python源码分析笔记(2)

最新推荐文章于 2020-09-04 15:47:45 发布

smartab

最新推荐文章于 2020-09-04 15:47:45 发布

阅读量230

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smartab/article/details/94730464

python 专栏收录该内容

10 篇文章

订阅专栏

本文深入探讨Python中整数对象的实现，包括C语言中register关键字的作用、小整数对象的对象池技术，大整数对象的内存管理和销毁过程，以及小整数对象池的初始化。通过理解这些机制，可以更好地了解Python内存管理的内部工作原理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.Python中的整数对象

1.首先补充一下C语言知识的盲点，Python底层都是用C写的，看的时候发现自己还是有代码看不懂，所有就先复习一下这些知识点。

先说明 C语言中register关键字的作用

register修饰符暗示编译程序相应的变量将被频繁地使用，如果可能的话，应将其保存在CPU的寄存器中，以加快其存储速度。例如下面的内存块拷贝代码，

还有就是关于参数宏的一些用法，之前C大学学的都是无参宏，这两者虽然在原理上是一样的，但是有参宏其中的陷阱比较多。

宏定义的缺点：

由于是直接嵌入的，所以代码可能相对多一点；
嵌套定义过多可能会影响程序的可读性，而且很容易出错，不容易调试。
对带参的宏而言，由于是直接替换，并不会检查参数是否合法，存在安全隐患。

2.小整数对象，对象池

实际的编程中，数值比较小的整数，比如1，2，29可能在程序中会非常频繁的使用，但是由于Python的特性，这些小整数对象都在堆上，要不断的malloc,free会很浪费性能。所以使用了对象池技术。那什么叫小整数呢，这个可以由写代码的你自己决定。但是非常麻烦，你需要去修改Python的源代码。在Python源码中

#ifndef NSMALLPOSINTS
    #define NSMALLPOSINTS 257
#endif
#ifndef NSMALLPOSINTS
    #define NSMALLNEGINTS 5
#endif
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS >0
    static PyObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS]
#endif

small_ints就是对象池，或者说 PyIntObject池。在Python 2.5中，将小整数集的范围默认设定为（-5，257）。对于小整数集会存放在内存中，并将其指针存放于small_ints中。

3.大整数对象

Python会提供一块内存空间供大整数对象轮流使用，也就是说谁需要的时候就用谁。在Python中,有一个PyIntBlock结构,在这个结构的基础上，实现了的一个单向列表。

#define BLOCK_SIZE 100
#define BHEAD_SIZE 8
#define N_INTOBJECTS  ((BLOCK_SIZE-BHEADSIZE) / sizeof(PyIntObject))

struct _intblock (
    struct _intblock *next;
    PyIntObject object[N_INTOBJECTS];
);

typedf struct _intblock PyIntBlock;

static PyIntBlock *block_list =NULL
static PyIntObject *free_list =NULL

这段代码的意思就是结构里维护了一块内存(block),其中保存了一些PyIntObject对象。从PyIntBlock的定义中可以看到，维护着N_INTOBJECTS个对象，当然这里的值我们也可以修改Python的源代码去改变这个值。PyIntBlock的单向列表由block_list维护，每一个block都维护一个PyIntObject对象的内存。而free_list则维护全部block的空闲内存。

4.整数对象的销毁

static void int_dealloc(PyIntObject *v)
(
    if (PyInt_CheckExact(v))  {
        v->ob_type = (struct _typeobject *)free_list;
        free_list = v;
    }
    else
        v->obtype->tp_free((Pyobject *)v);

由block_list维护的PyIntBlock链表中的内存实际是所有的大整数对象共同分享的。当一个PyIntObject对象被销毁时，它所占的内存并不会被释放，归还给系统，Python会继续保留着。将来提供给别的PyIntObject使用，所以Python应该将其链入了free_list所维护的自由内存链表。【注】: 实线是block_list, 虚线是free_list

由于Python内存共享,Python用于实现该对象池的内存与历史上创建的整数对象的个数无关，而仅仅与同一时刻共存的的整数对象个数的最大值有关。

5.小整数对象池的初始化

现在只剩下最后一个问题了，在small_ints中，它维护的只是PyIntObject指针，那这些小整数对象是什么时候被创建和初始化的呢，完成这一系列的操作正是_PyInt_Init

int _PyInt_Init(void){
    PyIntObject *v;
    int ival;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
    for (ival=SMALLNEGINTS; ival<SMALLPOSINTS;i++)
    (
        if (!free_list && (free_list = fill_free_list()) == NULL)
            return 0
        //内联 (inline)PyObject_NEW的行为
        v = free_list;
        free_list = (PyIntObject *)v->ob_type;
        PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
        v->ob_ival = ival;
        small_ints(ival+NSMALLNEGINTS) = V;
    )

#endif
    return 1;
}