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Python內(nèi)建類型str源碼分析

發(fā)布時(shí)間:2022-05-17 17:33:24 來(lái)源:億速云 閱讀:225 作者:iii 欄目:開(kāi)發(fā)技術(shù)

這篇文章主要講解了“Python內(nèi)建類型str源碼分析”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“Python內(nèi)建類型str源碼分析”吧!

1 Unicode

計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的基本單位是字節(jié),由8個(gè)比特位組成。由于英文只由26個(gè)字母加若干符號(hào)組成,因此英文字符可以直接用字節(jié)來(lái)保存。但是其他語(yǔ)言(例如中日韓等),由于字符眾多,不得不使用多個(gè)字節(jié)來(lái)進(jìn)行編碼。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的傳播,非拉丁文字符編碼技術(shù)不斷發(fā)展,但是仍然存在兩個(gè)比較大的局限性:

  • 不支持多語(yǔ)言:一種語(yǔ)言的編碼方案不能用于另外一種語(yǔ)言

  • 沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn):例如中文就有GBK、GB2312、GB18030等多種編碼標(biāo)準(zhǔn)

由于編碼方式不統(tǒng)一,開(kāi)發(fā)人員就需要在不同編碼之間來(lái)回轉(zhuǎn)換,不可避免地會(huì)出現(xiàn)很多錯(cuò)誤。為了解決這類不統(tǒng)一問(wèn)題,Unicode標(biāo)準(zhǔn)被提出了。Unicode對(duì)世界上大部分文字系統(tǒng)進(jìn)行整理、編碼,讓計(jì)算機(jī)可以用統(tǒng)一的方式處理文本。Unicode目前已經(jīng)收錄了超過(guò)14萬(wàn)個(gè)字符,天然地支持多語(yǔ)言。(Unicode的uni就是“統(tǒng)一”的詞根)

2 Python中的Unicode

2.1 Unicode對(duì)象的好處

Python在3之后,str對(duì)象內(nèi)部改用Unicode表示,因此在源碼中成為Unicode對(duì)象。使用Unicode表示的好處是:程序核心邏輯統(tǒng)一使用Unicode,只需在輸入、輸出層進(jìn)行解碼、編碼,可最大程度地避免各種編碼問(wèn)題。

圖示如下:

Python內(nèi)建類型str源碼分析

2.2 Python對(duì)Unicode的優(yōu)化

問(wèn)題:由于Unicode收錄字符已經(jīng)超過(guò)14萬(wàn)個(gè),每個(gè)字符至少需要4個(gè)字節(jié)來(lái)保存(這里應(yīng)該是因?yàn)?個(gè)字節(jié)不夠,所以才用4個(gè)字節(jié),一般不會(huì)使用3個(gè)字節(jié))。而英文字符用ASCII碼表示僅需要1個(gè)字節(jié),使用Unicode反而會(huì)使頻繁使用的英文字符的開(kāi)銷變?yōu)樵瓉?lái)的4倍。

首先我們來(lái)看一下Python中不同形式的str對(duì)象的大小差異:

>>> sys.getsizeof('ab') - sys.getsizeof('a')
1
>>> sys.getsizeof('一二') - sys.getsizeof('一')
2
>>> sys.getsizeof('????????') - sys.getsizeof('????')
4

由此可見(jiàn),Python內(nèi)部對(duì)Unicode對(duì)象進(jìn)行了優(yōu)化:根據(jù)文本內(nèi)容,選擇底層存儲(chǔ)單元。

Unicode對(duì)象底層存儲(chǔ)根據(jù)文本字符的Unicode碼位范圍分成三類:

  • PyUnicode_1BYTE_KIND:所有字符碼位在U+0000到U+00FF之間

  • PyUnicode_2BYTE_KIND:所有字符碼位在U+0000到U+FFFF之間,且至少有一個(gè)字符的碼位大于U+00FF

  • PyUnicode_1BYTE_KIND:所有字符碼位在U+0000到U+10FFFF之間,且至少有一個(gè)字符的碼位大于U+FFFF

對(duì)應(yīng)枚舉如下:

enum PyUnicode_Kind {
/* String contains only wstr byte characters.  This is only possible
   when the string was created with a legacy API and _PyUnicode_Ready()
   has not been called yet.  */
    PyUnicode_WCHAR_KIND = 0,
/* Return values of the PyUnicode_KIND() macro: */
    PyUnicode_1BYTE_KIND = 1,
    PyUnicode_2BYTE_KIND = 2,
    PyUnicode_4BYTE_KIND = 4
};

根據(jù)不同的分類,選擇不同的存儲(chǔ)單元:

/* Py_UCS4 and Py_UCS2 are typedefs for the respective
   unicode representations. */
typedef uint32_t Py_UCS4;
typedef uint16_t Py_UCS2;
typedef uint8_t Py_UCS1;

對(duì)應(yīng)關(guān)系如下:

