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:
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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。
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/ / 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:
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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:
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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。
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/ / 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。
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服务器之家。
原文链接:https://foofish.net/python-list-implements.html