Python源码剖析笔记2-Python整数对象
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千里之行始于足下，从简单的类别开始分析，由浅入深也不至于自己丧失信心。先来看看Python整数对象，也就是python中的PyIntObject对象，对应的类型对象是PyInt_Type。
1 Python整数对象概览
为了性能考虑，python中对小整数有专门的缓存池，这样就不需要每次使用小整数对象时去用malloc分配内存以及free释放内存。python2.5.6中默认小整数的范围为[-5, 257)，你也可以修改这个范围并重新编译Python。
小整数有缓存池，那么小整数之外的大整数怎么避免重复分配和回收内存呢？Python的方案是PyIntBlock。PyIntBlock这个结构就是一块内存，里面保存PyIntObject对象。一个PyIntBlock默认存放N_INTOBJECTS对象，2.5.6版本在32位ubuntu中这个值为82.PyIntBlock链表通过block_list维护，每个block中都维护一个PyIntObject数组objects，block的objects可能会有些内存空闲，因此需要另外用一个free_list链表串起来这些空闲的项以方便再次使用。objects数组中的PyIntObject对象通过ob_type字段从后往前链接。
小整数的缓存池最终实现也是生存在block_list维护的内存上，在python初始化时，会调用_PyInt_Init函数申请内存并创建小整数对象。
下面是一个简单的数据结构图，表示了这种关系。
2 PyIntObject和PyInt_Type
下面看看PyIntObject和PyInt_Type的定义(在源文件Includes/intobject.h和Objects/intobject.c)。
//先补上PyObject_HEAD
#define PyObject_HEAD \
Py_ssize_t ob_refcnt; struct _typeobject *ob_type;
#define PyObject_HEAD_INIT(type) \
1, type,
typedef struct {
PyObject_HEAD
long ob_ival;
} PyIntObject;
从定义中可以看到，在32位系统中，一个PyIntObject结构体所占大小为12个字节，这个也可以通过python自带的模块来验证，运行 import sys; sys.getsizeof(3)。
PyInt_Type是PyType_Object类型的对象，它的定义在Objects/intobject.c中。
//PyTypeObject定义在Includes/object.h中
PyTypeObject PyInt_Type = {
PyObject_HEAD_INIT(&PyType_Type) //初始化对象头部
0, //因为PyTypeObject是个PyVarObject对象，因此这里需要设置下大小为0.
"int", //用来打印的字段，比如我们type(3)返回的int字符串就是来自这里。
sizeof(PyIntObject), //对象基本大小
0, //如果是可变大小对象，这个字段是对象里面存储项的大小
(destructor)int_dealloc, /* tp_dealloc */
(printfunc)int_print, /* tp_print */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
(cmpfunc)int_compare, /* tp_compare */
(reprfunc)int_repr, /* tp_repr */
&int_as_number, /* tp_as_number */
0, /* tp_as_sequence */
0, /* tp_as_mapping */
(hashfunc)int_hash, /* tp_hash */
0, /* tp_call */
(reprfunc)int_repr, /* tp_str */
PyObject_GenericGetAttr, /* tp_getattro */
0, /* tp_setattro */
0, /* tp_as_buffer */
Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_CHECKTYPES |
Py_TPFLAGS_BASETYPE, /* tp_flags */
int_doc, /* tp_doc */
0, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
int_methods, /* tp_methods */
0, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
0, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
0, /* tp_init */
0, /* tp_alloc */
int_new, /* tp_new */
(freefunc)int_free, /* tp_free */
};
//Objects/intobject.c中定义了PyIntObject支持的数值操作，一共39个。
static PyNumberMethods int_as_number = {
(binaryfunc)int_add, /*nb_add*/
(binaryfunc)int_sub, /*nb_subtract*/
(binaryfunc)int_mul, /*nb_multiply*/
(binaryfunc)int_classic_div, /*nb_divide*/
(binaryfunc)int_mod, /*nb_remainder*/
(binaryfunc)int_divmod, /*nb_divmod*/
...
