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這篇文章主要介紹“Python虛擬機(jī)中列表的實現(xiàn)原理是什么”,在日常操作中,相信很多人在Python虛擬機(jī)中列表的實現(xiàn)原理是什么問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Python虛擬機(jī)中列表的實現(xiàn)原理是什么”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧!
在 cpython 實現(xiàn)的 python 虛擬機(jī)當(dāng)中,下面就是 cpython 內(nèi)部列表實現(xiàn)的源代碼:
typedef struct { PyObject_VAR_HEAD /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ PyObject **ob_item; /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number * currently in use is ob_size. * Invariants: * 0 <= ob_size <= allocated * len(list) == ob_size * ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0 * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations. * * Items must normally not be NULL, except during construction when * the list is not yet visible outside the function that builds it. */ Py_ssize_t allocated; } PyListObject; #define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base; typedef struct { PyObject ob_base; Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */ } PyVarObject; typedef struct _object { _PyObject_HEAD_EXTRA // 這個宏定義為空 Py_ssize_t ob_refcnt; struct _typeobject *ob_type; } PyObject;
將上面的結(jié)構(gòu)體展開之后,PyListObject 的結(jié)構(gòu)大致如下所示:
現(xiàn)在來解釋一下上面的各個字段的含義:
Py_ssize_t,一個整型數(shù)據(jù)類型。
ob_refcnt,表示對象的引用記數(shù)的個數(shù),這個對于垃圾回收很有用處,后面我們分析虛擬機(jī)中垃圾回收部分在深入分析。
ob_type,表示這個對象的數(shù)據(jù)類型是什么,在 python 當(dāng)中有時候需要對數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行判斷比如 isinstance, type 這兩個關(guān)鍵字就會使用到這個字段。
ob_size,這個字段表示這個列表當(dāng)中有多少個元素。
ob_item,這是一個指針,指向真正保存 python 對象數(shù)據(jù)的地址,大致的內(nèi)存他們之間大致的內(nèi)存布局如下所示:
allocated,這個表示在進(jìn)行內(nèi)存分配的時候,一共分配了多少個 (PyObject *) ,真實分配的內(nèi)存空間為 allocated * sizeof(PyObject *)
。
首先需要了解的是在 python 虛擬機(jī)內(nèi)部為列表創(chuàng)建了一個數(shù)組,所有的創(chuàng)建的被釋放的內(nèi)存空間,并不會直接進(jìn)行釋放而是會將這些內(nèi)存空間的首地址保存到這個數(shù)組當(dāng)中,好讓下一次申請創(chuàng)建新的列表的時候不需要再申請內(nèi)存空間,而是直接將之前需要釋放的內(nèi)存直接進(jìn)行復(fù)用即可。
/* Empty list reuse scheme to save calls to malloc and free */ #ifndef PyList_MAXFREELIST #define PyList_MAXFREELIST 80 #endif static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST]; static int numfree = 0;
free_list,保存被釋放的內(nèi)存空間的首地址。
numfree,目前 free_list 當(dāng)中有多少個地址是可以被使用的,事實上是 free_list 前 numfree 個首地址是可以被使用的。
創(chuàng)建鏈表的代碼如下所示(為了精簡刪除了一些代碼只保留核心部分):
PyObject * PyList_New(Py_ssize_t size) { PyListObject *op; size_t nbytes; /* Check for overflow without an actual overflow, * which can cause compiler to optimise out */ if ((size_t)size > PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *)) return PyErr_NoMemory(); nbytes = size * sizeof(PyObject *); // 如果 numfree 不等于 0 那么說明現(xiàn)在 free_list 有之前使用被釋放的內(nèi)存空間直接使用這部分即可 if (numfree) { numfree--; op = free_list[numfree]; // 將對應(yīng)的首地址返回 _Py_NewReference((PyObject *)op); // 這條語句的含義是將 op 這個對象的 reference count 設(shè)置成 1 } else { // 如果沒有空閑的內(nèi)存空間 那么就需要申請內(nèi)存空間 這個函數(shù)也會對對象的 reference count 進(jìn)行初始化 設(shè)置成 1 op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type); if (op == NULL) return NULL; } /* 下面是申請列表對象當(dāng)中的 ob_item 申請內(nèi)存空間,上面只是給列表本身申請內(nèi)存空間,但是列表當(dāng)中有許多元素 保存這些元素也是需要內(nèi)存空間的 下面便是給這些對象申請內(nèi)存空間 */ if (size <= 0) op->ob_item = NULL; else { op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes); // 如果申請內(nèi)存空間失敗 則報錯 if (op->ob_item == NULL) { Py_DECREF(op); return PyErr_NoMemory(); } // 對元素進(jìn)行初始化操作 全部賦值成 0 memset(op->ob_item, 0, nbytes); } // Py_SIZE 是一個宏 Py_SIZE(op) = size; // 這條語句會被展開成 (PyVarObject*)(ob))->ob_size = size // 分配數(shù)組的元素個數(shù)是 size op->allocated = size; // 下面這條語句對于垃圾回收比較重要 主要作用就是將這個列表對象加入到垃圾回收的鏈表當(dāng)中 // 后面如果這個對象的 reference count 變成 0 或者其他情況 就可以進(jìn)行垃圾回收了 _PyObject_GC_TRACK(op); return (PyObject *) op; }
在 cpython 當(dāng)中,創(chuàng)建鏈表的字節(jié)碼為 BUILD_LIST,我們可以在文件 ceval.c 當(dāng)中找到對應(yīng)的字節(jié)碼對應(yīng)的執(zhí)行步驟:
TARGET(BUILD_LIST) { PyObject *list = PyList_New(oparg); if (list == NULL) goto error; while (--oparg >= 0) { PyObject *item = POP(); PyList_SET_ITEM(list, oparg, item); } PUSH(list); DISPATCH(); }
從上面 BUILD_LIST 字節(jié)碼對應(yīng)的解釋步驟可以知道,在解釋執(zhí)行字節(jié)碼 BUILD_LIST 的時候確實調(diào)用了函數(shù) PyList_New 創(chuàng)建一個新的列表。
static PyObject * // 這個函數(shù)的傳入?yún)?shù)是列表本身 self 需要 append 的元素為 v // 也就是將對象 v 加入到列表 self 當(dāng)中 listappend(PyListObject *self, PyObject *v) { if (app1(self, v) == 0) Py_RETURN_NONE; return NULL; } static int app1(PyListObject *self, PyObject *v) { // PyList_GET_SIZE(self) 展開之后為 ((PyVarObject*)(self))->ob_size Py_ssize_t n = PyList_GET_SIZE(self); assert (v != NULL); // 如果元素的個數(shù)已經(jīng)等于允許的最大的元素個數(shù) 就報錯 if (n == PY_SSIZE_T_MAX) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, "cannot add more objects to list"); return -1; } // 下面的函數(shù) list_resize 會保存 ob_item 指向的位置能夠容納最少 n+1 個元素(PyObject *) // 如果容量不夠就會進(jìn)行擴(kuò)容操作 if (list_resize(self, n+1) == -1) return -1; // 將對象 v 的 reference count 加一 因為列表當(dāng)中使用了一次這個對象 所以對象的引用計數(shù)需要進(jìn)行加一操作 Py_INCREF(v); PyList_SET_ITEM(self, n, v); // 宏展開之后 ((PyListObject *)(op))->ob_item[i] = v return 0; }
static int list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize) { PyObject **items; size_t new_allocated; Py_ssize_t allocated = self->allocated; /* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough to accommodate the newsize. If the newsize falls lower than half the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list. */ // 如果列表已經(jīng)分配的元素個數(shù)大于需求個數(shù) newsize 的就直接返回不需要進(jìn)行擴(kuò)容 if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) { assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0); Py_SIZE(self) = newsize; return 0; } /* This over-allocates proportional to the list size, making room * for additional growth. The over-allocation is mild, but is * enough to give linear-time amortized behavior over a long * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing * system realloc(). * The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ... */ // 這是核心的數(shù)組大小擴(kuò)容機(jī)制 new_allocated 表示新增的數(shù)組大小 new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6); /* check for integer overflow */ if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) { PyErr_NoMemory(); return -1; } else { new_allocated += newsize; } if (newsize == 0) new_allocated = 0; items = self->ob_item; if (new_allocated <= (PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *))) // PyMem_RESIZE 這是一個宏定義 會申請 new_allocated 個數(shù)元素并且將原來數(shù)組的元素拷貝到新的數(shù)組當(dāng)中 PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated); else items = NULL; // 如果沒有申請到內(nèi)存 那么報錯 if (items == NULL) { PyErr_NoMemory(); return -1; } // 更新列表當(dāng)中的元素數(shù)據(jù) self->ob_item = items; Py_SIZE(self) = newsize; self->allocated = new_allocated; return 0; }
在上面的擴(kuò)容機(jī)制下,數(shù)組的大小變化大致如下所示:
newsize≈size⋅(size+1)1/8
在列表當(dāng)中插入一個數(shù)據(jù)比較簡單,只需要將插入位置和其后面的元素往后移動一個位置即可,整個過程如下所示:
在 cpython 當(dāng)中列表的插入函數(shù)的實現(xiàn)如下所示:
參數(shù) op 表示往哪個鏈表當(dāng)中插入元素。
參數(shù) where 表示在鏈表的哪個位置插入元素。
參數(shù) newitem 表示新插入的元素。
int PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem) { // 檢查是否是列表類型 if (!PyList_Check(op)) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } // 如果是列表類型則進(jìn)行插入操作 return ins1((PyListObject *)op, where, newitem); } static int ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v) { Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self); PyObject **items; if (v == NULL) { PyErr_BadInternalCall(); return -1; } // 如果列表的元素個數(shù)超過限制 則進(jìn)行報錯 if (n == PY_SSIZE_T_MAX) { PyErr_SetString(PyExc_OverflowError, "cannot add more objects to list"); return -1; } // 確保列表能夠容納 n + 1 個元素 if (list_resize(self, n+1) == -1) return -1; // 這里是 python 的一個小 trick 就是下標(biāo)能夠有負(fù)數(shù)的原理 if (where < 0) { where += n; if (where < 0) where = 0; } if (where > n) where = n; items = self->ob_item; // 從后往前進(jìn)行元素的拷貝操作,也就是將插入位置及其之后的元素往后移動一個位置 for (i = n; --i >= where; ) items[i+1] = items[i]; // 因為鏈表應(yīng)用的對象,因此對象的 reference count 需要進(jìn)行加一操作 Py_INCREF(v); // 在列表當(dāng)中保存對象 v items[where] = v; return 0; }
對于數(shù)組 ob_item 來說,刪除一個元素就需要將這個元素后面的元素往前移動,因此整個過程如下所示:
static PyObject * listremove(PyListObject *self, PyObject *v) { Py_ssize_t i; // 編譯數(shù)組 ob_item 查找和對象 v 相等的元素并且將其刪除 for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) { int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ); if (cmp > 0) { if (list_ass_slice(self, i, i+1, (PyObject *)NULL) == 0) Py_RETURN_NONE; return NULL; } else if (cmp < 0) return NULL; } // 如果沒有找到這個元素就進(jìn)行報錯處理 在下面有一個例子重新編譯 python 解釋器 將這個錯誤內(nèi)容修改的例子 PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "list.remove(x): x not in list"); return NULL; }
執(zhí)行的 python 程序內(nèi)容為:
data = [] data.remove(1)
下面是整個修改內(nèi)容和報錯結(jié)果:
從上面的結(jié)果我們可以看到的是,我們修改的錯誤信息正確打印了出來。
這個函數(shù)的主要作用就是統(tǒng)計列表 self 當(dāng)中有多少個元素和 v 相等。
static PyObject * listcount(PyListObject *self, PyObject *v) { Py_ssize_t count = 0; Py_ssize_t i; for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) { int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ); // 如果相等則將 count 進(jìn)行加一操作 if (cmp > 0) count++; // 如果出現(xiàn)錯誤就返回 NULL else if (cmp < 0) return NULL; } // 將一個 Py_ssize_t 的變量變成 python 當(dāng)中的對象 return PyLong_FromSsize_t(count); }
