Python 字符串对象实现原理

在 Python 世界中将对象分为两种:一种是定长对象,比如整数,整数对象定义的时候就能确定它所占用的内存空间大小,另一种是变长对象,在对象定义时并不知道是多少,比如:str,list, set, dict等。

>>> import sys

>>> sys.getsizeof(1000)

28

>>> sys.getsizeof(2000)

28

>>> sys.getsizeof("python")

55

>>> sys.getsizeof("java")

53

如上,整数对象所占用的内存都是28字节,和具体的值没关系,而同样都是字符串对象,不同字符串对象所占用的内存是不一样的,这就是变长对象,对于变长对象,在对象定义时是不知道对象所占用的内存空间是多少的。

字符串对象在 Python 内部用PyStringObject表示,PyStringObject和PyIntObject一样都属于不可变对象,对象一旦创建就不能改变其值。(注意:变长对象和不可变对象是两个不同的概念)。PythonStringObject的定义:

[stringobject.h]

typedef struct {

PyObject_VAR_HEAD

long ob_shash;

int ob_sstate;

char ob_sval[1];

} PyStringObject;

不难看出Python的字符串对象内部就是由一个字符数组维护的,在整数的实现原理一文中提到PyObject_HEAD,对于PyObject_VAR_HEAD就是在PyObject_HEAD基础上多出一个ob_size属性:

[object.h]

#define PyObject_VAR_HEAD

PyObject_HEAD

int ob_size; /* Number of items in variable part */

typedef struct {

PyObject_VAR_HEAD

} PyVarObject;

  • ob_size保存了变长对象中元素的长度,比如PyStringObject对象”Python”的ob_size为6。
  • ob_sval是一个初始大小为1的字符数组,且ob_sval[0] = ‘\0’,但实际上创建一个PyStringObject时ob_sval指向的是一段长为ob_size+1个字节的内存。
  • ob_shash是字符串对象的哈希值,初始值为-1,在第一次计算出字符串的哈希值后,会把该值缓存下来,赋值给ob_shash
  • ob_sstate用于标记该字符串对象是否进过intern机制处理(后文会介绍)。

PyStringObject 对象创建过程

[stringobject.c]

PyObject * PyString_FromString(const char *str)

{

register size_t size;

register PyStringObject *op;

assert(str != NULL);

size = strlen(str);

// [1]

if (size > PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) {

PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,

"string is too long for a Python string");

return NULL;

}

// [2]

if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) {

#ifdef COUNT_ALLOCS

null_strings++;

#endif

Py_INCREF(op);

return (PyObject *)op;

}

// [3]

if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL) {

#ifdef COUNT_ALLOCS

one_strings++;

#endif

Py_INCREF(op);

return (PyObject *)op;

}

// [4]

/* Inline PyObject_NewVar */

op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size);

if (op == NULL)

return PyErr_NoMemory();

PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size);

op->ob_shash = -1;

op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED;

Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size+1);

/* share short strings */

if (size == 0) {

PyObject *t = (PyObject *)op;

PyString_InternInPlace(&t);

op = (PyStringObject *)t;

nullstring = op;

Py_INCREF(op);

} else if (size == 1) {

PyObject *t = (PyObject *)op;

PyString_InternInPlace(&t);

op = (PyStringObject *)t;

characters[*str & UCHAR_MAX] = op;

Py_INCREF(op);

}

return (PyObject *) op;

}

  1. 如果字符串的长度超出了Python所能接受的最大长度(32位平台是2G),则返回Null。
  2. 如果是空字符串,那么返回特殊的PyStringObject,即nullstring。
  3. 如果字符串的长度为1,那么返回特殊PyStringObject,即onestring。
  4. 其他情况下就是分配内存,初始化PyStringObject,把参数str的字符数组拷贝到PyStringObject中的ob_sval指向的内存空间。

字符串的 intern 机制

PyStringObject的ob_sstate属性用于标记字符串对象是否经过intern机制处理,intern处理后的字符串,比如”Python”,在解释器运行过程中始终只有唯一的一个字符串”Python”对应的PyStringObject对象。

>>> a = "python"

>>> b = "python"

>>> a is b

True

如上所示,创建a时,系统首先会创建一个新的PyStringObject对象出来,然后经过intern机制处理(PyString_InternInPlace),接着查找经过intern机制处理的PyStringObject对象,如果发现有该字符串对应的PyStringObject存在,则直接返回该对象,否则把刚刚创建的PyStringObject加入到intern机制中。由于a和b字符串字面值是一样的,因此a和b都指向同一个PyStringObject(“python”)对象。那么intern内部又是一个什么样的机制呢?

[stringobject.c]

static PyObject *interned;

void PyString_InternInPlace(PyObject **p)

{

register PyStringObject *s = (PyStringObject *)(*p);

PyObject *t;

if (s == NULL || !PyString_Check(s))

Py_FatalError("PyString_InternInPlace: strings only please!");

/* If it's a string subclass, we don't really know what putting

it in the interned dict might do. */

// [1]

if (!PyString_CheckExact(s))

return;

// [2]

if (PyString_CHECK_INTERNED(s))

return;

// [3]

if (interned == NULL) {

interned = PyDict_New();

if (interned == NULL) {

PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */

return;

}

}

t = PyDict_GetItem(interned, (PyObject *)s);

if (t) {

Py_INCREF(t);

Py_DECREF(*p);

*p = t;

return;

}

if (PyDict_SetItem(interned, (PyObject *)s, (PyObject *)s) < 0) {

PyErr_Clear();

return;

}

/* The two references in interned are not counted by refcnt.

The string deallocator will take care of this */

Py_REFCNT(s) -= 2;

PyString_CHECK_INTERNED(s) = SSTATE_INTERNED_MORTAL;

}

  1. 先类型检查,intern机制只处理字符串
  2. 如果该PyStringObject对象已经进行过intern机制处理,则直接返回
  3. interned其实一个字典对象,当它为null时,初始化一个字典对象,否则,看该字典中是否存在一个key为(PyObject *)s的value,如果存在,那么就把该对象的引用计数加1,临时创建的那个对象的引用计数减1。否则,把(PyObject *)s同时作为key和value添加到interned字典中,与此同时它的引用计数减2,这两个引用计数减2是因为被interned字典所引用,但这两个引用不作为垃圾回收的判断依据,否则,字符串对象永远都不会被垃圾回收器收集了。

Python 字符串对象实现原理

上述代码中,给b赋值为”python”后,系统中创建了几个PyStringObject对象呢?答案是:2,在创建b的时候,一定会有一个临时的PyStringObject作为字典的key在interned中查找是否存在一个PyStringObject对象的值为”python”。

字符串的缓冲池

字符串除了有intern机制缓存字符串之外,字符串还有一种专门的短字符串缓冲池characters。用于缓存字符串长度为1的PyStringObject对象。

    static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1];   //UCHAR_MAX = 255

创建长度为1的字符串时流程:

...

else if (size == 1) {

PyObject *t = (PyObject *)op;

PyString_InternInPlace(&t);

op = (PyStringObject *)t;

characters[*str & UCHAR_MAX] = op;

Py_INCREF(op);

  1. 首先创建一个PyStringObject对象。
  2. 进行intern操作
  3. 将PyStringObject缓存到characters中
  4. 引用计数增1

Python 字符串对象实现原理

总结

  1. 字符串用 PyStringObject 表示
  2. 字符串属于变长对象
  3. 字符串属于不可变对象
  4. 字符串用 intern 机制提高 python 的效率
  5. 字符串有专门的缓冲池存储长度为1的字符串对象

以上是 Python 字符串对象实现原理 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/233336.html

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