};看了PyInt_Type定义，发现主要就是对象头部初始化以及对一些函数的初始化设置。如int_compare是PyIntObject对象的比较函数，而int_print是打印PyIntObject的函数等。此外，还有个很重要的初始化的地方是int_as_number，这个结构定义了一个对象作为数值对象时的操作信息。如int_add，int_sub等用来执行整数加减。
3 PyIntObject创建和相关函数
python中为PyIntObject对象创建主要提供了3个函数，如下所示。这三个函数分别从字符串，unicode对象以及long值生成PyIntObject对象。其中PyInt_FromUnicode最终调用PyInt_FromString，而PyInt_String最终调用PyInt_FromLong函数，因此我这里先简单分析下PyInt_FromLong函数。
//Includes/intobject.h中
(PyObject *) PyInt_FromString(char*, char**, int);
(PyObject *) PyInt_FromUnicode(Py_UNICODE*, Py_ssize_t, int);
(PyObject *) PyInt_FromLong(long); PyObject *
PyInt_FromLong(long ival)
{
register PyIntObject *v;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {
v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
Py_INCREF(v);
#ifdef COUNT_ALLOCS
if (ival >= 0)
quick_int_allocs++;
else
quick_neg_int_allocs++;
#endif
return (PyObject *) v;
}
#endif
if (free_list == NULL) { //PyIntBlock的objects没有空闲空间或者第一次分配时，调用fill_free_list函数分配PyIntBlock
if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)
return NULL;
}
/* Inline PyObject_New */
v = free_list;
free_list = (PyIntObject *)v->ob_type; //更新free_list,指向PyIntBlock的objects的下一个对象
PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
v->ob_ival = ival;
return (PyObject *) v;
}
这里涉及到小整数和PyIntBlock相关内容，在创建PyIntObject对象的时候，会首先判断数值大小是否在小整数范围内，如果在，则直接从小整数对象池small_ints中取。其中small_ints是在python初始化的时候调用_PyInt_Init函数创建的，代码如下：
#define BLOCK_SIZE 1000 /* 1K less typical malloc overhead */
#define BHEAD_SIZE 8 /* Enough for a 64-bit pointer */
#define N_INTOBJECTS ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject))
struct _intblock {
struct _intblock *next;
PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];
};
typedef struct _intblock PyIntBlock;
static PyIntBlock *block_list = NULL;
static PyIntObject *free_list = NULL;
static PyIntObject *
fill_free_list(void)
{
PyIntObject *p, *q;
/* Python‘s object allocator isn‘t appropriate for large blocks. */
p = (PyIntObject *) PyMem_MALLOC(sizeof(PyIntBlock));
if (p == NULL)
return (PyIntObject *) PyErr_NoMemory();
/*通过next指针链接PyIntBlock，最新分配的插入到链表头部，block_list总是指向最新分配的PyIntBlock*/
((PyIntBlock *)p)->next = block_list;
block_list = (PyIntBlock *)p;
/* Link the int objects together, from rear to front, then return
the address of the last int object in the block.
将PyIntBlock的objects数组转换为单向链表，从后往前通过ob_type连接，并返回最后一个对象。
*/
p = &((PyIntBlock *)p)->objects[0];
q = p + N_INTOBJECTS;
while (--q > p)
q->ob_type = (struct _typeobject *)(q-1);
q->ob_type = NULL;
return p + N_INTOBJECTS - 1;
}
int
_PyInt_Init(void)
{
PyIntObject *v;
int ival;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
for (ival = -NSMALLNEGINTS; ival < NSMALLPOSINTS; ival++) {
if (!free_list && (free_list = fill_free_list()) == NULL)
return 0;
/* PyObject_New is inlined */
v = free_list;
free_list = (PyIntObject *)v->ob_type; // small_ints数组存储小整数对象，注意下small_ints[0]存储的是-5,small_ints[5]存储的才是0.free_list从后往前通过ob_type链接，每次都是从后面取。
PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
