01 前言

对象是 python 中最核心的一个概念，在python的世界中，一切都是对象，整数、字符串、甚至类型、整数类型、字符串类型，都是对象。

02 什么是PyObject

Python 中凡事皆对象，而其中 PyObject 又是所有对象的基础，它是 Python 对象机制的核心。因为它是基类，而其他对象都是对它的继承。

打开 Include/python.h 中声明如下：

#define PyObject_HEAD \

_PyObject_HEAD_EXTRA \

Py_ssize_t ob_refcnt; \

struct _typeobject *ob_type;

typedef struct _object {

PyObject_HEAD

} PyObject;

PyObject 有两个重要的成员对象：

ob_refcnt - 表示引用计数，当有一个新的 PyObject * 引用该对象时候，则进行 +1 操作；同时，当这个 PyObject * 被删除时，该引用计数就会减小。当计数为0时，该对象就会被回收，等待内存被释放。

ob_type 记录对象的类型信息，这个结构体含有很多信息，见如下代码分析。

03 类型对象

在python中，预先定义了一些类型对象，比如 int 类型、str 类型、dict 类型等，这些我们称之为内建类型对象，这些类型对象实现了面向对象中"类"的概念。

这些内建对象实例化之后，可以创建类型对象所对应的实例对象，比如 int 对象、str 对象、dict 对象。这些实例对象可以视为面向对象理论中的“对象"这个概念在python中的体现。

#define PyObject_VAR_HEAD \

PyObject_HEAD \

Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */

typedef struct _typeobject {

PyObject_VAR_HEAD

const char *tp_name; /* For printing, in format "." */

Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

/* Methods to implement standard operations */

destructor tp_dealloc;

printfunc tp_print;

getattrfunc tp_getattr;

setattrfunc tp_setattr;

cmpfunc tp_compare;

reprfunc tp_repr;

/* Method suites for standard classes */

PyNumberMethods *tp_as_number;

PySequenceMethods *tp_as_sequence;

PyMappingMethods *tp_as_mapping;

/* Attribute descriptor and subclassing stuff */

struct PyMethodDef *tp_methods;

struct PyMemberDef *tp_members;

struct PyGetSetDef *tp_getset;

struct _typeobject *tp_base;

PyObject *tp_dict;

descrgetfunc tp_descr_get;

descrsetfunc tp_descr_set;

Py_ssize_t tp_dictoffset;

initproc tp_init;

allocfunc tp_alloc;

newfunc tp_new;

freefunc tp_free; /* Low-level free-memory routine */

inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */

PyObject *tp_bases;

PyObject *tp_mro; /* method resolution order */

PyObject *tp_cache;

PyObject *tp_subclasses;

PyObject *tp_weaklist;

destructor tp_del;

...

} PyTypeObject;

这当中，我们需要关注几个重点成员变量：

tp_name 即类型名称，例如 'int', tuple', 'list'等，可以标准输出

tp_basicsize 与 tp_itemsize， 创建该对象的内存信息

关联操作

描述该类型的其他信息

04 定长对象与变长对象

定长对象比较好理解，例如一个整数对象，无论这个数值多大，它的存储长度是一定的，这个长度由 _typeobject 来指定，不会变化。

typedef struct {

PyObject_HEAD

long ob_ival;

} PyIntObject;

变长对象在内存中的长度是不一定的，所以需要 ob_size 来记录变长部分的个数，需要注意的是，这个并不是字节的数目。

#define PyObject_VAR_HEAD \

PyObject_HEAD \

Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */

typedef struct {

PyObject_VAR_HEAD;

long ob_shash;

int ob_sstate;

char ob_sval[1];

/* Invariants:

* ob_sval contains space for 'ob_size+1' elements.

* ob_sval[ob_size] == 0.

* ob_shash is the hash of the string or -1 if not computed yet.

* ob_sstate != 0 iff the string object is in stringobject.c's

* 'interned' dictionary; in this case the two references

* from 'interned' to this object are *not counted* in ob_refcnt.

*/

} PyStringObject;

05 创建一个定长对象的例子

代码如下：

a = int(10)

Python 主要做了以下操作：

第一步：分析需要创建的类型，如上，则是 PyInt_Type

第二步：根据 PyInt_Type 中的 int_new 函数来构造对象

第三步：识别上述代码中的 10 为字符传，然后调用 PyInt_FromString() 函数来构造

第四步：最后调用 PyInt_FromLong(long ival) 函数来进行整数对象的内存分配和赋值。

我们先看一下 PyInt_Type的代码实现：

tp_name 被赋值为“int”，这样在 type() 函数时，就会显示该字符串

指定 “int” 类的关联操作，如释放、打印、比较等

tp_basicsize 赋值为 sizeof(PyIntObject)

tp_itemsize 赋值为 0

PyTypeObject PyInt_Type = {

PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)

