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
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:
- 检查size参数是否有效,如果小于0,直接返回NULL,创建失败
- 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。
- 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。
- 初始化ob_item中的元素的值为Null
- 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 "text-align: center">![]()
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。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
python,列表对象,实现原理
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
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