摘要:转载地址在中一切皆是对象,而在实现的语言中,这些对象只不过是一些比较复杂的结构体而已。由于和引用的是同一个整数对象,因此和的值同时发生了变化。用来创建大小不固定的结构体对象,首先搜索名为的字段,并将其类型保存到中。
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在 Python 中一切皆是对象,而在实现 Python 的 C 语言中,这些对象只不过是一些比较复杂的结构体而已。本文通过 ctypes 访问对象对应的结构体中的数据,加深对 Python 对象的理解。
对象的两个基本属性Python 所有对象结构体中的头两个字段都是相同的:
refcnt:对象的引用次数,若引用次数为 0 则表示此对象可以被垃圾回收了。
typeid:指向描述对象类型的对象的指针。
通过 ctypes,我们可以很容易定义一个这样的结构体:PyObject。
注意:本文只描述在 32 位操作系统下的情况,如果读者使用的是 64 位操作系统,需要对程序中的一些字段类型做一些改变。
from ctypes import * class PyObject(Structure): _fields_ = [("refcnt", c_size_t), ("typeid", c_void_p)]
下面让我们用 PyObject 做一些实验帮助理解这两个字段的含义:
>>> a = "this is a string" >>> obj_a = PyObject.from_address(id(a)) ❶ >>> obj_a.refcnt ❷ 1L >>> b = [a]*10 >>> obj_a.refcnt ❸ 11L >>> obj_a.typeid ❹ 505269056 >>> id(type(a)) 505269056 >>> id(str) 505269056
❶通过 id(a) 可以获得对象 a 的内存地址,而 PyObject.from_address()可以将指定的内存地址的内容转换为一个 PyObject 对象。通过此 PyObject 对象obj_a 可以访问对象 a 的结构体中的内容。
❷查看对象 a 的引用次数,由于只有 a 这个名字引用它,因此值为 1。接下来创建一个列表,此列表中的每个元素都是对象 a,因此此列表应用了它 10 次,❸所以引用次数变为了 11。
❸查看对象 a 的类型对象的地址,它和 id(type(a)) 相同,而由于对象a的类型为str,因此也就是 id(str)。
下面查看str类型对象的这两个字段:
>>> obj_str = PyObject.from_address(id(str)) >>> obj_str.refcnt 252L >>> obj_str.typeid 505208152 >>> id(type) 505208152
可以看到 str 的类型就是type。再看看 type 对象:
>>> type_obj = PyObject.from_address(id(type)) >>> type_obj.typeid 505208152
type 对象的类型指针就指向它自己,因为 type(type) is type。
整数和浮点数对象接下来看看整数和浮点数对象,这两个对象除了有 PyObject 中的两个字段之外,还有一个 val 字段保存实际的值。因此 Python 中一个整数占用 12 个字节,而一个浮点数占用 16 个字节:
>>> sys.getsizeof(1) 12 >>> sys.getsizeof(1.0) 16
我们无需重新定义 refcnt 和 typeid 这两个字段,通过继承 PyObject,可以很方便地定义整数和浮点数对应的结构体,它们会继承父类中定义的字段:
class PyInt(PyObject): _fields_ = [("val", c_long)] class PyFloat(PyObject): _fields_ = [("val", c_double)]
下面是使用 PyInt 查看整数对象的例子:
>>> i = 2000 >>> i_obj = PyInt.from_address(id(a)) >>> i_obj.refcnt 1L >>> i_obj.val 2000
通过 PyInt 对象,还可以修改整数对象的内容:
修改不可变对象的内容会造成严重的程序错误,请不要用于实际的程序中。
>>> j = i >>> i_obj.val = 2012 >>> j 2012
由于i和j引用的是同一个整数对象,因此i和j的值同时发生了变化。
结构体大小不固定的对象表示字符串和长整型数的结构体的大小不是固定的,这些结构体在 C 语言中使用了一种特殊的字段定义技巧,使得结构体中最后一个字段的大小可以改变。由于结构体需要知道最后一个字段的长度,因此这种结构中包含了一个 size 字段,保存最后一个字段的长度。在 ctypes 中无法表示这种长度不固定的字段,因此我们使用了动态创建结构体类的方法。
