Python 源码阅读——tuple,python源码tuple,未经作者许可,禁止转载!
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示例
>>> a = () >>> b = () >>> id(a) == id(b) True >>> a = (1, ) >>> b = (1, ) >>> id(a) == id(b) False
源码位置 Include/tupleobject.h |
Objects/tupleobject.c
结构
定义
typedef struct { PyObject_VAR_HEAD PyObject *ob_item[1]; } PyTupleObject;
说明
1. PyObject_VAR_HEAD PyTupleObject在底层是个变长对象(需要存储列表元素个数). 虽然, 在python中, tuple是不可变对象 2. PyObject *ob_item[1]; 指向存储元素的数组 3.
结构
构造方法
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyTuple_New(Py_ssize_t size);
构造
看下构造方法定义
PyObject * PyTuple_New(register Py_ssize_t size) { register PyTupleObject *op; Py_ssize_t i; // 大小为负数, return if (size 0) { PyErr_BadInternalCall(); return NULL; } // 如果大小=0, 空元组, 直接取free_list第一个返回 #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 if (size == 0 & free_list[0]) { op = free_list[0]; Py_INCREF(op); #ifdef COUNT_ALLOCS tuple_zero_allocs++; #endif return (PyObject *) op; } // 如果free_list可分配, 从free_list取一个 if (size PyTuple_MAXSAVESIZE & (op = free_list[size]) != NULL) { // 上面 op = free_list[size] 取得单链表头 // free_list指向单链表下一个元素, 对应位置阈值-- free_list[size] = (PyTupleObject *) op->ob_item[0]; numfree[size]--; #ifdef COUNT_ALLOCS fast_tuple_allocs++; #endif // 初始化 ob_size和ob_type /* Inline PyObject_InitVar */ #ifdef Py_TRACE_REFS Py_SIZE(op) = size; Py_TYPE(op) = &PyTuple_Type; #endif _Py_NewReference((PyObject *)op); } else #endif // free_list不可用 { // 计算空间 Py_ssize_t nbytes = size * sizeof(PyObject *); /* Check for overflow */ if (nbytes / sizeof(PyObject *) != (size_t)size || (nbytes > PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) - sizeof(PyObject *))) { return PyErr_NoMemory(); } // 分配内存 op = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size); if (op == NULL) return NULL; } // 初始化ob_item每个元素 for (i=0; i size; i++) op->ob_item[i] = NULL; // 第一次分配空数组, 将其放入free_list第一个位置 #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 if (size == 0) { free_list[0] = op; ++numfree[0]; Py_INCREF(op); /* extra INCREF so that this is never freed */ } #endif #ifdef SHOW_TRACK_COUNT count_tracked++; #endif _PyObject_GC_TRACK(op); // 返回 return (PyObject *) op; }
简化步骤
1. 如果size=0, 从free_list[0]取, 直接返回 2. 否则, 确认free_list[size], 是否可用, 可用获取 3. 否则, 从内存分配新的空间 4. 初始化, 返回
回收
定义
static void tupledealloc(register PyTupleObject *op) { register Py_ssize_t i; // 获取元素个数 register Py_ssize_t len = Py_SIZE(op); PyObject_GC_UnTrack(op); Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op) if (len > 0) { i = len; // 遍历, 析构每个元素 while (--i >= 0) Py_XDECREF(op->ob_item[i]); // 与对象缓冲池相关 #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 if (len ob_item[0] = (PyObject *) free_list[len]; numfree[len]++; free_list[len] = op; goto done; /* return */ } #endif } // 调用回收 Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op); done: Py_TRASHCAN_SAFE_END(op) }
简化流程
1. 回收ob_item每个元素 2. 如果符合条件, 放入到free_list 3. 否则, 回收
tuple对象缓冲池
定义
/* Speed optimization to avoid frequent malloc/free of small tuples */ #ifndef PyTuple_MAXSAVESIZE #define PyTuple_MAXSAVESIZE 20 #endif #ifndef PyTuple_MAXFREELIST #define PyTuple_MAXFREELIST 2000 #endif #if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0 static PyTupleObject *free_list[PyTuple_MAXSAVESIZE]; static int numfree[PyTuple_MAXSAVESIZE]; #endif
结论
1. 作用: 优化小tuple的mall/free 2. PyTuple_MAXSAVESIZE = 20 会被缓存的tuple长度阈值, 20, 长度
free_list的结构
回头看回收跟对象缓冲池相关的逻辑
条件:
Pythonif (len < PyTuple_MAXSAVESIZE && // len < 20 numfree[len] < PyTuple_MAXFREELIST && // numfree[len] < 2000 Py_TYPE(op) == &PyTuple_Type) // 是tuple类型
操作
op->ob_item[0] = (PyObject *) free_list[len]; //ob_item指向free_list[len] 单链表头 numfree[len]++; // len位置计数+1 free_list[len] = op; // op变成单链表的头 goto done; /* return */
即过程
1. 如果size=0, 直接从free_list[0]取 2. 如果size!=0, 判断size 20 走内存分配逻辑 ------------------ 回收时 如果size
注意
1. 回收时, ob_item都会被回收, 只是本身对象缓存下来 2. 这里free_list, 复用ob_item作为链表指针, 指向下一个位置(通用整数对象池也是复用指针的方式, 不过用的是ob_type)
changelog
2014-08-10 first version
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