python内置对象的实现_Python 内置对象的实现

准备回顾一下python源代码，不过不准备说的太细，尽量勾勒框架，不引用代码。

python中所有东西都是对象，进一步地，这些对象可以分为类型对象(type)or实例对象，有时一个对象即可以是类型，也可以是实例。所有这些对象中，除了内置的类型对象外，别的都生存于堆上，内置的类型对象则静态分配内存。

每个对象头部都有一个PyObject_HEAD(其实对于某些需要被gc管理的对象，它的头部先为PyGC_Head，再为PyObject_HEAD)。变长对象在HEAD后还有一个ob_size表示变长对象元素个数的多少，非字节数。

类型的信息都在它的type对象里，源码中为struct _typeobject，也就是PyTypeObject。比如实例化一个类型，那会先找它的tp_new(找不到的话在父类找)，在tp_new中根据该type的tp_basesize进行分配内存，再调用tp_init进行初始化。对类型的实例做运算，比如相加其实也是找type对象中相应的函数指针。type对象中的信息到后来基本都会在类型的dict中和相应的key对应起来。

下面分析具体的类型。

int：比较简单，关键在于如何高效地实现。python首先有小整数对象。默认在[-5, 257)。如果超出范围则使用通用的缓冲池，对于大整数则有PyIntBlock，用来作缓冲池。一个block大小大概为1000个字节，去掉头部(8字节)，可以存82个整数对象。block之间通过指针相连，首指针为block_list，free_list则维护着一条可以链表，free_list链表的下一项由未用的PyIntObject的ob_type来维持。

一些细节：当无可以用缓冲池可用时python会调用fill_free_list来创建一个新的block，并将其插入block_list，再把free_list指向这个block的objects中的最后一个元素。当某个block中的某个int被释放时，它将自己的ob_type指向free_list，并修改free_list等于它的地址，其实就是一个头部插入，这样把多个block间的objects数组联系起来防止出现内存泄漏。一个值得注意的地方是小整数对象池其实也是生活在block里面，在是整个python环境初始化的时候生成。这里可以看出，为int分配的内存是永远也不会被python释放的，所有的int对象使用的内存大小和同时存在的int数量的最大值有关。

string：复杂一些，变长对象。对变长对象内存的管理。每个string对象除了头部外还保存了hash值(ob_shash，避免重复计算，初始-1)、是否已经被intern机制处理过(ob_sstate)、指向实际内存的指针(ob_sval)，ob_sval指向的应该是一段ob_size+1长度的内存(为了兼容C，字符串要以'\0'结尾)。在从char *创建string时还是比较直接的，就是检查一些边界情况、初始化hash等，最后逐个拷贝char。python中有一个nullstring指向空字符串，通过intern机制共享，所以不会同时存在多个空字符串。

传统缓冲池。相当于int小整数缓冲池，对单个的char，python也会维持一个缓冲池。创建单个char的string时，如果缓冲池里已有，则直接返回。如果没有，根据char创建string，再对它进行intern，再存入缓冲池。

intern机制。python会维持一个dict，用来保存当前已经被创建的string，如果新创建的string已经在这个dict，也就是已经被intern机制处理过了，那么就会直接返回dict中的值。也就是说一般两个相同的字符串的id是相同的。要注意的是，无论字符串有没有存在于这个dict中，python都会创建一个新要string，原因是因为保存在dict中只能是PyObject，因此肯定要创建一个python对象。intern后的string有两种状态，mortal和immortal，区别在于后者永远不会被gc回收。

要提到的是，创建string时使用的是PyObject_Malloc开头的分配函数，一般来讲它不会每次都从os分配内存，而是从python维持的一个内存池中分配。

list：不仅是变长对象，还是可变对象。在变长头部之外PyListObject还保存了一个PyObject **ob_item指针，一个int allocated。ob_item就是指向实际成员的指针，allocated代表了list当前申请的内存能装多少个PyObject，变长头内的ob_size则代表list中已有多少个PyObject。当创建一个list时，需要指定list的大小(参数size)，要申请的内存可以分为两部分，一个是list本身，一个是指向成员变量的指针。如果list缓冲池可用(numfree > 0)，那就从缓冲池中给list分配一块内存，否则使用PyObject_GC_NEW来分配空间(和string不同，因为list中的成员可以指向其它python对象，这个函数和python垃圾回收的三色标记法有关)。然后再根据size大小分配一段连续的内存来保存指向各个成员的指针，新创建的list中的ob_size和allocated都为size。

