Python對(duì)象的生命周期源碼分析

本篇內(nèi)容介紹了“Python對(duì)象的生命周期源碼分析”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

思考：

當(dāng)我們輸入這個(gè)語句的時(shí)候，Python內(nèi)部是如何去創(chuàng)建這個(gè)對(duì)象的？

a = 1.0

對(duì)象使用完畢，銷毀的時(shí)機(jī)又是怎么確定的呢？

下面，我們以一個(gè)基本類型float為例，來分析對(duì)象從創(chuàng)建到銷毀這整個(gè)生命周期中的行為。

1 C API

Python是用C寫的，對(duì)外提供了API，讓用戶可以從C環(huán)境中與其交互，并且Python內(nèi)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(guān)，屬于抽象對(duì)象層，這類API的參數(shù)是PyObject *，即可以處理任意類型的對(duì)象。以PyObject_Print為例：

// 打印浮點(diǎn)對(duì)象
PyObject *fo = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject_Print(fo, stdout, 0);
// 打印整數(shù)對(duì)象
PyObject *lo = PyLong_FromLong(100);
PyObject_Print(lo, stdout, 0);

特型API：與類型相關(guān)，屬于具體對(duì)象層，這類API只能作用于某種類型的對(duì)象

2 對(duì)象的創(chuàng)建

2.1 兩種創(chuàng)建對(duì)象的方式

Python內(nèi)部一般通過兩種方法創(chuàng)建對(duì)象：

通過C API，多用于內(nèi)建類型

以浮點(diǎn)類型為例，Python內(nèi)部提供PyFloat_FromDouble，這是一個(gè)特型C API，在這個(gè)接口內(nèi)部為PyFloatObject結(jié)構(gòu)體變量分配內(nèi)存，并初始化相關(guān)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(duì)象，多用于自定義類型

對(duì)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(duì)象中包含的元數(shù)據(jù)（分配多少內(nèi)存，如何初始化等等）來創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象。

由類型對(duì)象創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象是一個(gè)更通用的流程，對(duì)于內(nèi)建類型，除了通過C API來創(chuàng)建對(duì)象意外，同樣也可以通過類型對(duì)象來創(chuàng)建。以浮點(diǎn)類型為例，我們通過類型對(duì)象float，創(chuàng)建了一個(gè)實(shí)例對(duì)象f：

f: float = float('3.123')

2.2 由類型對(duì)象創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象

思考：既然我們可以通過類型對(duì)象來創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象，那么類型對(duì)象中應(yīng)該存在相應(yīng)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(jià)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?yàn)槲覀冊(cè)趂loat(‘3.14’)中是通過float這個(gè)類型對(duì)象去創(chuàng)建一個(gè)浮點(diǎn)對(duì)象，而對(duì)象的通用方法是由它對(duì)應(yīng)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(shù)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(gè)關(guān)鍵的步驟：（這兩個(gè)步驟大家應(yīng)該是很熟悉的）

• 調(diào)用類型對(duì)象的tp_new函數(shù)指針，用于申請(qǐng)內(nèi)存；

• 如果類型對(duì)象的tp_init函數(shù)指針不為空，則會(huì)對(duì)對(duì)象進(jìn)行初始化。

總結(jié)：（以float為例）

• 調(diào)用float，Python最終執(zhí)行的是其類型對(duì)象type的tp_call指針指向的type_call函數(shù)。

• type_call函數(shù)調(diào)用float的tp_new函數(shù)為實(shí)例對(duì)象分配內(nèi)存空間。

• type_call函數(shù)必要時(shí)進(jìn)一步調(diào)用tp_init函數(shù)對(duì)實(shí)例對(duì)象進(jìn)行初始化。

圖示如下：

3 對(duì)象的多態(tài)性

通過類型對(duì)象創(chuàng)建實(shí)例對(duì)象，最后會(huì)落實(shí)到調(diào)用type_call函數(shù)，其中保存具體對(duì)象時(shí)，使用的是PyObject *obj，并沒有通過一個(gè)具體的對(duì)象（例如PyFloatObject）來保存。這樣做的好處是：可以實(shí)現(xiàn)更抽象的上層邏輯，而不用關(guān)心對(duì)象的實(shí)際類型和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。（記得當(dāng)初從C語言的面向過程向Java中的面向?qū)ο筮^度的時(shí)候，應(yīng)該就是從結(jié)構(gòu)體）

以對(duì)象哈希值計(jì)算為例，有這樣一個(gè)函數(shù)接口：

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

對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)對(duì)象和整數(shù)對(duì)象：

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

可以看到，對(duì)于浮點(diǎn)數(shù)對(duì)象和整數(shù)對(duì)象，我們計(jì)算對(duì)象的哈希值時(shí)，調(diào)用的都是PyObject_Hash()這個(gè)函數(shù)，但是對(duì)象類型不同，其行為是有區(qū)別的，哈希值計(jì)算也是如此。

那么在PyObject_Hash函數(shù)內(nèi)部是如何區(qū)分的呢？

PyObject_Hash()函數(shù)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(shù)會(huì)首先通過Py_TYPE找到對(duì)象的類型，然后通過類型對(duì)象的tp_hash函數(shù)指針來調(diào)用對(duì)應(yīng)的哈希計(jì)算函數(shù)。

即：PyObject_Hash()函數(shù)根據(jù)對(duì)象的類型，調(diào)用不同的函數(shù)版本，這就是多態(tài)。

4 對(duì)象的行為

除了tp_hash字段，PyTypeObject結(jié)構(gòu)體還定義了很多函數(shù)指針，這些指針最終都會(huì)指向某個(gè)函數(shù)，或者為空。我們可以把這些函數(shù)指針看作是類型對(duì)象中定義的操作，這些操作決定了對(duì)應(yīng)的實(shí)例對(duì)象在運(yùn)行時(shí)的行為。

雖然不同的類型對(duì)象中保存了對(duì)應(yīng)實(shí)例對(duì)象共有的行為，但是不同類型的對(duì)象也會(huì)存在一些共性。例如：整數(shù)對(duì)象和浮點(diǎn)數(shù)對(duì)象都支持加減乘除等擦歐總，元組對(duì)象和列表對(duì)象都支持下標(biāo)操作。因此，我們以行為為分類標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類：

Python以此為依據(jù)，為每個(gè)類別都定義了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)操作集：

• PyNumberMethods結(jié)構(gòu)體定義了數(shù)值型操作

• PySequenceMethods結(jié)構(gòu)體定義了序列型操作

• PyMappingMethods結(jié)構(gòu)體定義了關(guān)聯(lián)型操作

如果類型對(duì)象提供了相關(guān)的操作集，則對(duì)應(yīng)的實(shí)例對(duì)象就具備對(duì)應(yīng)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(duì)象PyFloat_Type的這三個(gè)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(duì)象支持?jǐn)?shù)值型操作，不支持序列型操作和關(guān)聯(lián)型操作。

5 引用計(jì)數(shù)

在Python中，很多場(chǎng)景都涉及引用計(jì)數(shù)的調(diào)整：

• 變量賦值

• 函數(shù)參數(shù)傳遞

• 屬性操作

• 容器操作

“Python對(duì)象的生命周期源碼分析”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！