Python源码学习（一）

python基础

Python中一切都是对象，一个实例是一个对象，生成实例的类也是对象，描述类的元类也是对象。
TODO:类的继承链的图片
这张图里面，可以看出来，无论是内置类型int还是自定义类型dog，他们的基类都是object。而且描述他们类型的元类型都是type，object是所有类型的基类，本质上也是一个类，所以他的类型也是type。Type是所有类型的类型，本质上也是一种类型，所以它继承自object，类型是它自己。总体来看，所有类型的基类都收敛于object，所有类型的类型都是type。

PyObject

Python中的变量只是一个跟对象关联的名字，保存的其实是指向实际对象的指针，变量的赋值操作也就是一个拷贝指针的操作。
Python中对象可以分为可变对象和不可变对象；顾名思义，区别就是创建后对象的值能不能修改。也可分为定长对象和变长对象：区别就是对象大小能不能改变

typedef struct _object {_PyObject_HEAD_EXTRAPy_ssie_t ob_refcnt;    //引用计数PyTypeObject *ob_type; //类型指针
} PyObject；

PyObject结构体是所有对象共用的部分，这其中包含一个引用计数，记录被引用次数，一个类型指针，指向对象的类型对象，比如刚才的dog实例的类型对象，就是dog类。这是一个最基础的对象结构。

PyVarObject

下面这个是变长对象，跟PyObject相比，多出一个ob_size字段，用来记录元素个数。变长比如string，list。

typedef struct {PyObject ob_base;Py_ssize_t ob_size;
} PyVarObject;

PyTypeObject

typedef struct _typeobject {PyObject_VAR_HEADconst char *tp_name;    //类型名称Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; //创建对象所需的内存信息// 该类型支持的操作信息destructor tp_dealloc;printfunc tp_print;getattrfunc tp_getattr;setattrfunc tp_setattr;//...struct _typeobject *tp_base;  //类型的继承信息//...
} PyTypeObject;

在创建对象的时候，不同的对象它肯定需要不同的内存大小，PyObject只提供了所有对象共有的信息，其他的一些元信息，都放在PyTypeObject这个结构体中，也就是前面说的类型对象，它来描述这个对象是什么类型，有什么继承关系，支持什么操作，需要多少内存这些信息。

Object 和 Type_Type

刚才我们还介绍了两个概念，一个是所有类的基类Object，还有一个是描述类型的类型，被称为元类型type。

PyTypeObject PyType_Type = {PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)"type",sizeof(PyHeapTypeObject),sizeof(PyMemberDef),(destructor)type_dealloc,//...(reprfunc)type_repr,(ternaryfunc)type_call,//...
};
PyTypeObject PyBaseObject_Type = {PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)"object",sizeof(PyObject),0,object_dealloc,//...object_repr,
};

Object背后的实体就是PyBaseObject_type，跟前面的类型对象对比，他没有设置tp_base字段记录继承信息，因为它要作为继承链的终点，防止进入死循环。

小结

到这里我们基本可以弄清楚python对象体系的关系。变量名指向一个实例对象，这个对象包含基本的pyobject，ob_type指向它的类型对象PyFloat_Object，这个类型对象的type字段中，指向的是类型的类型PyType_type对象，tp_base中记录着继承信息，基类是pyBaseObject_type，另外PyBaseObject_type是元类型的基类，PyType_Tpye是object的类型。

生命周期

接下来我们再了解一下对象的生命周期。

static PyObject *
type_call(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds)
{PyObject *obj;//...obj = type->tp_new(type, args, kwds);obj = _Py_CheckFunctionResult((PyObject*)type, obj, NULL);if (obj == NULL)return NULL;//...type = Py_TYPE(obj);if (type->tp_init != NULL) {int res = type->tp_init(obj, args, kwds);if (res < 0){assert(PyErr_Occurred());Py_DECREF(obj);obj = NULL;}else {assert(!PyErr_Occurred());}}return obj;
}

我们还记得类型对象中的tp_call字段，当对象被创建的时候会通过类型对象调用tp_call方法，这里先调用了tp_new申请内存，然后如果它有init的话会调用tp_init对对象进行初始化。这是两个比较关键的操作。

#define PyINCREF(op) (_Py_INC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA((PyObject*)(op))->ob_refcnt++)#define Py_DECREF(op)do{if (_Py_DEC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA--((PyObject*)(op))->ob_refcnt != 0)_Py_CHECK_PRECNT(op)else_Py_Dealloc((PyObject *)(op));} while (0)

对象的销毁是通过PyObject对象中的引用计数来判断的。刚才对象创建调用完tp_new方法之后，会执行增加引用计数的宏，然后init失败之后减少引用计数。这两个宏分别是Py_INCREF和Py_DECREF，可以看到都在操作pyObject中的记录引用次数的这个字段，在指针为零时还会会销毁或者回收对象。

不同的对象肯定有不一样的行为，通过行为可以把对象分成不同的类别。数值型的对象会有加减乘除等操作，序列型的对象有下标操作，关联型对象会产生约束。Python为每一个类别都定义了一个标准操作集。数值型对象比如int，float；序列型对象str，bytes，tuple，list；关联型对象dict
在类型对象PyTypeObject中，可以看到三个操作集的定义：type_as_number,type_as_sequence,type_as_mapping

typedef struct _typeobject
{PyObject_VAR_HEADconst char *tp_name;Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize;//...PyNumberMethods *tp_as_number;      //数值型操作PySequenceMethods *tp_as_sequence;   //序列型操作PyMappingMethods *tp_as_mapping; //关联型操作//...PyBufferProcs *tp_as_buffer;//...
} PyTypeObject;

static PyNumberMethods float_as_number = {float_add,float_sub,float_mul,float_rem,float_divmod,float_pow,//...
};

PyTypeObject PyFloat_Type = {PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)"float",sizeof(PyFloatObject),&float_as_number,    // tp_as_number0,                   // tp_as_sequence0,                 // tp_as_mapping
};

只要类型对象提供相关的操作集，实例对象就会有这些行为。以float为例可以看到：
在PyFloat_Tpye类型对象中，定义了数值型操作集，序列型和关联型都是空的，所以只支持数值型操作，float_as_number中也详细对应了float版本的函数，有加减乘取余，取模等等。