本文深入探讨Python对象的内部结构，包括定长对象PYObject和变长对象PYVarObject的特性，以及Python类型基石PYTypeObject。揭示了object、type和class之间的关系，通过源码解析，帮助理解Python对象体系。
文章目录
前言：上一节中提到了很多的基本概念，是在python层面进行 描述的，总体概念。现在我们就具体了解下
python源码，基于C语言
概念复习
复习一下和要清楚的前面讲的基本概念：
面向对象理论中**“ 类** ”和**“ 对象 ”这两个重要概念，在 Python 内部均以对象**的形式存在。 “类”是一种对象，称为 类型对象 ；“类”实例化生成的“对象”也是对象，称为 实例对象。
根据上文描述的，根据对象的不同特点还可以进行分类：
可变对象： 对象创建后可以修改
不可变对象： 对象创建后不能修改
定长对象： 对象大小固定
变长对象： 对象大小不固定
（后面还有可调用对象等等）
C语言实现的底层
- 首先 python对象在C语言底层 是一个结构体，组织对象占用的内存。 不同类型的对象，数据及行为均可能不同，因此不同类型的对象由不同的结构体表示。
- 此外，对象对比为 人 的话，所有人都有鼻子眼睛，所以肯定具有一些共性，比如每一个对象都需要引用计数（进行垃圾回收机制），所以，表示对象的结构体室友一个公共的头部！
PYObject， 对象的基石
(因为书中有详细的介绍，源码的出处和作用，我们作为学习和理解的笔记，就不去 过多介绍了)
对定长对象PYObject
- 首先，在python内部，对象都是由 PYObject结构体表示，对象引用则是PyObject*
我们看一下此结构体的源码：
PyObject 结构体定义于头文件 object.h ，路径为 Include/object.h
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
-
_PyObject_HEAD_EXTRA 宏，结构体包含以下两个字段
- 引用计数 ( ob_refcnt )：用于垃圾回收机制，当对象被引用，值加一，引用解除，减一。当引用计数变为零。
- 类型指针 ( ob_type )：指向对象的类型对象， 类型对象描述实例对象的 数据及行为（记住这句话，后面介绍）
-
回过头来看 _PyObject_HEAD_EXTRA 宏的定义，同样在 Include/object.h 头文件内：
#ifdef Py_TRACE_REFS
/* Define pointers to support a doubly-linked list of all live heap objects. */
#define _PyObject_HEAD_EXTRA \
struct _object *_ob_next; \
struct _object *_ob_prev;
#define _PyObject_EXTRA_INIT 0, 0,
#else
#define _PyObject_HEAD_EXTRA
#define _PyObject_EXTRA_INIT
#endif
我们观察可以发现：
struct _object *_ob_next;
struct _object *_ob_prev;
这两个指针，正是用来实现双向链表的！！，也就是说，复杂的对象室友结构体以及 链表进行连接表示的（后面会有图片理解）
书中原话：
结合注释，双向链表用于跟踪所有 活跃堆对象 ，一般不启用，不深入介绍。
对变长对象：PYVarObject：
typedef struct {
PyObject ob_base;
Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;
观察可以知道：变长对象比普通对象多一个字段 ob_size ，用于记录元素个数
如图所示：
- 至于具体对象，视其大小是否固定，需要包含头部 PyObject 或 PyVarObject 。所以准备了两个宏定义，方便其他对象调用：
#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;
#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;
- 下面是具体的例子，用来理解构造对象：
- （1）浮点对象（上节中提到了是定长对象）
typedef struct {
PyObject_HEAD // 调用上面的宏定义
double ob_fval; // 用一个 双精度浮点数 double 加以实现：
} PyFloatObject;
- （2）对于列表（变长对象）
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD // 使用带ob_size的变长头部
PyObject **ob_item;
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
可以看出来： PyListObject 底层由一个数组实现,而数组中存储的 明显是对象的指针
ob_item: 指向 动态数组 的指针，数组保存元素对象指针；
allocated: 动态数组总长度，即列表当前的 容量 ；
ob_size: 当前元素个数，即列表当前的 长度 ；
（列表容量不足时， Python 会自动扩容，具体做法书中会在讲解 list 源码时再详细介绍）
-
最后是说明两个新的用于初始化对象头部的宏定义。(到现在已经提到 还几个关于头部定义的东西，不要迷，搞清楚，他们都是最开始的两个的宏定义，方便使用，后续都是使用下面的两个宏定义，用于初始化头部)
- PyObject_HEAD_INIT 一般用于 定长对象 ，将引用计数 ob_refcnt 设置为 1 并将对象类型 ob_type 设置成给定类型：
#define PyObject_HEAD_INIT(type) \
{ _PyObject_EXTRA_INIT \
1, type },
- PyVarObject_HEAD_INIT 在 PyObject_HEAD_INIT 基础上进一步设置 长度字段 ob_size ，用于 变长对象
#define PyVarObject_HEAD_INIT(type, size) \
{ PyObject_HEAD_INIT(type) size },
( 后续都会使用到这两个宏定义，会加深理解 )
总结：Python 中所有对象共有的信息。 对于内存中的任一个对象，不管是何类型，它刚开始几个字段肯定符合我们的预期： 1. 引用计数 、 2. 类型指针 以及变长对象特有的 （3）元素个数
PYTypeObject， 类型基石
下面就是引申书中的问题：
- 不同类型的对象所需内存空间不同，创建对象时从哪得知内存信息呢？
- 对于给定对象，怎么判断它支持什么操作呢？（上文让记住的地方）
- 这就是上面提到的 ob_type字段。
- 对象所支持的操作和 创建他的信息，其实都包含在它的类型中！！。也就是ob_type所指向的类型对象。
- ob_type所指向的是 类型对象 PyTypeObject：，在 Include/object.h 中定义（只讨论关键字段）对象的 元信息（元数据）
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 */
/* Methods to implement standard operations */
destructor tp_dealloc;
printfunc tp_print;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
// ...
