Python源码笔记——Python对象机制的基石【PyObject】
所有源码均基于
Python 3.11.2
1.PyObject定义
// 实际上没有任何东西被声明为PyObject，但是每个指向Python对象的指针都可以转换为PyObject*。
// 这是手动模拟的继承。同样的，每个指向可变大小的Python对象的指针也可以转换为PyObject*，此外，也可以转换为PyVarObject*。
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA // 定义指针以支持所有活动堆对象的双向链表refchain
Py_ssize_t ob_refcnt;
PyTypeObject *ob_type;
} PyObject;
Python通过ob_refcnt字段实现基于引用计数的垃圾回收机制。对于某一个对象A，当有一个新的PyObject*引用A对象时，A的引用计数会增加1，当这个PyObject*引用被删除时，A的引用计数应当减1，当此字段为0时，进行垃圾回收（不一定会释放内存空间，Python中还有缓存机制）。
_PyObject_HEAD_EXTRA是一个宏，当编译Python时指定参数--with-trace-refs，那么Py_TRACE_REFS 会被定义。
#ifdef Py_TRACE_REFS
/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */
#define _PyObject_HEAD_EXTRA \
PyObject *_ob_next; \
PyObject *_ob_prev;
#define _PyObject_EXTRA_INIT _Py_NULL, _Py_NULL,
#else
# define _PyObject_HEAD_EXTRA
# define _PyObject_EXTRA_INIT
#endif
ob_type是一个结构体，对应着Python内部的一种特殊的对象，用来指定一个对象类型的类型对象。
2.定长对象和变长对象
在Python中除了PyObject结构体之外，还有PyVarObject结构体。
#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;
typedef struct {
PyObject ob_base;
Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;
我们把不包含可变长度数据的对象称为定长对象，而字符串对象、整数对象这样包含可变长度数据的对象称为变长对象。它们的区别在于定长对象的不同对象占用的内存大小是一样的，而变长对象的不同对象占用的内存可能是不一样的。
变长对象通常是容器类型，ob_size这个字段实际上就是指明了变长对象中一共容纳了多少个元素，而不是字节的数量。
- 为什么整数对象是可变长度对象呢？因为在Python中，整数对象是没有位数限制的，这是一个大整数对象的实现，在整数对象的结构体
PyLongObject定义中，使用到了PyVarObject，用于指定size。
3.为什么PyObject要定义在每一个Python对象的最开始字节中
从PyVarObject的定义可以看出，PyVarObject只是PyObject的一个扩展而已。因此，对于任何一个PyVarObject，其所占用的内存，开始部分的字节的意义和PyObject是一样的。换句话说，在Python内部，每一个对象都拥有相同的对象头部。这就使得在Python中，对对象的引用变得非常统一，我们只需要用一个PyObject*指针就可以引用任意一个对象，而不论该对象实际是一个什么对象。
这是一个简单的转换示例程序：
#include <stdio.h>
struct PyObject {
int _ob;
int _type;
};
struct PyVarObject {
struct PyObject ob_base;
int ob_size;
};
// List结构体
struct PyListObject {
struct PyVarObject ob_var;
int ob_item;
};
// Python中的双向链表
struct refchain {
struct PyObject *prev;
struct PyObject *next;
};
int main() {
struct PyListObject list =
{
.ob_var.ob_size = 2,
.ob_var.ob_base._ob = 0,
.ob_var.ob_base._type = 1,
.ob_item = 3,
};
struct PyListObject *p_list = &list;
// Object和List可以通过指针进行强转
struct PyObject *p_ob = (struct PyObject *)(p_list);
printf("Object: %d\n", p_ob->_ob); // Object: 0
struct PyListObject *p_list1 = (struct PyListObject *)(p_ob);
printf("List: %d\n", p_list1->ob_item); // List: 3
return 0;
}
4.类型对象
当在内存中分配空间，创建对象的时候，我们需要知道申请多大的空间。显然，这不是一个定值，因为不同的对象，需要不同的空间，一个整数对象和一个字符串对象所需的空间肯定不同。
在PyObject中，PyTypeObject *ob_type字段就表示类型对象。
typedef struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD
const char *tp_name; /* 用于打印，格式为"<moudle>.<name>" */
Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */
/* Methods to implement standard operations */
destructor tp_dealloc;
...
/* Method suites for standard classes */
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
...
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
} PyTypeObject;
一个PyTypeObject对象就是Python中面向对象理论中的”类“的实现。
在PyTypeObject的定义中，有三组非常重要的操作族，tp_as_number、tp_as_sequence、tp_as_mapping。它们分别指向PyNumberMethods、PySequenceMethods、PyMappingMethods函数族。
typedef PyObject * (*binaryfunc)(PyObject *, PyObject *);
typedef struct {
binaryfunc nb_add;
binaryfunc nb_subtract;
...
} PyNumberMethods;
在PyNumberMethods中，定义了一个数值对象应该支持的操作。
对于一种类型来说，它完全可以同时定义三个函数中的所有操作。即一个对象既可以表现出数值对象的特性，也可以表现出map对象的特性。
>>> class Int(int):
... def __getitem__(self, key: str) -> str:
... return key + str(self)
...
>>> a = Int(1)
>>> b = Int(2)
>>> print(a + b)
3
>>> a["key"]
'key1'
a是一个数值类型的对象实例，我们通过重写__getitem__方法，可以视为指定了Int在Python内部对应的PyTypeObject对象的tp_as_mapping.mp_subcript操作，最终Int的实例对象可以表现得像map对象一样。原因就是PyTypeObject允许一种类型同时指定三种不同对象的行为特性。
5.引用计数
类型对象是不会被析构的，因为没有人回去增加和减少类型对象的引用计数，Python程序启动后，类型对象就已经定义好了。
在每个对象创建的时候，Python会使用_Py_NewReference(op)宏来将对象的引用计数初始化为1。
当对象的引用计数等于0时，Python不一定会将内存空间释放，而是会采用内存缓冲池的机制，将不使用的对象缓存起来，增加Python的执行效率。我们后续介绍Python的缓冲机制。
