Python虚拟机类机制之对象模型（一）

Python对象模型

在Python2.2之前，Python中存在着一个巨大的裂缝，就是Python的内置类type，比如：int和dict，这些内置类与程序员在Python中自定义的类并不是同一级别的类。比如说，程序员定义了class A，又定义了class B，B可以继承于A，这是理所当然的。但是，Python的内置类却不能被继承。程序员不能创建一个类继承于int或者dict。于是，Python的开发者在Python2.2中花费了巨大的精力填补了内置类和用户自定义class之间的鸿沟，使得两者能够在概念上实现了完全一致。这种统一后的类型机制，称之为new style class机制

在面向对象的理论中，有两个核心的概念：类和对象。在Python中也实现了这两个概念，但是在Python中，所有的东西都是对象，即便是类也不例外。现在，我们对Python中的类机制建模

Python2.2之前，Python中实际上存在三类对象：

type对象：表示Python内置类型
class对象：表示Python程序员自定义的类型
instance对象（实例对象）：表示由class对象经实例化所创建的实例

在Python2.2之后，内置类type和class对象已经统一了，我们采用一种表达形式，我们采用<class A>来表示名为A的class对象，而对于instance对象，则采用<instance a>来表示名为a的instance对象

同时，我们将采用术语type来表示“类型”（注意，不是类型对象）这个概念。比如对于“实例对象a的类型是A”这样的说法，我们就可用“实例对象a的type是A”来表达。当然，术语class在某些情况下也表示“类型”，比如我们会采用“定义一个名为A的class”或“class A”这样的说法。但是当我们使用“class对象”时，就与“class”有完全不同的意义了。“class”表示“类”或类型的概念，而“class对象”表示这个概念在Python中的实现

对象间的关系

在Python的三种对象之间，存在着两种关系

is-kind-of：这种关系对应于面向对象的基类和子类之间的关系
is-instance-of：这种关系对应于面向对象中类与实例之间的关系

考虑下面的Python代码：

class A(object):
    pass
 
 
a = A()

其中包含三个对象：object（class对象）、A（class对象）、a（instance对象），object和A之间存在is-kind-of关系，即A是object的子类，而a和A之间存在is-instance-of关系，即a是A的一个实例，而a和object之间也存在is-instance-of关系，即a也是object的一个实例

Python提供了一些方法可以用于探测实例对象、类型对象之间的关系：

>>> a = A()
>>> a.__class__
<class '__main__.A'>
>>> type(a)
<class '__main__.A'>
>>> type(A)
<type 'type'>
>>> object.__class__
<type 'type'>
>>> type(object)
<type 'type'>
>>> A.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> object.__bases__
()
>>> a.__base__
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute '__base__'
>>> isinstance(a, A)
True
>>> isinstance(A, object)
True

从a.__base__的结果可以看出，并不是所有的对象都拥有is-kind-of关系。因为is-kind-of关系对应基类和子类的关系，只能在classs对象和class对象之间存在，而a是instance对象，显然不能拥有这种关系。图1-1更加形象和清晰地展现了这三种对象之间的关系

图1-1 对象关系图

<type 'type'>和<type 'object'>

将object和A放在一起是因为它们一个共同点，就是它们的type都是<type 'type'>。<type 'type'>属于Python中的一种特殊的class对象，这种特殊的class对象能够成为其他class对象的type。这种特殊的class对象我们称之为metaclass对象

Python中还有一个特殊的class对象——<type 'object'>，在Python中，任何一个class都必须直接和间接继承自object，这个object可以视为万物之母

>>> object.__class__
<type 'type'>
>>> object.__bases__
()
>>> type.__class__
<type 'type'>
>>> type.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> int.__class__
<type 'type'>
>>> int.__bases__
(<type 'object'>,)
>>> dict.__class__
<type 'type'>
>>> dict.__bases__
(<type 'object'>,)

图1-2 探测对象之间的关系

Python中的对象分为class对象和instance对象，图1-2中间那一列既是class对象，也是instance对象，说它是class对象，因为它可以通过实例化的动作创建出instance对象，说它是instance对象，因为它确实是metaclass对象（即<type 'type'>）经过实例化得到的。图1-2也显示出class对象和metaclass对象之间存在is-instance-of关系