/* Attribute descriptor and subclassing stuff */
struct _typeobject *tp_base;
// ......
} PyTypeObject;
- 首先我们知道 类型对象 PYTypeObject 是一个 变长对象， 包含在对象头部。
- 部分字段：
- 类型名字：既 tp_name字段
- 类型的继承信息，例如 tp_base 字段指向基类对象
- 创建实例对象时所需的 内存信息 ，即 tp_basicsize 和 tp_itemsize 字段
- 该类型支持的相关 操作信息！！ ，即 tp_print 、 tp_getattr 等函数指针；(阅读过python官方文档就知道getattr这些方法，在这里明白在c中的定义，显得格外清晰)
书作者的话：
PyTypeObject 就是 类型对象 在 Python 中的表现形式，对应着面向对象中“类”的概念。 PyTypeObject 结构很复杂，但是我们不必在此刻完全弄懂它。 先有个大概的印象，知道 PyTypeObject 保存着对象的 元信息 ，描述对象的 类型 即可
- 以浮点类型为例，考察 类型对象 和 实例对象 在内存中的形态和关系
>>> float
<class 'float'>
>>> pi = 3.14
>>> e = 2.71
>>> type(pi) is float
True
代码中各个对象在内存的形式如下图所示：
（这就是涉及到上节提到的，变量只是一个名字！，float也一样，不过是指向了浮点数类型对象）
其中，两个浮点 实例对象 都是 PyFloatObject 结构体， 除了公共头部字段 ob_refcnt 和 ob_type ，专有字段 ob_fval 保存了对应的数值。 浮点 类型对象 是一个 PyTypeObject 结构体， 保存了类型名、内存分配信息以及浮点相关操作。 实例对象 ob_type 字段指向类型对象， Python 据此判断对象类型， 进而获悉关于对象的元信息，如操作方法等。 再次提一遍，float 、 pi 以及 e 等变量只是一个指向实际对象的指针。
- 由于浮点类型对象全局唯一，所以再C语言层面上，作为一个全局静态定义。
注意到 ob_type 指针指向 PyType_Type ，这也是一个静态定义的全局变量。 由此可见，代表“ 类型的类型 ” 即 type 的那个对象应该就是 PyType_Type 了！！！！
- 上节中我们知道，类，也就是类型对象，也有自己的类型，也就是 type：
- 在C语言中：type的肉身为：PyType_Type ，Object/typeobject.c 中定义
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 */
// ...
(reprfunc)type_repr, /* tp_repr */
// ...
};
- 要知道：内建类型和自定义类对应的 PyTypeObject 对象都是这个通过 PyType_Type 创建的！
- PyType_Type 在 Python 的类型机制中是一个至关重要的对象，它是所有类型的类型，称为 元类型 ( meta class )！！ 深入到源码里讲这些，你是否对元类，以及 type有了更深的理解？ 哈哈！
- 另外：第二行，PyType_Type 将自己的 ob_type 字段设置成它自己(第 2 行)，这就解释了之前的 type的类型还是 type！
>>> type.__class__
<class 'type'>
>>> type.__class__ is type
True
到这里，我们对 元类型type在对象体系中的位置就非常清晰了！
再对类型清楚之后，我们就要说下面的 基类： object
PyBaseObject_Type，类型之基
- 上节里知道：object 是另一个特殊的类型，它是所有类型的基类，我们可以在 PyFloat_Type 中 tp_base 字段找到它！
- PyBaseObject_Type 就是 object 背后的实体：
PyTypeObject PyBaseObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
"object", /* tp_name */
sizeof(PyObject), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
object_dealloc, /* tp_dealloc */
// ...
object_repr, /* tp_repr */
};
- 这里注意： ob_type 字段指向 PyType_Type 跟 object 在 Python 中的行为时相吻合的！ object的 类型也是 type！
>>> object.__class__
<class 'type'>
- 又注意到 PyType_Ready 函数初始化 PyBaseObject_Type 时，不设置 tp_base 字段。 因为继承链必须有一个终点，不然对象沿着继承链进行属性查找时便陷入死循环（解释上节提到得object继承死循环）
>>> print(object.__base__)
None
现在就已经全部清楚了，并且解释清楚了 object， 类型(class)，type三者的关系！
如图：
扫一扫
545
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