创建list后给list里的某个位置赋值比较简单，就是简单的設定指针而已。添加操作要复杂一些，首先会调整list的大小，使得allocate>=size>=allocate/2。如果该等式已经满足，那么不更改list大小，如果不满足的话通过new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6) + newsize得出新的allocated大小，再通过PyMem_Resize来调整保存成员指针的内存。resize后则使用最简单的策略移动从插入到结尾的成员指针，再设置该位置上的成员。删除成员时实际删除后的也要进行resize操作，和插入时类似。实际删除的操作则由list_ass_slice来实现，它有两种用法，一是更改list中的某一段为特定的值，另一种就是删除list中的某一段。list中每删除一个元素都会造成内存拷贝。一个值得注意的细节是由于从list中删除或是更改的对象需要减少引用计数，但减少引用计数时又会循环调用一些list函数，可能会造成list索引值的破坏，因而函数中得用一个temp数组保留从list中剥离的成员，等删除工作完成，list结构已经确定的情况下再逐一减少其引用。

当list被销毁时，对其成员逐个减少引用，然后检查缓冲区是否已经满，如果没有的话就将该list放入缓冲区，这样下次再创建list的时候就不用为list对象本身再分配对象了。

dict：python中的dict是用hash表实现，解决冲突的方法是开放定址法，即二次探测，删除时使用伪删除技术(顺便说下在一致性假设下，如果用k来表示hash表的使用率的话，那么一次成功查找需要的比较次数为1/k * ln(1/(1-k))，插入时的比较次数最多为1/(1-k))。

在一个dict中，每个(key,value)对组成一个entry，entry中还另外存储了key的hash值。对每个entry来说有三种状态unused(key,value皆为NULL，初始状态)，active(key,value不为NULL，存储了元素)，dump(对应于伪删除技术，key=dummy,value=NULL)。dict实际上就是entry的集合，定义如下：typedef struct _dictobject PyDictObject;

struct _dictobject {

PyObject_HEAD

Py_ssize_t ma_fill;  /* # Active + # Dummy */

Py_ssize_t ma_used;  /* # Active */

/* The table contains ma_mask + 1 slots, and that's a power of 2.

* We store the mask instead of the size because the mask is more

* frequently needed.

*/

Py_ssize_t ma_mask;

/* ma_table points to ma_smalltable for small tables, else to

* additional malloc'ed memory.  ma_table is never NULL!  This rule

* saves repeated runtime null-tests in the workhorse getitem and

* setitem calls.

*/

PyDictEntry *ma_table;

PyDictEntry *(*ma_lookup)(PyDictObject *mp, PyObject *key, long hash);

PyDictEntry ma_smalltable[PyDict_MINSIZE];

};

PyDict_MINSIZE一般被设为8。使用PyDict_New来创建一个新dict时，其实就是分配相应的内存，将ma_fill，ma_used设为0，ma_mask设为7(8-1)，ma_table指向ma_smalltable，ma_lookup默认为lookdict_string。在实现dict时python也使用了缓冲池，方法和list基本一样。

ma_lookup这个函数指针确定了散裂函数和冲突发生时的二次散裂函数，在dict中进行搜索有两种方法，lookdict_string和lookdict，后一种是更一般的方法。由于python中dict用的非常广泛，而这些dict中大多数key都是string，因而专门提供了一个搜索方法来进行加速，其实两种方法的本质都是一样的。搜索的具体过程如下：1. 获得探测链中当前应该检测的entry；2. 如果是unused状态，那搜索失败，应该返回一个可用的(可以被设置值)的entry，所以如果freeslot不为空(之前找到了dummy态的entry)就返回freeslot指向的entry，否则返回当前entry；3. 如果entry为dummy态且freeslot未设置，则设置freeslot，继续查找下一个；4. 依次检查当前entry的key和查找的key是否引用相同、值相同，若不是继续查找下一个。需要注意的是，dict使用哪种方法进行查找取决于待查找的key，如果是string的话则利用lookdict_string，和本身已经有的entry中的key无关。

dict的插入和删除基于之前的搜索，很好理解。当插入时先搜索该key，得到一个entry，再根据它的状态来修改它达到插入的上目的。删除操作也类似。需要注意的是插入元素的时候，会检查ma_fill/(ma_mask+1)是否大于2/3，如果装载率的确大于这个值并且有unused或dummy的entry被填充的时候，就会调整dict的大小，新的大小最小为minsize=ma_userd*(ma_used>50000?2:4)，显然改变dict大小会造成内存移动，因此这时候可以丢弃dummy的entry。新的dict大小从8开始逐次*2增长，直到大于minsize。接下来就是一些初始化动作，逐个检查entry并插入新的dict等。