這是列表的淺拷貝函數(shù),它只拷貝了真實 python 對象的指針,并沒有拷貝真實的 python 對象 ,從下面的代碼可以知道列表的拷貝是淺拷貝,當(dāng) b 對列表當(dāng)中的元素進(jìn)行修改時,列表 a 當(dāng)中的元素也改變了。如果需要進(jìn)行深拷貝可以使用 copy 模塊當(dāng)中的 deepcopy 函數(shù)。
>>> a = [1, 2, [3, 4]] >>> b = a.copy() >>> b[2][1] = 5 >>> b [1, 2, [3, 5]]
copy 函數(shù)對應(yīng)的源代碼(listcopy)如下所示:
static PyObject * listcopy(PyListObject *self) { return list_slice(self, 0, Py_SIZE(self)); } static PyObject * list_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh) { // Py_SIZE(a) 返回列表 a 當(dāng)中元素的個數(shù)(注意不是數(shù)組的長度 allocated) PyListObject *np; PyObject **src, **dest; Py_ssize_t i, len; if (ilow < 0) ilow = 0; else if (ilow > Py_SIZE(a)) ilow = Py_SIZE(a); if (ihigh < ilow) ihigh = ilow; else if (ihigh > Py_SIZE(a)) ihigh = Py_SIZE(a); len = ihigh - ilow; np = (PyListObject *) PyList_New(len); if (np == NULL) return NULL; src = a->ob_item + ilow; dest = np->ob_item; // 可以看到這里循環(huán)拷貝的是指向真實 python 對象的指針 并不是真實的對象 for (i = 0; i < len; i++) { PyObject *v = src[i]; // 同樣的因為并沒有創(chuàng)建新的對象,但是這個對象被新的列表使用到啦 因此他的 reference count 需要進(jìn)行加一操作 Py_INCREF(v) 的作用:將對象 v 的 reference count 加一 Py_INCREF(v); dest[i] = v; } return (PyObject *)np; }
下圖就是使用 a.copy() 淺拷貝的時候,內(nèi)存的布局的示意圖,可以看到列表指向的對象數(shù)組發(fā)生了變化,但是數(shù)組中元素指向的 python 對象并沒有發(fā)生變化。
下面是對列表對象進(jìn)行深拷貝的時候內(nèi)存的大致示意圖,可以看到數(shù)組指向的 python 對象也是不一樣的。
當(dāng)我們在使用 list.clear() 的時候會調(diào)用下面這個函數(shù)。清空列表需要注意的就是將表示列表當(dāng)中元素個數(shù)的 ob_size 字段設(shè)置成 0 ,同時將列表當(dāng)中所有的對象的 reference count 設(shè)置進(jìn)行 -1 操作,這個操作是通過宏 Py_XDECREF 實現(xiàn)的,這個宏還會做另外一件事就是如果這個對象的引用計數(shù)變成 0 了,那么就會直接釋放他的內(nèi)存。
static PyObject * listclear(PyListObject *self) { list_clear(self); Py_RETURN_NONE; } static int list_clear(PyListObject *a) { Py_ssize_t i; PyObject **item = a->ob_item; if (item != NULL) { /* Because XDECREF can recursively invoke operations on this list, we make it empty first. */ i = Py_SIZE(a); Py_SIZE(a) = 0; a->ob_item = NULL; a->allocated = 0; while (--i >= 0) { Py_XDECREF(item[i]); } PyMem_FREE(item); } /* Never fails; the return value can be ignored. Note that there is no guarantee that the list is actually empty at this point, because XDECREF may have populated it again! */ return 0; }
在 python 當(dāng)中如果我們想要反轉(zhuǎn)類表當(dāng)中的內(nèi)容的話,就會使用這個函數(shù) reverse 。
>>> a = [i for i in range(10)] >>> a.reverse() >>> a [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
其對應(yīng)的源程序如下所示:
static PyObject * listreverse(PyListObject *self) { if (Py_SIZE(self) > 1) reverse_slice(self->ob_item, self->ob_item + Py_SIZE(self)); Py_RETURN_NONE; } static void reverse_slice(PyObject **lo, PyObject **hi) { assert(lo && hi); --hi; while (lo < hi) { PyObject *t = *lo; *lo = *hi; *hi = t; ++lo; --hi; } }
上面的源程序還是比較容易理解的,給 reverse_slice 傳遞的參數(shù)就是保存數(shù)據(jù)的數(shù)組的首尾地址,然后不斷的將首尾數(shù)據(jù)進(jìn)行交換(其實是交換指針指向的地址)。
到此,關(guān)于“Python虛擬機(jī)中列表的實現(xiàn)原理是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識,請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
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