深入源码解析Python中的对象与类型，

深入源码解析Python中的对象与类型，

对象
对象, 在C语言是如何实现的?

Python中对象分为两类: 定长(int等), 非定长(list/dict等)

所有对象都有一些相同的东西, 源码中定义为PyObject和PyVarObject, 两个定义都有一个共同的头部定义PyObject_HEAD(其实PyVarObject有自己的头部定义PyObject_VAR_HEAD, 但其实际上用的也是PyObject_HEAD).

源码位置: Include/object.h

PyObject_HEAD
Python 内部, 每个对象拥有相同的头部.

定义

/* PyObject_HEAD defines the initial segment of every PyObject. */
#define PyObject_HEAD          \
  _PyObject_HEAD_EXTRA        \
  Py_ssize_t ob_refcnt;        \
  struct _typeobject *ob_type;

说明

1. _PyObject_HEAD_EXTRA
先忽略, 双向链表结构, 后面垃圾回收再说

2. Py_ssize_t ob_refcnt
Py_ssize_t在编译时确定, 整型
ob_refcnt, 引用计数, 跟Python的内存管理机制相关(基于引用计数的垃圾回收)

3. struct _typeobject *ob_type
*ob_type 指向类型对象的指针(指向_typeobject结构体)
决定了这个对象的类型!
PyObject
定义

 typedef struct _object {
   PyObject_HEAD
 } PyObject;

说明

 1. 依赖关系
 PyObject -> PyObject_HEAD
结构

PyVarObject
定义

typedef struct {
  PyObject_VAR_HEAD
} PyVarObject;

#define PyObject_VAR_HEAD        \
 PyObject_HEAD            \
 Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */

说明

 1. 依赖关系
 PyVarObject -> PyObject_VAR_HEAD -> PyObject_HEAD

 2.Py_ssize_t ob_size
 ob_size, 变长对象容纳的元素个数
结构

代码关系

几个方法
跟对象相关的方法

#define Py_REFCNT(ob)           (((PyObject*)(ob))->ob_refcnt)
读取引用计数

#define Py_TYPE(ob)             (((PyObject*)(ob))->ob_type)
获取对象类型

#define Py_SIZE(ob)             (((PyVarObject*)(ob))->ob_size)
读取元素个数(len)
跟引用计数相关的方法

Py_INCREF(op)  增加对象引用计数

Py_DECREF(op)  减少对象引用计数, 如果计数位0, 调用_Py_Dealloc

_Py_Dealloc(op) 调用对应类型的 tp_dealloc 方法(每种类型回收行为不一样的, 各种缓存池机制, 后面看)
其他
几个参数涉及

ob_refcnt 引用计数, 与内存管理/垃圾回收相关
ob_type   类型, 涉及Python的类型系统

类型
一个例子

>>> a = 1
>>> a
1

>>> type(a)
<type 'int'>

#等价的两个
>>> type(type(a))
<type 'type'>
>>> type(int)
<type 'type'>

#还是等价的两个
>>> type(type(type(a)))
<type 'type'>
>>> type(type(int))
<type 'type'>

我们反向推导一个int对象是怎么生成的.

1. 首先, 定义一种类型叫PyTypeObject
代码位置 Include/object.h

定义

 

typedef struct _typeobject {

 /* MARK: base, 注意, 是个变长对象*/
 PyObject_VAR_HEAD
 const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */ //类型名
 Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */ // 创建该类型对象时分配的内存空间大小


 // 一堆方法定义, 函数和指针
 /* Methods to implement standard operations */
 printfunc tp_print;
 hashfunc tp_hash;

 /* Method suites for standard classes */
 PyNumberMethods *tp_as_number;  // 数值对象操作
 PySequenceMethods *tp_as_sequence; // 序列对象操作
 PyMappingMethods *tp_as_mapping; // 字典对象操作

 // 一堆属性定义
 ....

} PyTypeObject;

说明

1. PyObject_VAR_HEAD
变长对象

2. const char *tp_name
tp_name, 类型名字符串数组
所有Type都是PyTypeObject的"实例": PyType_Type/PyInt_Type

2. 然后, 用PyTypeObject初始化得到一个对象PyType_Type
代码位置 Objects/typeobject.c

定义

PyTypeObject PyType_Type = {
 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
 "type",                   /* tp_name */
 sizeof(PyHeapTypeObject),          /* tp_basicsize */
 sizeof(PyMemberDef),            /* tp_itemsize */
 (destructor)type_dealloc,          /* tp_dealloc */

 // type对象的方法和属性初始化值
 .....

};

说明

1. tp_name
类型名, 这里是"type"

2. PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
PyVarObject_HEAD_INIT, 这个方法在 Include/object.h中,
等价于
        ob_refcnt = 1
        *ob_type = &PyType_Type
        ob_size = 0

即, PyType_Type的类型是其本身!
结构

第一张图, 箭头表示实例化(google doc用不是很熟找不到对应类型的箭头)

第二张图, 箭头表示指向

使用

# 1. int 的 类型 是`type`
>>> type(int)
<type 'type'>

# 2. type 的类型 还是`type`, 对应上面说明第二点
>>> type(type(int))
<type 'type'>

注意: 无论任何时候, ob_type指向的是 PyTypeObject的实例: PyType_Type/PyInt_Type...

3. 再然后, 定义具体的类型, 这里以PyInt_Type为例子
代码位置 Objects/intobject.c

定义

PyTypeObject PyInt_Type = {
 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
 "int",
 sizeof(PyIntObject),
 0,

 // int类型的相关方法和属性值
 ....

 (hashfunc)int_hash,             /* tp_hash */

};

说明

1. "int"
PyInt_Type的类型名是int

2.PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
PyInt_Type的

 

  *ob_type = &PyType_Type

结构

使用

>>> type(1)
<type 'int'>

>>> type(type(1))
<type 'type'>

4. 最后, 生成一个整数对象int
代码位置 Include/intobject.h

定义

typedef struct {
  PyObject_HEAD
  long ob_ival;
} PyIntObject;

结构

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