《扩展和嵌入python解释器》1.10.2 所有关系原则(Ownership Rules)

Python、Rust、C++系统编程对比:内存安全、性能与并发模型深度解析 系统编程是构建软件基础设施的核心技术,涉及对计算资源的直接管理与高效利用。其核心原理在于通过编程语言提供的底层控制能力,实现对内存、处理器和并发操作的精细调度,从而确保系统的可靠性、性能与可维护性。在技术价值层面,选择合适的系统编程语言能从根本上决定软件的稳定性、执行效率与长期演化能力。当前,随着云计算与分布式架构的普及,系统编程的应用场景已从传统的操作系统、驱动开发,扩展到高并发网络服务、数据密集型中间件及安全关键型组件等领域。本文聚焦于Python、Rust和C++这三种代表性语言,深入剖析它们在**内 阅读详情
1.10.2 所有关系原则(Ownership Rules)

无论何时对象的引用被传入函数或从函数传出,它是函数接口规范的一部分,无论拥有关系是被随引用转移与否。

大多数返回对象引用的函数传递一个所有关系的引用。 特别地,所有创建新对象的函速,如:PyInt_FromLong() 和 Py_BuildValue(),传递所有关系给接收者。 即使对象实际不是新建的,你还是接受对象新引用的所有关系, 例如,PyInt_FromLong()维护一个常用值的缓冲,并返回一个缓冲条目的引用。

许多从其他对象提取对象的函数也转移引用的所有关系, 如函数PyObject_GetAttrString()。这里描述不大清楚,然而, 由于一些新的公共例程是例外: PyTuple_GetItem(), PyList_GetItem(), PyDict_GetItem(),和PyDict_GetItemString()都返回你 从元组,列表,字典的借用引用。

函数PyImport_AddModule()也返回借用引用, 即使它也许实际创建了它的返回对象:这可能是因为对象的拥有引用被存储在sys.modules中。

当你传递对象的引用给另一个函数,一般,函数从你这里借用引用-如果它需要存储它,它使用Py_DECREF(x)转变成独立的拥有者。但这个规则确有两个例外:PyTuple_SetItem()和PyList_SetItem()。这些函数接管传递给它们条目的所有关系-即使它们失败(注意PyDict_SetItem()和不接管所有关系,它们是正常的)。

当C函数被从Python调用时,是从调用者的参数借用引用。调用者拥有对象的引用,所以,直到函数返回,借用引用的生命周期是有保证的。只当借用引用必须被保存或传递时,他必须通过调用Py_INCREF()转成拥有引用。

从Python调用的C函数返回的对象引用必须是拥有引用-所有关系被从函数转移到调用者。  

AI开发中的编程语言选型:Python、C++、Rust与Julia的工程边界 编程语言是AI系统构建的底层契约,其本质是匹配任务瓶颈与团队能力的工程决策。从概念看,AI开发并非追求单一‘最优语言’,而是依据计算范式(CPU/GPU/内存受限)、安全等级(是否需编译期内存保障)和协作粒度(算法-工程-硬件角色协同)进行分层选型。技术价值体现在缩短试错周期(如Python的REPL调试效率)、压降关键路径延迟(如C++的SIMD/NVCC优化)、消除并发隐患(如Rust所有权系统)及降低数学建模损耗(如Julia多重分派)。典型应用场景包括:实验室原型用Python快速验证、车载边缘推理 阅读详情

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