文本類型字符存儲(chǔ)單元字符存儲(chǔ)單元大?。ㄗ止?jié))
PyUnicode_1BYTE_KINDPy_UCS11
PyUnicode_2BYTE_KINDPy_UCS22
PyUnicode_4BYTE_KINDPy_UCS44

由于Unicode內(nèi)部存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)因文本類型而異,因此類型kind必須作為Unicode對(duì)象公共字段進(jìn)行保存。Python內(nèi)部定義了一些標(biāo)志位,作為Unicode公共字段:(介于筆者水平有限,這里的字段在后續(xù)內(nèi)容中不會(huì)全部介紹,大家后續(xù)可以自行了解。抱拳~)

  • interned:是否為interned機(jī)制維護(hù)

  • kind:類型,用于區(qū)分字符底層存儲(chǔ)單元大小

  • compact:內(nèi)存分配方式,對(duì)象與文本緩沖區(qū)是否分離

  • asscii:文本是否均為純ASCII

通過(guò)PyUnicode_New函數(shù),根據(jù)文本字符數(shù)size以及最大字符maxchar初始化Unicode對(duì)象。該函數(shù)主要是根據(jù)maxchar為Unicode對(duì)象選擇最緊湊的字符存儲(chǔ)單元以及底層結(jié)構(gòu)體:(源碼比較長(zhǎng),這里就不列出了,大家可以自行了解,下面以表格形式展現(xiàn))

 maxchar < 128128 <= maxchar < 256256 <= maxchar < 6553665536 <= maxchar < MAX_UNICODE
kindPyUnicode_1BYTE_KINDPyUnicode_1BYTE_KINDPyUnicode_2BYTE_KINDPyUnicode_4BYTE_KIND
ascii1000
字符存儲(chǔ)單元大小(字節(jié))1124
底層結(jié)構(gòu)體PyASCIIObjectPyCompactUnicodeObjectPyCompactUnicodeObjectPyCompactUnicodeObject

3 Unicode對(duì)象的底層結(jié)構(gòu)體

3.1 PyASCIIObject

C源碼:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    Py_ssize_t length;          /* Number of code points in the string */
    Py_hash_t hash;             /* Hash value; -1 if not set */
    struct {
        unsigned int interned:2;
        unsigned int kind:3;
        unsigned int compact:1;
        unsigned int ascii:1;
        unsigned int ready:1;
        unsigned int :24;
    } state;
    wchar_t *wstr;              /* wchar_t representation (null-terminated) */
} PyASCIIObject;

源碼分析:

length:文本長(zhǎng)度

hash:文本哈希值

state:Unicode對(duì)象標(biāo)志位

wstr:緩存C字符串的一個(gè)wchar_t指針,以“\0”結(jié)束(這里和我看的另一篇文章講得不太一樣,另一個(gè)描述是:ASCII文本緊接著位于PyASCIIObject結(jié)構(gòu)體后面,我個(gè)人覺(jué)得現(xiàn)在的這種說(shuō)法比較準(zhǔn)確,畢竟源碼結(jié)構(gòu)體后面沒(méi)有別的字段了)

圖示如下:

(注意這里state字段后面有一個(gè)4字節(jié)大小的空洞,這是結(jié)構(gòu)體字段內(nèi)存對(duì)齊造成的現(xiàn)象,主要是為了優(yōu)化內(nèi)存訪問(wèn)效率)

Python內(nèi)建類型str源碼分析

ASCII文本由wstr指向,以&rsquo;abc&rsquo;和空字符串對(duì)象&rsquo;'為例:

Python內(nèi)建類型str源碼分析

Python內(nèi)建類型str源碼分析

3.2 PyCompactUnicodeObject

如果文本不全是ASCII,Unicode對(duì)象底層便由PyCompactUnicodeObject結(jié)構(gòu)體保存。C源碼如下:

/* Non-ASCII strings allocated through PyUnicode_New use the
   PyCompactUnicodeObject structure. state.compact is set, and the data
   immediately follow the structure. */
typedef struct {
    PyASCIIObject _base;
    Py_ssize_t utf8_length;     /* Number of bytes in utf8, excluding the
                                 * terminating \0. */
    char *utf8;                 /* UTF-8 representation (null-terminated) */
    Py_ssize_t wstr_length;     /* Number of code points in wstr, possible
                                 * surrogates count as two code points. */
} PyCompactUnicodeObject;

PyCompactUnicodeObject在PyASCIIObject的基礎(chǔ)上增加了3個(gè)字段:

utf8_length:文本UTF8編碼長(zhǎng)度

utf8:文本UTF8編碼形式,緩存以避免重復(fù)編碼運(yùn)算

wstr_length:wstr的“長(zhǎng)度”(這里所謂的長(zhǎng)度沒(méi)有找到很準(zhǔn)確的說(shuō)法,筆者也不太清楚怎么能打印出來(lái),大家可以自行研究下)

