背景

写这篇文章的原因是目前在看《Python源码剖析》[1]，但是这本书的作者陈儒老师剖析源码的目的好像不是太明确， 所以看上去是为了剖析源码而剖析源码，导致的结果是这本书里面的分析思路不太清楚（可能是我的理解问题）， 而且验证想法的方式是把变量值打印出来，当然这是种很好的方式，但使用调试工具显然更好一点。我读这本书和看源码的目的很简单： 为了理解计算机的运行，理解大型软件工程的设计。正如文章的题目为hack python而不是源码阅读，hack是一个理性的分析过程， 而阅读很多时候随心所欲的成分多一些。但总体的过程还是按照书中的顺序来的，这本书很明确的一点就是要做什么不要做什么， 这一点我很喜欢。可能会是一个系列，也可能只有这一篇，并不算挖坑。我更希望从多种视角来审视Python作为一门动态语言的各种特性。 作为一个还没有学过编译原理的人来说这个目标显然很难完成，但正是难完成的东西，才有完成的意义。这篇文章的源码均来自Python-2.5.6[2]， 所有分析也都是基于此，编译环境是由Koding[3]提供的，还会用到gdb[4]作为调试工具。

数据结构

先来看一下PyIntObject的声明[5]：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    long ob_ival;
} PyIntObject;

可以看到PyIntObject被声明为一个结构体，包括了*Python对象元信息* 和一个C语言的long型整数。 而Python的Python对象元信息是什么呢？这个问题牵扯到C语言中的宏[6]和Python类型系统的本质[f]， 先按下不表。 封装了C语言long型整数的PyIntObject作为数据结构并没有什么能让人心潮澎湃的地方， 它的迷人之处在于算法[7]，也就是PyIntObject的动态组织方式，可是我不可能仅从PyIntObject上管窥到它的组织方式， 需要更多的信息来达成这个目的。再来看源码：

#define BLOCK_SIZE  1000    /* 1K less typical malloc overhead */
#define BHEAD_SIZE  8   /* Enough for a 64-bit pointer */
#define N_INTOBJECTS    ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject))
struct _intblock {
    struct _intblock *next;
    PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];
};
typedef struct _intblock PyIntBlock;
static PyIntBlock *block_list = NULL;
static PyIntObject *free_list = NULL;

这段代码对于PyIntObject的组织方式已经说得很清楚了，不用解释。下图形象一点：

PyIntObject的组织方式

正如前面所说的，这个链表式的数据结构还是实在太简单，没多少值得把玩的地方。假设我是Python的作者， 我会想首先想这门语言出现的原因，一定是不爽于现有的某些方案，所以才要自己创造新的方案， Python被创造为一种动态类型语言，相比于C之类的静态语言优势在于“动态”二字。 但动态不是简单的声明和组织几个数据结构就完事，需要被贯穿到这门语言运行的始终。

运行时状态

下面来看一下运行时状态，根据函数名可以肯定的是fill_free_list这个函数必然会在很早的时候被调用（来准备需要的内存）， 我们先不关注它到底是怎么做内存分配的，先下个断点，看一下谁第一个调用它，看到第一个触发断点的地方是_PyInt_Init， 也就是Python整型对象（类型对象）的初始化函数，推测应该是Python中的每一个类型对象都会有一个初始化函数， 在Python开始运行时完成初始化工作。来看这个_PyInt_Init函数具体包含了什么内容：

int
_PyInt_Init(void)
{
    PyIntObject *v;
    int ival;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
    for (ival = -NSMALLNEGINTS; ival < NSMALLPOSINTS; ival++) {
            if (!free_list && (free_list = fill_free_list()) == NULL)
            return 0;
        /* PyObject_New is inlined */
        v = free_list;
        free_list = (PyIntObject *)v->ob_type;
        PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
        v->ob_ival = ival;
        small_ints[ival + NSMALLNEGINTS] = v;
    }
#endif
    return 1;
}

首先，正常情况下（排除内存不够），free* 类似命名的函数的返回值不会是NULL，所以直接忽略掉for循环中的if， 在其下设一个断点观察free_list此时的值（被赋值之前或直接观察v的值），因为这是全局变量被赋值，记录一下它之前的值， 说不定以后有用。

free_list

再往下看，除了PyObject_INIT函数（我们先不管它，等HACK Python类型系统[f]的时候再研究）， 还有small_ints这个奇葩数组，根据名字，这是个在Python整型对象中必然会用到的东西，所以逃不掉了， 不过还好，不就是个数组嘛！

过程：_PyInt_Init

可以看到的是small_ints完全是一个静态的结构，它是在_PyInt_Init被调用也就是系统初始化时就被直接分配了_intblock块， 当然按照_intblock块的大小， N_INTOBJECTS为*((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject))， 这是多少呢？还需要知道sizeof(PyIntObject) ，用gdb看看到这样：

sizeof(PyIntObject)