现在，我们总结一下：

在Python中，任何一个对象都有一个type，可以通过__class__属性获得。任何一个instance对象的type都是一个class对象，而任何一个class对象的type都是metaclass对象。在大多数情况下这个metaclass都是<type 'type'>，在Python的内部，它实际上对应的就是PyType_Type
在Python中，任何一个class对象都直接或间接与<type 'object'>对象之间存在is-kind-of关系，包括<type 'type'>。在Python内部，<type 'object'>对应的是PyBaseObject_Type

从type对象到class对象

考虑下面的代码：

class MyInt(int):
    def __add__(self, other):
        return int.__add__(self, other) + 10
 
 
a = MyInt(1)
b = MyInt(2)
print(a + b)

毫无疑问，这里会打印出13，当虚拟机调用MyInt.__add__时，还会再调用int_.__add__。当调用int_.__add__时，会先找到PyInt_Type内置type中的tp_as_number指针，这里的tp_as_number指针是指向int_as_number，然后再调用int_as_number的nb_add域，这里是int_add。通过int_add来完成int加法的操作

intobject.c

PyTypeObject PyInt_Type = {
	……
	&int_as_number,				/* tp_as_number */
	……
};

static PyNumberMethods int_as_number = {
	(binaryfunc)int_add,	/*nb_add*/
	……
};

但是有个问题，Python虚拟机该怎么从int.__add__得到要调用的是PyInt_Type.tp_as_number.nb_add呢？这就是Python2.2之前内置类型不能被继承的原因了，因为Python没有在type中寻找某个属性的机制

这里先以<type 'int'>（也就是PyInt_Type）为例，图1-2中先给出Python中class对象的一个粗略的图示，从中可以看到Python2.2之后是如何解决属性寻找机制的

图1-2 粗略的<type 'int'>示意图

当Python虚拟机需要调用int.__add__时，它可以到符号int对应的class对象PyInt_Type的tp_dict指向的dict对象中查找符号__add__对应的操作，并调用该操作，从而完成对int.__add__的调用

图1-2仅仅是一个粗略的示意图，实际上在tp_dict中与符号__add__对应的对象虽然与nb_add有关系，但并不是直接指向nb_add的，我们可以说调用__add__对应的操作，那个这个对象是不是我们先前说过的PyFunctionObject对象呢？毕竟__add__是一个函数，调用函数对象很合理呀。但实际上，在Python中，不仅只有函数可以被调用，甚至是对象也有可能被调用

对象的可调用性，即callable，只要一个对象对应的class对象中实现了__call__操作（更确切地说，在Python内部的PyTypeObject中，tp_call不为空）那么这个对象就是一个可调用的对象，换句话说，在Python中，所谓“调用”就是执行对象的type所对应的class对象的tp_call操作，如下：

>>> class A(object):
...     def __call__(self):
...         print("Hello Python")
...
>>> a = A()
>>> a()
Hello Python

在Python内部，通过一个叫PyObject_Call的函数完成对instance对象进行调用操作，从而调用变量a的__call__方法

下面展示一个不可调用的例子，从这里可以看到，PyObject_Call对任何对象都会按部就班地试图完成这个“调用”操作，如果传进来的对象是可调用的，那就顺利完成，反之则抛出异常。显然，在调用函数f时一定会抛出异常

>>> def f():
...     i = 1
...     i()
...
>>> f()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in f
TypeError: 'int' object is not callable

从这里可以看出，一个对象是否可调用并不是在编译期就能确定的，必须是在运行时才能在PyObject_CallFunctionObjArgs中确定

从Python2.2开始，Python在启动时，会对类型系统（对象模型）进行初始化的动作。这个初始化的动作会动态地在内置类型对应的PyObjectType中填充一些东西，其中也包括tp_dict域，从而完成内置类型从type对象到class对象的转变。这个对类型系统进行初始化的动作从_Py_ReadyTypes开始

在_Py_ReadyTypes中，会调用PyType_Ready对class对象进行初始化。实际上，PyType_Ready仅仅是属于对class对象进行初始化这个动作的一部分，它处理的不光是Python的内置类型，还会处理用户自定义的类型。以内置类型list和自定义类型A来说明内置类型和用户自定义类型在初始化上的区别，list对应的class对象PyList_Type在Python启动后已经作为全局对象存在了，需要的仅仅是完善，而A对应的class对象则不存在，需要申请内存，并创建、初始化整个动作序列。所以对于list来说，初始化就剩下PyType_Ready了，而对于A来说，PyType_Ready仅仅是一部分