注意到,PyASCIIObject中并沒(méi)有保存UTF8編碼形式,這是因?yàn)锳SCII本身就是合法的UTF8,這也是ASCII文本底層由PyASCIIObject保存的原因。

結(jié)構(gòu)圖示:

Python內(nèi)建類型str源碼分析

3.3 PyUnicodeObject

PyUnicodeObject則是Python中str對(duì)象的具體實(shí)現(xiàn)。C源碼如下:

/* Strings allocated through PyUnicode_FromUnicode(NULL, len) use the
   PyUnicodeObject structure. The actual string data is initially in the wstr
   block, and copied into the data block using _PyUnicode_Ready. */
typedef struct {
    PyCompactUnicodeObject _base;
    union {
        void *any;
        Py_UCS1 *latin1;
        Py_UCS2 *ucs2;
        Py_UCS4 *ucs4;
    } data;                     /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */
} PyUnicodeObject;

3.4 示例

在日常開(kāi)發(fā)時(shí),要結(jié)合實(shí)際情況注意字符串拼接前后的內(nèi)存大小差別:

>>> import sys
>>> text = 'a' * 1000
>>> sys.getsizeof(text)
1049
>>> text += '????'
>>> sys.getsizeof(text)
4080

4 interned機(jī)制

如果str對(duì)象的interned標(biāo)志位為1,Python虛擬機(jī)將為其開(kāi)啟interned機(jī)制,

源碼如下:(相關(guān)信息在網(wǎng)上可以看到很多說(shuō)法和解釋,這里筆者能力有限,暫時(shí)沒(méi)有找到最確切的答案,之后補(bǔ)充。抱拳~但是我們通過(guò)分析源碼應(yīng)該是能看出一些門(mén)道的)

/* This dictionary holds all interned unicode strings.  Note that references
   to strings in this dictionary are *not* counted in the string's ob_refcnt.
   When the interned string reaches a refcnt of 0 the string deallocation
   function will delete the reference from this dictionary.
   Another way to look at this is that to say that the actual reference
   count of a string is:  s->ob_refcnt + (s->state ? 2 : 0)
*/
static PyObject *interned = NULL;
void
PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p)
{
    PyObject *s = *p;
    PyObject *t;
#ifdef Py_DEBUG
    assert(s != NULL);
    assert(_PyUnicode_CHECK(s));
#else
    if (s == NULL || !PyUnicode_Check(s))
        return;
#endif
    /* If it's a subclass, we don't really know what putting
       it in the interned dict might do. */
    if (!PyUnicode_CheckExact(s))
        return;
    if (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s))
        return;
    if (interned == NULL) {
        interned = PyDict_New();
        if (interned == NULL) {
            PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */
            return;
        }
    }
    Py_ALLOW_RECURSION
    t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);
    Py_END_ALLOW_RECURSION
    if (t == NULL) {
        PyErr_Clear();
        return;
    }
    if (t != s) {
        Py_INCREF(t);
        Py_SETREF(*p, t);
        return;
    }
    /* The two references in interned are not counted by refcnt.
       The deallocator will take care of this */
    Py_REFCNT(s) -= 2;
    _PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}

可以看到,源碼前面還是做一些基本的檢查。我們可以看一下37行和50行:將s添加到interned字典中時(shí),其實(shí)s同時(shí)是key和value(這里我不太清楚為什么會(huì)這樣做),所以s對(duì)應(yīng)的引用計(jì)數(shù)是+2了的(具體可以看PyDict_SetDefault()的源碼),所以在50行時(shí)會(huì)將計(jì)數(shù)-2,保證引用計(jì)數(shù)的正確。

考慮下面的場(chǎng)景:

>>> class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
>>> user = User('Tom', 21)
>>> user.__dict__
{'name': 'Tom', 'age': 21}

由于對(duì)象的屬性由dict保存,這意味著每個(gè)User對(duì)象都要保存一個(gè)str對(duì)象&lsquo;name&rsquo;,這會(huì)浪費(fèi)大量的內(nèi)存。而str是不可變對(duì)象,因此Python內(nèi)部將有潛在重復(fù)可能的字符串都做成單例模式,這就是interned機(jī)制。Python具體做法就是在內(nèi)部維護(hù)一個(gè)全局dict對(duì)象,所有開(kāi)啟interned機(jī)制的str對(duì)象均保存在這里,后續(xù)需要使用的時(shí)候,先創(chuàng)建,如果判斷已經(jīng)維護(hù)了相同的字符串,就會(huì)將新創(chuàng)建的這個(gè)對(duì)象回收掉。

示例:

由不同運(yùn)算生成&rsquo;abc&rsquo;,最后都是同一個(gè)對(duì)象:

>>> a = 'abc'
>>> b = 'ab' + 'c'
>>> id(a), id(b), a is b
(2752416949872, 2752416949872, True)

感謝各位的閱讀,以上就是“Python內(nèi)建類型str源碼分析”的內(nèi)容了,經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)Python內(nèi)建類型str源碼分析這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!

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