"int",

sizeof(PyIntObject),

0,

(destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */

(printfunc)int_print, /* tp_print */

0, /* tp_getattr */

0, /* tp_setattr */

(cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */

(reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_repr */

&int_as_number, /* tp_as_number */

0, /* tp_as_sequence */

0, /* tp_as_mapping */

(hashfunc)int_hash, /* tp_hash */

0, /* tp_call */

(reprfunc)int_to_decimal_string, /* tp_str */

PyObject_GenericGetAttr, /* tp_getattro */

0, /* tp_setattro */

0, /* tp_as_buffer */

Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_CHECKTYPES |

Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_INT_SUBCLASS, /* tp_flags */

int_doc, /* tp_doc */

0, /* tp_traverse */

0, /* tp_clear */

0, /* tp_richcompare */

0, /* tp_weaklistoffset */

0, /* tp_iter */

0, /* tp_iternext */

int_methods, /* tp_methods */

0, /* tp_members */

int_getset, /* tp_getset */

0, /* tp_base */

0, /* tp_dict */

0, /* tp_descr_get */

0, /* tp_descr_set */

0, /* tp_dictoffset */

0, /* tp_init */

0, /* tp_alloc */

int_new, /* tp_new */

};

这里我们对 int_new 方法进行展开， int_new 方法就是创建函数，类似于 C++ 中的构造函数，用来生成PyIntObject 代码如下：

static PyObject *

int_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)

{

PyObject *x = NULL;

int base = -909;

static char *kwlist[] = {"x", "base", 0};

if (type != &PyInt_Type)

return int_subtype_new(type, args, kwds); /* Wimp out */

if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwds, "|Oi:int", kwlist,

&x, &base))

return NULL;

if (x == NULL) {

if (base != -909) {

PyErr_SetString(PyExc_TypeError,

"int() missing string argument");

return NULL;

}

return PyInt_FromLong(0L);

}

if (base == -909)

return PyNumber_Int(x);

if (PyString_Check(x)) {

/* Since PyInt_FromString doesn't have a length parameter,

* check here for possible NULs in the string. */

char *string = PyString_AS_STRING(x);

if (strlen(string) != PyString_Size(x)) {

/* create a repr() of the input string,

* just like PyInt_FromString does */

PyObject *srepr;

srepr = PyObject_Repr(x);

if (srepr == NULL)

return NULL;

PyErr_Format(PyExc_ValueError,

"invalid literal for int() with base %d: %s",

base, PyString_AS_STRING(srepr));

Py_DECREF(srepr);

return NULL;

}

return PyInt_FromString(string, NULL, base);

}

#ifdef Py_USING_UNICODE

if (PyUnicode_Check(x))

return PyInt_FromUnicode(PyUnicode_AS_UNICODE(x),

PyUnicode_GET_SIZE(x),

base);

#endif

PyErr_SetString(PyExc_TypeError,

"int() can't convert non-string with explicit base");

return NULL;

}

最后通过 PyInt_FromLong 方法对新产生的对象的type信息就行赋值为 PyInt_Type，并设置整数的具体数值。其中如果是小整数，则可以从 small_ints 数组中直接放回。

#define N_INTOBJECTS ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject))

#define BLOCK_SIZE 1000 /* 1K less typical malloc overhead */

#define BHEAD_SIZE 8 /* Enough for a 64-bit pointer */

static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];

struct _intblock {

struct _intblock *next;

PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];

};

typedef struct _intblock PyIntBlock;

static PyIntBlock *block_list = NULL;

static PyIntObject *free_list = NULL;

PyObject *

PyInt_FromLong(long ival)

{

register PyIntObject *v;

#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0

if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {

v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];

Py_INCREF(v);

#ifdef COUNT_ALLOCS

if (ival >= 0)

quick_int_allocs++;

else

quick_neg_int_allocs++;

#endif

return (PyObject *) v;

}

#endif

if (free_list == NULL) {

if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)

return NULL;

}

/* Inline PyObject_New */

v = free_list;

free_list = (PyIntObject *)Py_TYPE(v);

(void)PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);

v->ob_ival = ival;

return (PyObject *) v;

}

06 展开

为了性能考虑，python 中对小整数有专门的缓存池，这样就不需要每次使用小整数对象时去用 malloc 分配内存以及free释放内存。

小整数之外的大整数怎么避免重复分配和回收内存呢？

Python 的方案是 PyIntBlock。PyIntBlock 这个结构就是一块内存，里面保存 PyIntObject 对象。一个 PyIntBlock 默认存放 N_INTOBJECTS 对象。

PyIntBlock 链表通过 block_list 维护，每个block中都维护一个 PyIntObject 数组 objects，block 的 objects 可能会有些内存空闲，因此需要另外用一个 free_list 链表串起来这些空闲的项以方便再次使用。objects 数组中的 PyIntObject 对象通过 ob_type 字段从后往前链接。

小整数的缓存池最终实现也是生存在 block_list 维护的内存上，在 python 初始化时，会调用 PyInt_Init 函数申请内存并创建小整数对象。

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