# Python源码剖析笔记1-Python对象初探 > 工作整两年了，用python最多，然而对于python内部机制不一定都清楚，每天沉醉于增删改查的简单逻辑编写，实在耗神。很多东西不用就忘记了，比如C语言，正好，python源码用C写的，分析python源码的同时又能温故C语言基础，实在是件很好的事情。另外，还有陈儒大神的《python源码剖析》做指引，分析也不至于没头没脑。期望在一个月的业余时间，能有所小成，以此为记。 ## 1 python中的对象 python中，一切东西都是对象，在c语言实现中对应着结构体。首先当然还是从python内建对象开始看起，最基本的是PyIntObject, PyStringObject, PyListObject, PyDictObject这几个，他们分别属于int，string, list, dict类型。从python2.2之后有了new style class之后，这些内置对象都是继承自object类型，object在代码中对应PyBaseObject_Type。比如我们赋值语句a=3，那么a就是一个PyIntObject对象，它的类型是int,在代码中对应PyInt_Type，PyInt_Type也是一种对象，我们称之为类型对象。那么PyInt_Type它的类型是什么呢，答案是type， 对应到代码中就是PyType_Type。当然object也是一个类型对象，它的类型也是PyType_Type。这么一层层下去，PyType_Type也是个对象，那它的类型又是什么呢，没错，答案就是它的类型就是它自己，。看下面的验证代码： ``` ##内建对象测试 In [1]: a = 3 In [2]: type(a) Out[2]: int In [3]: type(int) Out[3]: type In [4]: type(type) Out[4]: type In [5]: int.__base__ Out[5]: object In [6]: type(object) Out[6]: type ``` 先分析下几个基础内建对象在C语言中的结构体以及常用的几个宏，为了方便，我用的也是陈儒大神分析的那个版本一致，版本是2.5.6.源码官网有下载。 ``` // 内建对象基础 #define PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_refcnt; \ struct _typeobject *ob_type; #define PyObject_HEAD_INIT(type) \ 1, type, #define PyObject_VAR_HEAD \ PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */ #define Py_INVALID_SIZE (Py_ssize_t)-1 typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; typedef struct { PyObject_VAR_HEAD } PyVarObject; typedef struct _typeobject { PyObject_VAR_HEAD const char *tp_name; /* For printing, in format "." */ Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */ destructor tp_dealloc; printfunc tp_print; getattrfunc tp_getattr; setattrfunc tp_setattr; cmpfunc tp_compare; reprfunc tp_repr; ... } PyTypeObject; typedef struct { PyObject_HEAD long ob_ival; } PyIntObject; typedef struct { PyObject_VAR_HEAD long ob_shash; int ob_sstate; char ob_sval[1]; /* Invariants: * ob_sval contains space for 'ob_size+1' elements. * ob_sval[ob_size] == 0. * ob_shash is the hash of the string or -1 if not computed yet. * ob_sstate != 0 iff the string object is in stringobject.c's * 'interned' dictionary; in this case the two references * from 'interned' to this object are *not counted* in ob_refcnt. */ } PyStringObject; ``` 如代码中所示，**PyObject是所有Python对象的基石，所有后续看到的对象都有一个相同的PyObject头部,从而我们可以在源码中看到所有的对象都可以用PyObject*指针指向**，这就是面向对象中经常用到的多态的技巧了。Python内部各个函数对象间也是通过PyObject*传递，即便本身这是一个PyIntObject类型的对象，代码中并不会用PyIntObject*指针进行传递，这也是为了实现多态。比如下面的函数： ``` void Print(PyObject* object) { object->ob_type->tp_print(object); } ``` 另外如代码中注释所说的，变长对象的ob_size指的是元素个数，不是字节数目。 ## 2 python对象引用计数 下面是几个常用的操作对象引用计数的宏定义(object.h)，一并列出，这里去除了一些调试时用的代码，更容易看明白代码含义。Py_NewReference是初始化时对象时设置引用计数, Py_INCREF和Py_DECREF分别用来增加引用技术和减少引用计数。从代码中可以看到，python增加引用和减少引用都是通过这些宏操作的，**有一点需要注意的是，当对象引用ob_refcnt减小到0时，会调用对象的析构函数，析构函数并不一定会调用free释放内存空间，因为频繁申请和释放内存严重影响性能，所以在后面看到python有大量用到内存池技术，对提升性能有很大效果。 **需要说明的是，类型对象是不在引用计数规则之中的，每个对象指向类型对象的指针并不视为类型对象的引用，也就是说不会影响类型对象的引用计数，类型对象永远不会被析构。** ``` #define _Py_NewReference(op) ((op)->ob_refcnt = 1) #define _Py_Dealloc(op) (*(op)->ob_type->tp_dealloc)((PyObject *)(op))) #define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) #define Py_DECREF(op) \ if (--(op)->ob_refcnt != 0) \ ; else \ _Py_Dealloc((PyObject *)(op)) #define Py_CLEAR(op) \ do { \ if (op) { \ PyObject *tmp = (PyObject *)(op); \ (op) = NULL; \ Py_DECREF(tmp); \ } \ } while (0) /* Macros to use in case the object pointer may be NULL: */ #define Py_XINCREF(op) if ((op) == NULL) ; else Py_INCREF(op) #define Py_XDECREF(op) if ((op) == NULL) ; else Py_DECREF(op) ``` ## 3 Python对象分类 python中的对象大致可以分为下面几类： - 数值对象：如integer,float,boolean - 序列集合对象：如string,list,tuple - 字典对象：如dict - 类型对象：如type - 内部对象：如后面会看到的code，function，frame，module以及method对象等。 ## 4 参考资料 - 《python源码剖析》