之前提到<type 'type'>是一个非常特殊的class对象，那么对PyType_Ready的考察就以它作为参数吧。<type 'type'>实际上对应着PyType_Type，所以对PyType_Ready的剖析就从PyType_Ready(&PyType_Type)开始

处理基类和type信息

typeobject.c

int PyType_Ready(PyTypeObject *type)
{
    PyObject *dict, *bases;
    PyTypeObject *base;
    Py_ssize_t i, n;
 
    if (type->tp_flags & Py_TPFLAGS_READY) {
        assert(type->tp_dict != NULL);
        return 0;
    }
    assert((type->tp_flags & Py_TPFLAGS_READYING) == 0);
 
    type->tp_flags |= Py_TPFLAGS_READYING;
 
 
    //[1]：尝试获得type的tp_base中指定的基类
    base = type->tp_base;
    if (base == NULL && type != &PyBaseObject_Type) {
        base = type->tp_base = &PyBaseObject_Type;
        Py_INCREF(base);
    }
 
    //[2]：如果基类没有初始化，先初始化基类
    if (base && base->tp_dict == NULL) {
        if (PyType_Ready(base) < 0)
            goto error;
    }
 
    //[3]：设置type信息
    if (type->ob_type == NULL && base != NULL)
        type->ob_type = base->ob_type;
 
    ……
}

在[1]处，Python虚拟机会尝试获得待初始化的type的基类，这里的type是PyType_Ready中的参数名，也表示其对应的class对象。这个信息是在PyTypeObject.tp_base中指定的，表1-1列出了一些内置class对象的tp_base信息：

表1-2
class对象	基类信息
PyType_Type	NULL
PyInt_Type	NULL
PyBool_Type	&PyInt_Type

对于指定了tp_base的内置class对象，当然就使用指定的基类，而对于没有指定tp_base的内置class对象，Python将为其指定一个默认的基类：PyBaseObject_Type，也就是<type 'object'>。所以这里可以看到，Python所有class对象都是直接或间接以<type 'object'>作为基类。而我们正在考察的PyType_Type的tp_base没有指定基类，所以它的基类就成了<type 'object'>

在获得基类后，会在PyType_Ready中的[2]处判断基类是否已初始化，如果没有，需要先对基类进行初始化。可以看到，判断初始化是否完成的条件是base->tp_dict是否为NULL，这符合之前对初始化的描述，初始化的一部分工作就是对tp_dict进行填充

在PyType_Ready的[3]处，设置了class对象的ob_type信息，实际上这个ob_type信息也就是对象的__class__将返回的信息。更进一步说，这里设置的ob_type就是metaclass。实际上，Python虚拟机是将基类的metaclass作为子类的metaclass。对于这里考察的PyType_Type来说，其metaclass正是<type 'object'>的metaclass，而在PyBaseObject_Type的定义中我们可以看到其ob_type被设置为PyType_Type

处理基类列表

接下来，Python虚拟机将处理类型的基类列表，因为Python支持多重继承，所以每个Python的class对象都会有一个基类列表

typeobject.c

int PyType_Ready(PyTypeObject *type)
{
    PyObject *dict, *bases;
    PyTypeObject *base;
    Py_ssize_t i, n;
    ……
    //尝试获得type中tp_base中指定基类
    base = type->tp_base;
    if (base == NULL && type != &PyBaseObject_Type) {
        base = type->tp_base = &PyBaseObject_Type;
        Py_INCREF(base);
    }
    ……
    //处理bases：基类列表
    bases = type->tp_bases;
    if (bases == NULL) {
        //如果base为空，根据base的情况设定bases
        if (base == NULL)
            bases = PyTuple_New(0);
        else
            bases = PyTuple_Pack(1, base);
        if (bases == NULL)
            goto error;
        type->tp_bases = bases;
    }
    ……
}

对于PyBaseObject_Type来说，其tp_bases为NULL，而其base也为NULL，所以它的基类列表就是一个空的tupple对象，这也符合之前我们打印object.__bases__的结果

而对于PyType_Type和其他类型，比如PyInt_Type来说，虽然tp_bases为NULL，但base不为NULL，而是&PyBaseObject_Type，所以它们的基类列表不为NULL，都包含一个PyBaseObject_Type

posted @ 2018-09-09 21:51 北洛阅读(751) 评论(0) 编辑收藏举报

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