class PyVarObject(PyObject): _fields_ = [("size", c_size_t)] class PyStr(PyVarObject): _fields_ = [("hash", c_long), ("state", c_int), ("_val", c_char*0)] ❶ class PyLong(PyVarObject): _fields_ = [("_val", c_uint16*0)] def create_var_object(struct, obj): inner_type = None for name, t in struct._fields_: if name == "_val": ❷ inner_type = t._type_ if inner_type is not None: tmp = PyVarObject.from_address(id(obj)) ❸ size = tmp.size class Inner(struct): ❹ _fields_ = [("val", inner_type*size)] Inner.__name__ = struct.__name__ struct = Inner return struct.from_address(id(obj))
❶在定义长度不固定的字段时,使用长度为 0 的数组定义一个不占内存的伪字段 _val。 create_var_object() 用来创建大小不固定的结构体对象,❷首先搜索名为 _val 的字段,并将其类型保存到 inner_type 中。❸然后创建一个PyVarObject 结构体读取obj对象中的 size 字段。❹再通过 size 字段的大小创建一个对应的 Inner 结构体类,它可以从 struct 继承,因为 struct 中的 _val 字段不占据内存。
下面我们用上面的程序做一些实验:
>>> s_obj = create_var_object(PyStr, s) >>> s_obj.size 9L >>> s_obj.val "abcdegfgh"
当整数的范围超过了 0x7fffffff 时,Python 将使用长整型整数:
>>> l = 0x1234567890abcd >>> l_obj = create_var_object(PyLong, l) >>> l_obj.size 4L >>> val = list(l_obj.val) >>> val [11213, 28961, 20825, 145]
可以看到 Python 用了 4 个 16 位的整数表示 0x1234567890abcd,下面我们看看长整型数是如何用数组表示的:
>>> hex((val[3] << 45) + (val[2] << 30) + (val[1] << 15) + val[0]) "0x1234567890abcdL"
即数组中的后面的元素表示高位,每个 16 为整数中有 15 位表示数值。
列表对象列表对象的长度是可变的,因此不能采用字符串那样的结构体,而是使用了一个指针字段items指向可变长度的数组,而这个数组本身是一个指向 PyObject 的指针。 allocated 字段表示这个指针数组的长度,而 size 字段表示指针数组中已经使用的元素个数,即列表的长度。列表结构体本身的大小是固定的。
class PyList(PyVarObject): _fields_ = [("items", POINTER(POINTER(PyObject))), ("allocated", c_size_t)] def print_field(self): print self.size, self.allocated, byref(self.items[0])
我们用下面的程序查看往列表中添加元素时,列表结构体中的各个字段的变化:
def test_list(): alist = [1,2.3,"abc"] alist_obj = PyList.from_address(id(alist)) for x in xrange(10): alist_obj.print_field() alist.append(x)
运行 test_list() 得到下面的结果:
>>> test_list() 3 3❶ 4 7 ❷ 5 7 6 7 7 7 8 12 9 12 10 12 11 12 12 12
❶一开始列表的长度和其指针数组的长度都是 3,即列表处于饱和状态。因此❷往列表中添加新元素时,需要重新分配指针数组,因此指针数组的长度变为了 7,而地址也发生了变化。这时列表的长度为 4,因此指针数组中还有 3 个空位保存新的元素。由于每次重新分配指针数组时,都会预分配一些额外空间,因此往列表中添加元素的平均时间复杂度为 O(1)。
下面再看看从列表删除元素时,各个字段的变化:
def test_list2(): alist = [1] * 10000 alist_obj = PyList.from_address(id(alist)) alist_obj.print_field() del alist[10:] alist_obj.print_field()
运行test_list2()得到下面的结果:
>>> test_list2() 10000 1000010 17
可以看出大指针数组的位置没有发生变化,但是后面额外的空间被回收了。
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