Python 列表对象实现原理

Python 中的列表基于 PyListObject 实现,列表支持元素的插入、删除、更新操作,因此 PyListObject 是一个变长对象(列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短),同时它还是一个可变对象(列表中的元素根据列表的操作而发生变化,内存大小动态的变化),PyListObject的定义:

typedef struct {

# 列表对象引用计数

int ob_refcnt;

# 列表类型对象

struct _typeobject *ob_type;

# 列表元素的长度

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

# 真正存放列表元素容器的指针,list[0] 就是 ob_item[0]

PyObject **ob_item;

# 当前列表可容纳的元素大小

Py_ssize_t allocated;

} PyListObject;

咋一看PyListObject对象的定义非常简单,除了通用对象都有的引用计数(ob_refcnt)、类型信息(ob_type),以及变长对象的长度(ob_size)之外,剩下的只有ob_item,和allocated,ob_item是真正存放列表元素容器的指针,专门有一块内存用来存储列表元素,这块内存的大小就是allocated所能容纳的空间。alloocated是列表所能容纳的元素大小,而且满足条件:

  • 0 <= ob_size <= allocated
  • len(list) == ob_size
  • ob_item == NULL 时 ob_size == allocated == 0

Python 列表对象实现原理

列表对象的创建

PylistObject对象的是通过函数PyList_New创建而成,接收参数size,该参数用于指定列表对象所能容纳的最大元素个数。

// 列表缓冲池, PyList_MAXFREELIST为80

static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST];

//缓冲池当前大小

static int numfree = 0;

PyObject *PyList_New(Py_ssize_t size)

{

PyListObject *op; //列表对象

size_t nbytes; //创建列表对象需要分配的内存大小

if (size < 0) {

PyErr_BadInternalCall();

return NULL;

}

/* Check for overflow without an actual overflow,

* which can cause compiler to optimise out */

if ((size_t)size > PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *))

return PyErr_NoMemory();

nbytes = size * sizeof(PyObject *);

if (numfree) {

numfree--;

op = free_list[numfree];

_Py_NewReference((PyObject *)op);

} else {

op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);

if (op == NULL)

return NULL;

}

if (size <= 0)

op->ob_item = NULL;

else {

op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes);

if (op->ob_item == NULL) {

Py_DECREF(op);

return PyErr_NoMemory();

}

memset(op->ob_item, 0, nbytes);

}

# 设置ob_size

Py_SIZE(op) = size;

op->allocated = size;

_PyObject_GC_TRACK(op);

return (PyObject *) op;

}

创建过程大致是:

  1. 检查size参数是否有效,如果小于0,直接返回NULL,创建失败
  2. 检查size参数是否超出Python所能接受的大小,如果大于PY_SIZE_MAX(64位机器为8字节,在32位机器为4字节),内存溢出。
  3. 检查缓冲池free_list是否有可用的对象,有则直接从缓冲池中使用,没有则创建新的PyListObject,分配内存。
  4. 初始化ob_item中的元素的值为Null
  5. 设置PyListObject的allocated和ob_size。

PyListObject对象的缓冲池

free_list是PyListObject对象的缓冲池,其大小为80,那么PyListObject对象是什么时候加入到缓冲池free_list的呢?答案在list_dealloc方法中:

static void

list_dealloc(PyListObject *op)

{

Py_ssize_t i;

PyObject_GC_UnTrack(op);

Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)

if (

i = Py_SIZE(op);

while (--i >= 0) {

Py_XDECREF(op->ob_item[i]);

}

PyMem_FREE(op->ob_item);

}

if (numfree < PyList_MAXFREELIST && PyList_CheckExact(op))

free_list[numfree++] = op;

else

Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);

Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)

}

当PyListObject对象被销毁的时候,首先将列表中所有元素的引用计数减一,然后释放ob_item占用的内存,只要缓冲池空间还没满,那么就把该PyListObject加入到缓冲池中(此时PyListObject占用的内存并不会正真正回收给系统,下次创建PyListObject优先从缓冲池中获取PyListObject),否则释放PyListObject对象的内存空间。

列表元素插入

设置列表某个位置的值时,如“list[1]=0”,列表的内存结构并不会发生变化,而往列表中插入元素时会改变列表的内存结构:

static int

ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v)

{

// n是列表元素长度

Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);

PyObject **items;

if (v == NULL) {

PyErr_BadInternalCall();

return -1;

}

if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {

PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,

"cannot add more objects to list");

return -1;

}

if (list_resize(self, n+1) == -1)

return -1;

if (where < 0) {

where += n;

if (where < 0)

where = 0;

}

if (where > n)

where = n;

items = self->ob_item;

for (i = n; --i >= where; )

items[i+1] = items[i];

Py_INCREF(v);

items[where] = v;

return 0;

}

相比设置某个列表位置的值来说,插入操作要多一次PyListObject容量大小的调整,逻辑是list_resize,其次是挪动where之后的元素位置。

// newsize: 列表新的长度

static int

list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize)

{

PyObject **items;

size_t new_allocated;

Py_ssize_t allocated = self->allocated;

if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {

assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);

Py_SIZE(self) = newsize;

return 0;

}

new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);

/* check for integer overflow */

if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) {

PyErr_NoMemory();

return -1;

} else {

new_allocated += newsize;

}

if (newsize == 0)

new_allocated = 0;

items = self->ob_item;

if (new_allocated <= (PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *)))

PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);

else

items = NULL;

if (items == NULL) {

PyErr_NoMemory();

return -1;

}

self->ob_item = items;

Py_SIZE(self) = newsize;

self->allocated = new_allocated;

return 0;

}

满足 allocated >= newsize && newsize >= (allocated /2)时,简单改变list的元素长度,PyListObject对象不会重新分配内存空间,否则重新分配内存空间,如果newsize<allocated/2,那么会减缩内存空间,如果newsize>allocated,就会扩大内存空间。当newsize==0时内存空间将缩减为0。

Python 列表对象实现原理

总结

  • PyListObject缓冲池的创建发生在列表销毁的时候。
  • PyListObject对象的创建分两步:先创建PyListObject对象,然后初始化元素列表为NULL。
  • PyListObject对象的销毁分两步:先销毁PyListObject对象中的元素列表,然后销毁PyListObject本身。
  • PyListObject对象内存的占用空间会根据列表长度的变化而调整。

以上是 Python 列表对象实现原理 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/233350.html

回到顶部