python 内核分析（三）：对象的创建

本系列作为本人@takooctopus深入学习python机制的记录，这个博客遵照着栖迟于一丘的博客上面的流程进行的，也包含我在实际查看源码时的感想，特此列出，表示感谢。

对象的创建

Python在关于对象的创建上，提供了两种方式：

而在C Api中提供了两类：


{{- code -}}

不管使用哪种模块，最终都是直接分配相应的内存。

我们继续去看PyTypeObject的定义，在「Include/object.h」中我们能够看见一个关于PyTypeObject的定义结构体：


{{- code -}}

在这整个结构体中，定义了许多函数指针，其指向了某个函数或者NULL，这些函数指针定义了Python类型对象的操作，其会在对象运行的状态而表现出不同的行为。

我们以上面11行的代码为例：


{{- code -}}

我们继续追踪，能在前面发现定义:


{{- code -}}

明显的，这个属性最终给出了一个函数指针。

明显的tp_new与tp_init定义了对象的创建于初始化操作。

而对于标准类有几个重要的方法：tp_as_number、tp_as_sequence和tp_as_mapping

我们以第一个属性为例，追踪找到其表示的类PyNumberMethods：


{{- code -}}

这一个结构体定义了当类型对象「PyTypeObject」被作为一个数值对象时所能够做的操作。

明显的nb_add代表了数值加法操作。

顺便的，我们可以得到另外两种类型的主要类型

我们可以看见类型对象「PyTypeObject」的第一个属性就是PyObject_VAR_HEAD，这代表了这个Python对象的类型同时也是一个对象。

对其进行追踪后，我们发现其在「Include/object.h」中最开始定义了这个宏：


{{- code -}}

分别对应了一个可变对象以及基本对象「在上一篇中我们提到了基本对象」

而类型对象的类型就是它自己。

对于一个Python对象来说，特别的对于Python基础对象「_object」「PyObject」来说，其有一个ob_type属性，其中包括了Python对象的类型信息。

这里的ob_type就是一个PyTypeObject即我们上面讨论的类型对象。

我们的Python对象能够直接使用箭头调用即object->ob_type->形式继续调用里面的属性

而函数之间一般通过泛型指针PyObject*来传递

我们回头看其中的某个属性，就拿C API中的所列出来的一样：


{{- code -}}

我们可以看到这个函数中进行了多态的判断。

在类似于C和C++以及Rust的语言中，程序员有极大的自由，能够任意的申请内存，其中的小问题可以看看这篇文章，但编程人员需要负责内存的释放问题，这其中很容易导致内存泄漏和空指针的BUG。

为了解决这些问题，现代高级语言大多采用了自己的内存管理和维护系统，像Java与C#均有其自己的垃圾回收机制。

同样的，Python也建立了其自己的垃圾回收机制。

最为明显的就是它的引用计数：

我们回去看与ob_refcnt的值变化有关的函数，可以在下面发现Py_INCREF(op)与Py_DECREF(op)


{{- code -}}

我们可以看见当ob_refcnt这个引用计数减少到0时，Py_DECREF(op)就会调用析构函数_Py_Dealloc(_py_decref_tmp)进行内存的释放工作


{{- code -}}

一般来说如果Py_LIMITED_API没有被定义时，_Py_Dealloc(op)的触发会销毁对象，释放内存。

类型对象是超越引用计数规则的, 它永远不会被析构.并且类型对象是共享的, 多个int类型变量的类型对象指针都是指向同一个, 且不会被视为是类型对象的引用.

我们可以简单地验证一下


{{- code -}}

上面这段程序输出为True和True。

我们再看它们的id(x)和id(y)，在我的电脑上它们id均为22941395520，id是他们的身份唯一指定，我们也很容易看出其指向了同一个int对象。