v->ob_ival = ival;
small_ints[ival + NSMALLNEGINTS] = v;
}
#endif
return 1;
}
static void
int_dealloc(PyIntObject *v)
{
if (PyInt_CheckExact(v)) {
v->ob_type = (struct _typeobject *)free_list;
free_list = v; //修改free_list
}
else
v->ob_type->tp_free((PyObject *)v);
}
4 调试PyIntObject
按照《Python源码剖析》中的方法，可以打印出一些调试信息。先是修改int_print函数对象，来打印小整数对象和block_list,free_list等相关信息。修改Objects/intobject.c中的int_print函数，代码如下：
static int values[10];
static PyIntObject** addr[10];
static int refcounts[10];
/* ARGSUSED */
static int
int_print(PyIntObject *v, FILE *fp, int flags)
/* flags -- not used but required by interface */
{
//fprintf(fp, "%ld", v->ob_ival);
PyIntObject *intObjectPtr;
PyIntBlock *p = block_list;
PyIntBlock *last = NULL;
int count = 0;
int i;
while (p != NULL)
{
++count;
last = p;
p = p->next;
}
intObjectPtr = last->objects;
intObjectPtr += N_INTOBJECTS - 1;
printf(" address @%p, value=0x%x\n", v, v->ob_ival);
for (i=0; i<10; ++i, --intObjectPtr)
{
values[i] = intObjectPtr->ob_ival;
refcounts[i] = intObjectPtr->ob_refcnt;
addr[i] = intObjectPtr;
}
printf(" value: ");
for (i=0; i < 8; ++i)
{
printf("%d:%p\t", values[i], addr[i]);
}
printf("\n");
printf(" refcnt: ");
for (i=0; i < 8; ++i)
{
printf("%d\t", refcounts[i]);
}
printf("\n");
printf("block_list count: %d\n", count);
printf("free_list: %p\n", free_list);
return 0;
}编译源码后运行python，测试的结果如下:
>>> a = -12345
>>> a
address @0x9415790, value=0xffffcfc7
value: -5:0x9414f80 -4:0x9414f74 -3:0x9414f68 -2:0x9414f5c -1:0x9414f50 0:0x9414f44 1:0x9414f38 2:0x9414f2c
refcnt: 1 1 2 1 32 109 49 30
block_list count: 4
free_list: 0x941579c
>>> b = -12345
>>> b
address @0x941579c, value=0xffffcfc7
value: -5:0x9414f80 -4:0x9414f74 -3:0x9414f68 -2:0x9414f5c -1:0x9414f50 0:0x9414f44 1:0x9414f38 2:0x9414f2c
refcnt: 1 1 2 1 32 109 49 30
block_list count: 4
free_list: 0x94157b4
>>> c = -5
>>> c
address @0x9414f80, value=0xfffffffb
value: -5:0x9414f80 -4:0x9414f74 -3:0x9414f68 -2:0x9414f5c -1:0x9414f50 0:0x9414f44 1:0x9414f38 2:0x9414f2c
refcnt: 5 1 2 1 32 109 49 30
block_list count: 4
free_list: 0x94157b4
>>> d = -5
>>> d
address @0x9414f80, value=0xfffffffb
value: -5:0x9414f80 -4:0x9414f74 -3:0x9414f68 -2:0x9414f5c -1:0x9414f50 0:0x9414f44 1:0x9414f38 2:0x9414f2c
refcnt: 6 1 2 1 32 109 49 30
block_list count: 4
free_list: 0x94157b4通过测试可以发现，a和b虽然值都是-12345，但是他们是两个不同的对象，地址也不一样。c和d都是-5，但是由于小整数缓存机制，所以c和d的地址是一样，是同一个对象。同时我们可以观察到小整数中-5到2这8个整数的地址是从高到低的，相隔12个字节，这也就验证了objects数组是从后往前通过ob_type字段连接成链表的。
另外，我们可以用id(xxx)来获取对象的地址(当然这个地址是指逻辑地址)，比如上面例子中的id(d)的结果就0x9414f80。id对应的代码在Python/bltinmodule.c的builtin_id(PyObject *self, PyObject *v)函数，其功能就是打印出python对象的地址。同理，id(int)就是PyInt_Type类型对象的地址。
5 总结
简单总结下，Python维护多个PyIntBlock对象，一个PyIntBlock中存储多个整数。PyIntBlock之间通过链表连接,最新分配的PyIntBlock加入在链表首部，block_list为链表首部。而PyIntBlock中的整数对象数组objects通过ob_type指针从后往前链接，freelist为该链表首部，即objects数组的最后一个对象。
整数对象引用减少到0时，调用int_dealloc函数释放对象。需要注意的是，PyIntObject释放对象的时候，并不释放内存，只是将这块内存作为可用内存加入到free_list中，并将free_list指向刚刚释放的对象。
6 参考资料
陈儒-《python源码剖析》