对象系统与内存管理

相关源文件

• Doc/data/stable_abi.dat
• Doc/library/gc.rst
• Doc/whatsnew/3.13.rst
• Include/Python.h
• Include/cpython/object.h
• Include/internal/pycore_dict.h
• Include/internal/pycore_gc.h
• Include/internal/pycore_object.h
• Include/internal/pycore_typeobject.h
• Include/object.h
• Lib/test/test_gc.py
• Lib/test/test_stable_abi_ctypes.py
• Lib/test/test_structseq.py
• Misc/stable_abi.toml
• Modules/clinic/gcmodule.c.h
• Modules/gcmodule.c
• Objects/dictobject.c
• Objects/object.c
• Objects/structseq.c
• Objects/typeobject.c
• PC/python3dll.c
• Python/gc.c
• Python/gc_free_threading.c

本页描述了 CPython 中核心对象系统和内存管理机制。它涵盖了 Python 对象在内存中的结构、类型系统、引用计数和垃圾回收。有关解释器状态和并发的详细信息，请参阅 运行时和线程管理。

Python 对象模型

Python 的对象系统围绕所有对象共享的通用核心结构构建。该结构维护类型信息和引用计数等基本元数据。

来源：Include/object.h59-118 Include/cpython/object.h148-232 Objects/object.c43-63

PyObject 结构

每个 Python 对象都以一个包含关键元数据的通用头部开始。标准构建和无 GIL 的免费线程构建（禁用 GIL）的具体结构有所不同。

标准构建（带 GIL）

免费线程构建（禁用 GIL）

对于变长对象（如列表、元组），基本结构会增加一个额外的字段

来源：Include/object.h110-172 Include/internal/pycore_object.h99-173 Objects/object.c525-568

类型系统

Python 的类型系统定义了对象的行为。类型本身也是对象（是 type 元类的实例）。

PyTypeObject 结构包含大量定义对象行为的信息。

1. 基本元数据：名称、大小、文档
2. 常用操作的方法槽（tp_new、tp_init、tp_call 等）
3. 方法表、成员定义和属性描述符
4. 继承信息（基类和 MRO）
5. 用于行为自定义的特殊标志

类型系统同时支持静态内置类型（如 int、list）和动态堆类型（通过类定义在运行时创建）。

来源：Include/cpython/object.h148-232 Objects/typeobject.c92-232

内存管理

Python 采用双管齐下的方法进行内存管理

1. 引用计数：内存管理的主要机制
2. 循环垃圾回收：处理引用循环的补充机制

引用计数

每个对象都维护一个指向它的引用计数。当计数达到零时，对象将被释放。

在免费线程构建中，引用计数更为复杂

1. 线程本地引用计数（ob_ref_local）：由拥有对象的线程管理
2. 共享引用计数（ob_ref_shared）：用于来自其他线程的引用
3. 当本地计数达到零时，计数将被合并到共享计数中。

来源：Include/internal/pycore_object.h134-173 Objects/object.c332-520

垃圾回收

仅靠引用计数无法处理循环引用（当对象互相引用时）。垃圾回收器负责检测并打破这些循环。

垃圾回收器根据 GIL 是否启用而有不同的工作方式

1. 标准模式（启用 GIL）：使用分代收集器和对象链表
2. 免费线程模式（禁用 GIL）：在收集期间使用“停止世界”方法暂停所有线程

来源：Include/internal/pycore_gc.h16-81 Python/gc.c60-257 Python/gc_free_threading.c201-331

对象生命周期

对象创建

对象通过几种函数创建

1. PyObject_New()：创建一个特定类型的新对象
2. PyObject_InitVar()：创建一个变长对象
3. _PyObject_New()：低级分配函数

当对象被创建时

1. 分配内存
2. 引用计数初始化为 1
3. 设置类型指针
4. 可能执行特定于类型的初始化

来源：Objects/object.c525-568

对象终结与释放

当对象的引用计数达到零时

1. 如果已定义（通过 PyObject_CallFinalizerFromDealloc()），可能会调用 tp_finalize()
2. 调用 tp_dealloc() 来清理对象
3. 释放内存

终结在对象被释放之前处理清理任务。这对于具有外部资源（如文件句柄）的对象尤为重要。

来源：Objects/object.c572-624

特殊内存管理功能

永生对象

一些对象被标记为“永生”，这意味着它们永远不会被释放。这些包括

1. 单例对象，如 None、True 和 False
2. 小整数（默认为 -5 到 257）
3. 静态类型对象

对永生对象调用 Py_INCREF() 或 Py_DECREF() 没有效果。

来源：Include/internal/pycore_object.h198-229

延迟引用计数

在免费线程构建中，某些对象使用“延迟引用计数”来减少争用

1. 对象以大型共享引用计数（_Py_REF_DEFERRED）开始
2. 这意味着对象在最后一个常规引用消失后不会立即释放
3. 垃圾回收器负责回收这些对象

这种方法提高了多线程场景下的性能。

来源：Include/internal/pycore_object.h22-28 Python/gc_free_threading.c273-298

对象属性和字典

Python 对象通常在其字典中存储属性。实现方式因对象类型而异

字典实现

CPython 的字典使用

1. 开放寻址和伪随机探测
2. 紧凑表示以减少内存使用
3. 有序插入（保留键插入顺序）
4. 属性字典的分表架构（在多个实例之间共享键）

来源：Objects/dictobject.c1-106 Include/internal/pycore_dict.h50-106

免费线程模式（禁用 GIL）

Python 3.13 引入了在没有全局解释器锁 (GIL) 的情况下运行的实验性支持。这需要对内存管理系统进行重大更改

1. 每个线程和共享引用计数
2. 对象所有权模型（对象被线程“拥有”）
3. 某些对象的延迟引用计数
4. 用于常见操作的无锁数据结构
5. 修改后的垃圾回收算法

此模式允许 Python 更好地利用多核 CPU，但会带来一定的性能开销，尤其是在单线程代码中。

来源：Doc/whatsnew/3.13.rst103-115 Include/object.h183-258 Python/gc_free_threading.c34-76

稳定 ABI 考虑因素

Python 维护着一个稳定的 ABI（二进制接口），以保证跨 Python 版本的二进制兼容性。对象系统中包含在稳定 ABI 中的关键组件包括

1. 核心对象函数（Py_INCREF、Py_DECREF 等）
2. 对象创建和检查函数
3. 类型检查和转换函数
4. 部分结构定义，仅公开必需的成员

稳定的 ABI 函数在代码中标明，并在 Misc/stable_abi.toml 中明确列出。

来源： Misc/stable_abi.toml16-63 PC/python3dll.c16-48 Doc/data/stable_abi.dat1-43

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本页面提供了 CPython 对象系统和内存管理的概述。理解这些基础知识对于深入研究 Python 内部和编写高效的扩展至关重要。