Python對象的生命周期源碼分析

本篇內容介紹了“Python對象的生命周期源碼分析”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

思考：

當我們輸入這個語句的時候，Python內部是如何去創建這個對象的？

a = 1.0

對象使用完畢，銷毀的時機又是怎么確定的呢？

下面，我們以一個基本類型float為例，來分析對象從創建到銷毀這整個生命周期中的行為。

1 C API

Python是用C寫的，對外提供了API，讓用戶可以從C環境中與其交互，并且Python內部也大量使用了這些API。C API分為兩類：泛型API以及特型API。

泛型API：與類型無關，屬于抽象對象層，這類API的參數是PyObject *，即可以處理任意類型的對象。以PyObject_Print為例：

// 打印浮點對象
PyObject *fo = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject_Print(fo, stdout, 0);
// 打印整數對象
PyObject *lo = PyLong_FromLong(100);
PyObject_Print(lo, stdout, 0);

特型API：與類型相關，屬于具體對象層，這類API只能作用于某種類型的對象

2 對象的創建

2.1 兩種創建對象的方式

Python內部一般通過兩種方法創建對象：

通過C API，多用于內建類型

以浮點類型為例，Python內部提供PyFloat_FromDouble，這是一個特型C API，在這個接口內部為PyFloatObject結構體變量分配內存，并初始化相關字段：

PyObject *
PyFloat_FromDouble(double fval)
{
    PyFloatObject *op = free_list;
    if (op != NULL) {
        free_list = (PyFloatObject *) Py_TYPE(op);
        numfree--;
    } else {
        op = (PyFloatObject*) PyObject_MALLOC(sizeof(PyFloatObject));
        if (!op)
            return PyErr_NoMemory();
    }
    /* Inline PyObject_New */
    (void)PyObject_INIT(op, &PyFloat_Type);
    op->ob_fval = fval;
    return (PyObject *) op;
}

通過類型對象，多用于自定義類型

對于自定義類型，Python就無法事先提供C API了，這種情況下就只能通過類型對象中包含的元數據（分配多少內存，如何初始化等等）來創建實例對象。

由類型對象創建實例對象是一個更通用的流程，對于內建類型，除了通過C API來創建對象意外，同樣也可以通過類型對象來創建。以浮點類型為例，我們通過類型對象float，創建了一個實例對象f：

f: float = float('3.123')

2.2 由類型對象創建實例對象

思考：既然我們可以通過類型對象來創建實例對象，那么類型對象中應該存在相應的接口。

在PyType_Type中找到了tp_call字段：

PyTypeObject PyType_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "type",                                     /* tp_name */
    sizeof(PyHeapTypeObject),                   /* tp_basicsize */
    sizeof(PyMemberDef),                        /* tp_itemsize */
    (destructor)type_dealloc,                   /* tp_dealloc */
    // ...
    (ternaryfunc)type_call,                     /* tp_call */
    // ...
};

因此，float(‘3.123’)在C層面就等價于：

PyFloat_Type.ob_type.tp_call(&PyFloat_Type, args. kwargs)

這里大家可以思考下為什么是PyFloat_Type.ob_type——因為我們在float(‘3.14’)中是通過float這個類型對象去創建一個浮點對象，而對象的通用方法是由它對應的類型管理的，自然float的類型就是type，所以我們要找的就是type的tp_call字段。

type_call函數的C源碼：（只列出部分）

static PyObject *
type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
    PyObject *obj;
    // ...
    obj = type->tp_new(type, args, kwds);
    obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL);
    if (obj == NULL)
        return NULL;
    // ...
    type = Py_TYPE(obj);
    if (type->tp_init != NULL) {
        int res = type->tp_init(obj, args, kwds);
        if (res < 0) {
            assert(PyErr_Occurred());
            Py_DECREF(obj);
            obj = NULL;
        }
        else {
            assert(!PyErr_Occurred());
        }
    }
    return obj;
}

