础对象类它们的继承关系：如下图所示，通过访问每个类型的__mro__属性（ps：__mro__的全称是method resolution order，它记录了方法的调用顺序，也可以理解成类的继承顺序），发现，每一个类型最终都会继承一个object类，object自己除外；或者直接访问__base__属性，发现它们返回的也都是object类，除了object返回的是None。

看到这里，你也许心中已经有了一个非常明确的猜想：”object是任何类型的父类，或者说，python中的任何一个类都继承自object类，除了object自己外“！我相信你一定很确信这一点，但是为什么是这样子呢？为什么它的表现或者行为是这样子呢？在揭开这层薄薄的神秘的面纱之前，你始终无法确认你这个猜想为事实，如果你是一个求真务实的程序员的话。🙃

揭开面纱

当你开始探索这些对象的源码时，你将不需花费吹灰之力揭开这层薄薄的面纱！首先，我们来探索一下一个简单的对象—float，它的源码实现如下：

// floatobject.h
typedef struct {PyObject_HEADdouble ob_fval;
} PyFloatObject;// object.h
/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */
#define PyObject_HEAD                   PyObject ob_base;

可以看到，非常的简单，它的结构体总共就两个元素，一个是PyObject_HEAD，这是一个宏定义，实际上就是一个pyObject对象，而这个PyObject正是上面的object！所以实际上float的结构体是包含了object的结构体的；另外一个就是ob_fval，根据它的类型，我们可以断定它是用来存储float对象的值的。为了肯定我们的答案，我们再来看一下其他类型的结构体定义：

// int类型的结构体定义
struct _longobject {PyObject_VAR_HEADdigit ob_digit[1];
};// PyObject_VAR_HEAD的定义
/* PyObject_VAR_HEAD defines the initial segment of all variable-size* container objects.  These end with a declaration of an array with 1
* element, but enough space is malloc'ed so that the array actually
* has room for ob_size elements.  Note that ob_size is an element count,
* not necessarily a byte count.*/#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;// PyVarObject的定义
typedef struct {PyObject ob_base;Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;// list类型的结构体定义
typedef struct {PyObject_VAR_HEAD/* Vector of pointers to list elements.  list[0] is ob_item[0], etc. */PyObject **ob_item;/* ob_item contains space for 'allocated' elements.  The number* currently in use is ob_size.* Invariants:*     0 <= ob_size <= allocated*     len(list) == ob_size*     ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0* list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.** Items must normally not be NULL, except during construction when* the list is not yet visible outside the function that builds it.

可以看到int类型和list类型的结构体定义和float的有所不同，float包含的是PyObject_HEAD，但它们包含的却是PyObject_VAR_HEAD，不过我们继续探索发现，PyObject_VAR_HEAD实际上也是一个宏定义，它定义了一个PyVarObject类型的变量，变量名同样是ob_base，
再进一步探索发现，PyVarObject是一个结构体，它里面也包含了object这个最基本的结构体！
所以，探索到这里，我们可以明确我们的猜想：任何对象都继承（c语言中用包含更合适）自object类型，是正确的！因此，将PyObject比做是python对象的基石也是无可厚非的！

:::tip
细心的同学可能发现不管是int类型还是float类型，它们都有定义一个名为ob_base的变量（不管它们的类型是否相同），但是object类型的结构体中没有，所以这也是上面访问__base__这个属性时，唯有object的值为None的原因。

:::

定长对象与变长对象

给对象分类是一个头疼的问题，因为根据不同的规则，可以分出不同的类型。如果你读过《流畅的python》，你可能还会记得其中关于“可变与不可变对象”这一分类的相关内容，其中关于tuple到底是可变还是不可变这个问题，始终有一种神秘感在里面哈哈哈🤪。

那么定长对象和变长对象又是根据什么规则来区分的呢？以及哪些是定长对象和变长对象呢？
答案其实就藏在上面👆的源码中。int类型和list类型最终都会包含object结构体，为什么非要绕那么一圈，或者说借助PyObject_VAR_HEAD来间接的包含它呢？

我们可以对比一下float对象和list对象在行为表现上的差异：float它只需要保存一个数值，是一个固定的对象；而list它保存的是n个对象，对象的数量是不确定的。发现了这一点差异，我们再回过头来看一下PyObject_VAR_HEAD的定义：

// PyObject_VAR_HEAD的定义
/* PyObject_VAR_HEAD defines the initial segment of all variable-size* container objects.  These end with a declaration of an array with 1
* element, but enough space is malloc'ed so that the array actually
* has room for ob_size elements.  Note that ob_size is an element count,
* not necessarily a byte count.*/#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;// PyVarObject的定义
typedef struct {PyObject ob_base;Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;

它在开头就写到了PyObject_VAR_HEAD defines the initial segment of all variable-size container objects，意思是PyObject_VAR_HEAD定义了所有大小可变的容器对象
的初始化片段。所以，只要包含了PyVarObject变量的对象都是容器对象，或者说是可变对象。我们常用的对象的分类如下：

• 定长对象：float等
• 变长对象，int，str，list，tuple等

int类型的对象是变长对象？

当我把int列在了变长对象的第一个位置时，你是否会感到疑惑？因为我们常用的int对象，它是如此的简单，仅仅用于存储一个整数值，怎么可能是变长对象呢？但是当你看到下面的源码时，你必须承认这个事实！但是，为什么要这么设计呢？区区一个整数，为什么还需要一个容器来存储？

我们不妨先从它的表现来入手，数值类型中，除了int以外，比较常用的就是float类型来，我们来对这两个对象做一些对比，看看有什么不同。

如上图所示，我们先实例化整数对象，然后将其转成float对象，第一次进行转换时，转换成功；第二次声明整数对象时成功，但是进行转换时就失败了，报错也很明显：就是这个数太大了无法转换成float对象。
此时，我们停止转换，再次继续声明更大的整数对象：

:::info
tips:float对象的最大取值大家可以探索源码去寻找。

:::

可以看到，没有报错，说明声明成功！（因为数字太大，就没有打印），这看起来整数对象的大小没有限制，想申请多大就申请多大，实际上，就是这样的！看它下面的结构定义就知道啦！它的值没有直接存在一个地址中，而是分开存在一个名叫ob_digit的数组中，只要存储空间主够大，这个数组就能无限的开辟空间，这样就能存储足够大的整数了。

/*The absolute value of a number is equal to
SUM(for i=0 through abs(ob_size)-1) ob_digit[i] * 2**(SHIFT*i)
Negative numbers are represented with ob_size < 0;
zero is represented by ob_size == 0.
*/struct _longobject {
PyObject_VAR_HEAD
digit ob_digit[1];
};

PyTypeObject

受篇幅限制，后面再专门写一篇博客来介绍吧。

更多内容可以关注博主的个人博客系统：《Python源码剖析》之对象的基石—PyObject