Python源码分析

Python源码目录

从Python.org中下载源代码压缩包并解压,我下载的是Python2.7.12,解压后:

对于主要的文件夹做出介绍:

Include:包含Python提供的所有头文件,如果需要自己使用C或者C++编写自定义模块扩展Python,就需要用到这里的头文件;

Lib: 包含Python自带的所有标准库,全部由Python语言编写;

Modules:包含了所有使用C语言编写的模块;

Parser:Python解释器中的Scanner和Parser(对Python代码进行词法分析和语法分析),这里还包含一些能根据Python语言的语法自动生成Python词法和语法功能的工具;

Objects:所有Python的内建对象;

Python:Python解释器中的Compiler和执行引擎部分,是Python运行的核心所在!!!

Python中的对象

对象可以说是Python最核心的一个概念,在Python的世界里,一切都是对象。我们知道Python是由C编写的,C并不是一个面向对象语言,而由C编写的Python确实面向对象的,那么它的对象机制是如何实现的呢?

对于人的思维,对象是可以形象描述的,但是对于计算机而言,对象是一个抽象的概念,计算机所知道的一切都是字节。关于对象,通常的说法是,对象是数据以及基于这些数据的操作的集合,在计算机中,一个对象实际就是把一片被分配的内存空间,且这片内存在更高层次可作为一个整体,这个整体就是一个对象。

在Python中,对象就是C中的结构体在堆上申请的一块内存。

对象机制的基石——Pyobject

在Python中,所有的东西都是对象,而所有的对象都拥有一些相同的内容,Python中的这些内容都是在object.h中的Pyobject中定义的。

定长对象和变长对象

Python除了Pyobject对象之外,还有一个表示这类对象的结构体pyVarObject,pyVarobject其实就是对pyobject的一个扩展。

那么站在源码的角度上分析,变长对象是在pyVarobject中添加了可变长度数据的对象,也就是ob_size,定义了所容纳元素的个数。定长对象和变长对象的区别是:定长对象的不同对象占用的内存大小是一样的,变长对象的不同对象占用的内存可能是不一样的。比如整数对象'1'和'100'占用的内存大小都是sizeof(PyIntObject),而字符串对象"me"和"you"占用的内存大小就不一样。

Python对象的多态性

面向对象中一个重要的特性是多态,那么Python是如何实现多态的呢?

在Python创建一个对象时,会分配内存,进行初始化,然后Python内部会使用一个PyObject*变量来保存和维护这个对象,Python中的所有对象均是如此。比如创建一个PyIntObject对象(整数对象),不是通过PyIntObject *变量来保存和维护这个对象,而是通过PyObject *,正因为所有对象均如此,所以Python内部各个函数之间传递的都是一种范型指针(Pyobject*),而这个指针所指的对象究竟是什么类型的,我们是不知道的,只能从指针所指对象的ob_type域动态进行判断,而正是这个域,Python实现了多态。

引用计数

和C或C++不同,Python选择使用语言本身负责内存的管理和维护,也就是垃圾收集机制,代替程序员进行繁重的内存管理工作,而引用计数刚好是Python垃圾收集机制的一部分。

Python通过对一个对象的引用计数来管理和维护对象在内存中的存在与否。Python中的一切皆是对象,在所有的对象中有一个ob_refcent变量,维护这对象的引用计数,从而也决定该对象的创建与消亡。

在Python中,使用Py_INCREF(op)和Py_DECREF(op)两个宏来增加和减少一个对象的引用计数,在每一个对象创建的时候,Python提供了一个Py_NewReference(op)宏来将对象的引用计数初始化为1。

当一个对象的引用计数为0时,与该对象对应的析构函数将被调用, 但是调用析构函数并不一定是调用free释放内存空间,为了避免频繁的申请、释放内存空间,Python中使用的是内存对象池,维护一定大小的内存对象池,调用析构函数时,对象占用的空间将归还到内存池中。

Python中的整数对象

在Python的所有对象中,整数对象最简单且使用最频繁,故我们首先学习整数对象。关于整数对象的源码在Objects.intobjects.c中,整数对象是通过PyIntObject对象来完成的,在创建一个PyIntObject对象之后,就再也不能改变该对象的值了。定义为:

可以看到,Python中的整数对象其实是对C中long的一个简单封装,也就是整数对象维护的数据的长度在对象定义时就已经确定了,就是C中long的长度。

在Python中,整数的使用是很广泛的,对应的,它的创建和释放也将会很频繁,那么如何设计一个高效的机制,使得整数对象的使用不会成为Python的瓶颈?在Python中是使用整数对象的缓冲池机制来解决此问题。使用缓冲池机制,那意味着运行时的整数对象并不是一个个独立的,而是相关联结成一个庞大的整数对象系统了。

小整数对象

在实际的编程中,数值比较小的整数,比如1,2,等等,这些在程序中是频繁使用到的,而Python中,所有的对象都存活在系统堆上,也就是说,如果没有特殊的机制,对于小整数对象,Python将一次次的malloc在堆上申请空间,然后free,这样的操作将大大降低了运行效率。

那么如何解决呢?Python中,对小整数对象使用了对象池技术。

那么又有一个问题了,Python中的大对象和小对象如何区分呢?嗯,Python中确实有一种方法,用户可以调整大整数和小整数的分界点,从而动态的确定小整数的对象池中应该有多少个小整数对象,但是调整的方法只有自己修改源代码,然后重新编译。

大整数对象

对于小整数,小整数对象池中完全的缓存PyIntObject对象,对于其它对象,Python将提供一块内存空间,这些内存空间将由这些大整数轮流使用,也就是谁需要的时候谁使用。

比如,在Python中有一个PyIntBlock结构,维护了一块内存,其中保存了一些PyIntObject对象,维护对象的个数也可以做动态的调整。在Python运行的某个时刻,有一些内存已经被使用,而另一些内存则处于空闲状态,而这些空闲的内存必须组织起来,那样,当Python需要新的内存时,才能快速的获得所需的内存,在Python中使用一个单向链表(free_list)来管理所有的空闲内存。

创建

现在,我们已经大体知道Python中整数对象系统在内存是一种怎样的结构了,下面将介绍一个个PyIntObject是怎样的从无到有的产生。主要分为两步:

如果小整数对象池机制被激活,则尝试使用小整数对象池;如果不能使用小整数对象池,则使用通用整数对象池。

以PyInt_FromLong说明:

  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20180117A0ZQ2900?refer=cp_1026

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