所以一个_intblock可以容纳41个PyIntObject，比small_ints的size还小（所以下面的图有问题， 不过这个信息不怎么重要，因为可以改small_ints的相关宏的值，让图变得正确）。反正在_PyInt_Init中， 只要空间不够（free_list == NULL，if条件&&左值），就调用fill_free_list分配_intblock。按照默认的参数， 大概得分配7个_intblock来完成_PyInt_Init（同样，因为要依靠参数，不重要）。

_PyInt_Init

那现在，初始化过程已经完成了，我们总结一下，_PyInt_Init的主要作用就是构建一个small_ints及其空间 （在《Python源码剖析》用小整数池来描述，我觉得这么多概念容易confuse，所以直接把本质说一下就好）， 但里面并没有足够的信息来判断small_ints及其空间是如何被利用的，问题（为什么需要small_ints？）依然没有被解决。 _PyInt_Init这条线索虽然断了，但好在还有PyInt_FromLong。

过程：PyInt_FromLong

注意到Python在这个时候已经经历了各种复杂的初始化过程，打印出了它的版本信息，万事俱备，只欠输入。 不关注输入过程或者调用信息，假设现在就调用了PyInt_FromLong。

PyObject *
PyInt_FromLong(long ival)
{
    register PyIntObject *v;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
    if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {
        v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
        Py_INCREF(v);
#ifdef COUNT_ALLOCS
        if (ival >= 0)
            quick_int_allocs++;
        else
            quick_neg_int_allocs++;
#endif
        return (PyObject *) v;
    }
#endif
    if (free_list == NULL) {
        if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)
            return NULL;
    }
    /* Inline PyObject_New */
    v = free_list;
    free_list = (PyIntObject *)v->ob_type;
    PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
    v->ob_ival = ival;
    return (PyObject *) v;
}

构造一个Python整数对象需要一个long型整数，如果这个long型整数大小是在-NSMALLNEGINTS到NSMALLPOSINTS之间， 就认为它是一个小整数，在small_ints空间中找到封装该小整数的PyIntObject并调用Py_INCREF方法。 这里通过命名可以知道Py_INCREF方法的作用是对对象的引用数做自增操作，具体实现不深入。 当然上面只是针对小整数的情况，大整数是怎样处理的呢？继续往下看就可以知道。过程跟_PyInt_Init中一样， 一样的通过判断条件语句的右值来调用fill_free_list方法。

其实大整数对象和小整数对象的区别就在于： 1. 小整数对象是在系统初始化的时候就为其分配了内存空间PyIntBlock（也就是 _intblock），并写入值， 而对于大整数如果现有的之前分配好的PyIntBlock中有空间没用完的话就直接把值写入该块 （当然写之前还要移动free_list并对对象做初始化操作），如果用完了就调用fill_free_list新建PyIntBlock。 2. 当要用一个小整数来构造小整数对象时，只对其相应的引用计数器做自增操作， 而不像大整数那样做复杂的函数调用和内存分配操作，目的当然是时间效率，典型的那空间换时间的做法。 3. 本质上二者在内存中没有任何区别，小整数和大整数的界限可以当作参数来自己配置也可以说明这一点， 不过这个界限究竟设为多少Python的效率能达到做好的平衡呢？不知道默认的参数设置成那样的原因是什么，有没有更加科学的参数？

后记

作为第一篇关于Hack Python的文章，里面有很多东西都比较啰嗦。要做的是还原整个探索的过程，包括所有走过的弯路， 尤其要关注的是为什么，而不仅仅着眼于是什么。

对于Python类型系统的探索需要明确以下几点：

1. 概念：对于概念基本原则是越少定义越好，因为很多东西本质上都是一回事，但是一些基本的约定还是很重要的， 可以避免每次都重复啰嗦。在类型系统部分中定义如下：类型表示PyXXXObject对象，如PyIntObject；对象表示例化后的类型； 类型初始化函数表示在Python初始化时调用的用来初始化类型的函数，如PyInt_Init；构造函数表示构造对象需要的函数， 如PyInt_FromLong。

2. 研究范围：在以后的hack对象系统中，默认只研究关于本类型的内容，对于整个类型系统的宏观概览不涉及；除非用于比较， 其他类型不涉及；与C语言相关的基本概念不涉及，只给出资料；与研究工具相关的步骤不涉及，只给出结果和基本参考资料。 主要目的在于着眼于每种类型，在研究完所有类型后再总结整个类型系统。

3. 对于类型系统的研究由本文可以得出以下顺序： 类型基本的数据结构-基本类型数据结构的组织-类型特殊过程分析和解读-细节-总结。

文章里面包含链接有碍于流畅阅读，所以取消文章内的链接，在末尾加参考资料部分以示引用或概念解释。

资料：

  • [1]《python源码剖析》
  • [2]Python-2.5.6
  • [3]Koding
  • [4]GDB
  • [5]声明
  • [6]宏
  • [7]Python的类型系统总结

延伸：

  • 使用gdb调试运行时的程序小技巧