其中有兩個關鍵的步驟：（這兩個步驟大家應該是很熟悉的）

• 調用類型對象的tp_new函數指針，用于申請內存；

• 如果類型對象的tp_init函數指針不為空，則會對對象進行初始化。

總結：（以float為例）

• 調用float，Python最終執行的是其類型對象type的tp_call指針指向的type_call函數。

• type_call函數調用float的tp_new函數為實例對象分配內存空間。

• type_call函數必要時進一步調用tp_init函數對實例對象進行初始化。

圖示如下：

3 對象的多態性

通過類型對象創建實例對象，最后會落實到調用type_call函數，其中保存具體對象時，使用的是PyObject *obj，并沒有通過一個具體的對象（例如PyFloatObject）來保存。這樣做的好處是：可以實現更抽象的上層邏輯，而不用關心對象的實際類型和實現細節。（記得當初從C語言的面向過程向Java中的面向對象過度的時候，應該就是從結構體）

以對象哈希值計算為例，有這樣一個函數接口：

Py_hash_t
PyObject_Hash(PyObject *v)
{
    // ...
}

對于浮點數對象和整數對象：

PyObject *fo = PyFloatObject_FromDouble(3.14);
PyObject_Hash(fo);
PyObject *lo = PyLongObject_FromLong(100);
PyObject_Hash(lo);

可以看到，對于浮點數對象和整數對象，我們計算對象的哈希值時，調用的都是PyObject_Hash()這個函數，但是對象類型不同，其行為是有區別的，哈希值計算也是如此。

那么在PyObject_Hash函數內部是如何區分的呢？

PyObject_Hash()函數具體邏輯：

Py_hash_t
PyObject_Hash(PyObject *v)
{
    PyTypeObject *tp = Py_TYPE(v);
    if (tp->tp_hash != NULL)
        return (*tp->tp_hash)(v);
    /* To keep to the general practice that inheriting
     * solely from object in C code should work without
     * an explicit call to PyType_Ready, we implicitly call
     * PyType_Ready here and then check the tp_hash slot again
     */
    if (tp->tp_dict == NULL) {
        if (PyType_Ready(tp) < 0)
            return -1;
        if (tp->tp_hash != NULL)
            return (*tp->tp_hash)(v);
    }
    /* Otherwise, the object can't be hashed */
    return PyObject_HashNotImplemented(v);
}

函數會首先通過Py_TYPE找到對象的類型，然后通過類型對象的tp_hash函數指針來調用對應的哈希計算函數。

即：PyObject_Hash()函數根據對象的類型，調用不同的函數版本，這就是多態。

4 對象的行為

除了tp_hash字段，PyTypeObject結構體還定義了很多函數指針，這些指針最終都會指向某個函數，或者為空。我們可以把這些函數指針看作是類型對象中定義的操作，這些操作決定了對應的實例對象在運行時的行為。

雖然不同的類型對象中保存了對應實例對象共有的行為，但是不同類型的對象也會存在一些共性。例如：整數對象和浮點數對象都支持加減乘除等擦歐總，元組對象和列表對象都支持下標操作。因此，我們以行為為分類標準，對對象進行分類：

Python以此為依據，為每個類別都定義了一個標準操作集：

• PyNumberMethods結構體定義了數值型操作

• PySequenceMethods結構體定義了序列型操作

• PyMappingMethods結構體定義了關聯型操作

如果類型對象提供了相關的操作集，則對應的實例對象就具備對應的行為：

typedef struct _typeobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */
   // ...
    PyNumberMethods *tp_as_number;
    PySequenceMethods *tp_as_sequence;
    PyMappingMethods *tp_as_mapping;
    // ...
} PyTypeObject;

以float為例，類型對象PyFloat_Type的這三個字段是這樣初始化的：

PyTypeObject PyFloat_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "float",
    sizeof(PyFloatObject),
    // ...
    &float_as_number,                           /* tp_as_number */
    0,                                          /* tp_as_sequence */
    0,                                          /* tp_as_mapping */
    // ...
};

可以看到，只有tp_as_number非空，即float對象支持數值型操作，不支持序列型操作和關聯型操作。

5 引用計數

在Python中，很多場景都涉及引用計數的調整：

• 變量賦值

• 函數參數傳遞

• 屬性操作

• 容器操作

“Python對象的生命周期源碼分析”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！