python源码学习 之 对象创建和对象的行为

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原文地址： http://www.androiddev.net/python3/
在将对象的创建和行为之前，我们先来看一下类型对象，python是弱类型语言，但并不代表python没有类型，python中处理对象的类型有一个专门的对象，我们称之为类型对象，如果不知道对象的类型就无法为对象开辟内存空间，因为占用内存的大小是对象的元信息，是对象的基本信息，这与对象所属类型密切相关，因此，他一定回出现在python对象所对应的类型对象中，打开python源码中的include文件夹的object.h文件，查看PyTypeObject的源码，在大约第324行：


typedef struct _typeobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

    /* Methods to implement standard operations */

    destructor tp_dealloc;
    printfunc tp_print;
    getattrfunc tp_getattr;
    setattrfunc tp_setattr;
    cmpfunc tp_compare;
    reprfunc tp_repr;

    /* Method suites for standard classes */

    PyNumberMethods *tp_as_number;
    PySequenceMethods *tp_as_sequence;
    PyMappingMethods *tp_as_mapping;

    /* More standard operations (here for binary compatibility) */

    hashfunc tp_hash;
    ternaryfunc tp_call;
    reprfunc tp_str;
    getattrofunc tp_getattro;
    setattrofunc tp_setattro;

    /* Functions to access object as input/output buffer */
    PyBufferProcs *tp_as_buffer;

    /* Flags to define presence of optional/expanded features */
    long tp_flags;

    const char *tp_doc; /* Documentation string */

    /* Assigned meaning in release 2.0 */
    /* call function for all accessible objects */
    traverseproc tp_traverse;

    /* delete references to contained objects */
    inquiry tp_clear;

    /* Assigned meaning in release 2.1 */
    /* rich comparisons */
    richcmpfunc tp_richcompare;

    /* weak reference enabler */
    Py_ssize_t tp_weaklistoffset;

    /* Added in release 2.2 */
    /* Iterators */
    getiterfunc tp_iter;
    iternextfunc tp_iternext;

    /* Attribute descriptor and subclassing stuff */
    struct PyMethodDef *tp_methods;
    struct PyMemberDef *tp_members;
    struct PyGetSetDef *tp_getset;
    struct _typeobject *tp_base;
    PyObject *tp_dict;
    descrgetfunc tp_descr_get;
    descrsetfunc tp_descr_set;
    Py_ssize_t tp_dictoffset;
    initproc tp_init;
    allocfunc tp_alloc;
    newfunc tp_new;
    freefunc tp_free; /* Low-level free-memory routine */
    inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */
    PyObject *tp_bases;
    PyObject *tp_mro; /* method resolution order */
    PyObject *tp_cache;
    PyObject *tp_subclasses;
    PyObject *tp_weaklist;
    destructor tp_del;

    /* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6 */
    unsigned int tp_version_tag;

#ifdef COUNT_ALLOCS
    /* these must be last and never explicitly initialized */
    Py_ssize_t tp_allocs;
    Py_ssize_t tp_frees;
    Py_ssize_t tp_maxalloc;
    struct _typeobject *tp_prev;
    struct _typeobject *tp_next;
#endif
} PyTypeObject;
上面这段代码很长，一个结构体100多行，不过所包含的信息主要分为如下四大类：
1、类型名，tp_name，主要是python内部以及调试时使用，用来识别对象的所属类型；
2、tp_basicsize和tp_itemsize，创建该类对象分配内存空间的大小的信息；
3、与该类对象关联的操作信息，比如说tp_base等指向函数的指针；
4、类型对象的类型信息。

重点1、对象的创建：
python创建对象主要有两种方法，Python C API和PyInt_Type。
Python C API让用户从C环境与Python交互，一共有两种API，一种是AOL（Abstract Object Layer）即泛型API，另一种是COL（Concrete Object Layer）即类型API；AOL都有PyObject_***的形式，可以应用到任何Python对象上，表达式一般表示为：PyObject* intObj = PyObject_new(PyObject,&PyInt_Type),而COL的API一般如下：PyObject* intObj = PyInt_FromLong（1000）；我们就创建了一个1000整数对象。
无论采用哪种Python C API，Python都是最终直接分配内存，因为这都是Python的内建对象，而如果我们自己定义了一个类如：class MySelf（object），对于类型MySelf，Python不会使用API来创建，但是Python会通过MySelf所对应的类型对象来创建实例对象，MySelf的类型对象是object，所有Python会通过object来创建MySelf的实例化对象。我们执行如下代码：

class A(object):
    pass
a = A()
type(a)
A.__base__
结果如下：
<class ‘__main__.A’>
<type ‘object’>
实际上，Python是先实例化object运行object的构造方法，然后再实例化A，这与Python的底层实现有着密切的联系。任何一个用户自定义的Python类，最终都有一个共同的父类object，实例化时先实例化object类，一次向下，直到实例化用户自定义的类。
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对象的行为：
在对象的操作信息中有三组非常重要的操作族，tp_as_number,tp_as_sequence,tp_as_mapping,他们分别指向PyNumberMethods，PySequenceMethods，PyMappingMethods函数族。对于一种对象，他可以同时定义三个函数族中的所有操作，即对象可以表现出数值对象的特性和关联对象的特性，代码如下：


class MyInt(int):
    def __getitem__(self,key):
        return key+str(self)
a = MyInt(1)
b = MyInt(2)
print a+b
print a['key']
运行结果为：

1
2
3
key1
最后说一下类型对象的类型。对象的类型也是一个对象，那么这个对象的类型又是什么呢？首先可以确定他也是一个对象。我们称之为类型的类型。这个十分、非常、很、very much重要，就是源码中的PyType_Type结构体，这个在objects文件夹的typeobject.c文件里，源代码如下：

PyTypeObject PyType_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "type",                                     /* tp_name */
    sizeof(PyHeapTypeObject),                   /* tp_basicsize */
    sizeof(PyMemberDef),                        /* tp_itemsize */
    (destructor)type_dealloc,                   /* tp_dealloc */
    0,                                          /* tp_print */
    0,                                          /* tp_getattr */
    0,                                          /* tp_setattr */
    0,                                  /* tp_compare */
    (reprfunc)type_repr,                        /* tp_repr */
    0,                                          /* tp_as_number */
    0,                                          /* tp_as_sequence */
    0,                                          /* tp_as_mapping */
    (hashfunc)_Py_HashPointer,                  /* tp_hash */
    (ternaryfunc)type_call,                     /* tp_call */
    0,                                          /* tp_str */
    (getattrofunc)type_getattro,                /* tp_getattro */
    (setattrofunc)type_setattro,                /* tp_setattro */
    0,                                          /* tp_as_buffer */
    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_HAVE_GC |
        Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS,         /* tp_flags */
    type_doc,                                   /* tp_doc */
    (traverseproc)type_traverse,                /* tp_traverse */
    (inquiry)type_clear,                        /* tp_clear */
    type_richcompare,                                           /* tp_richcompare */
    offsetof(PyTypeObject, tp_weaklist),        /* tp_weaklistoffset */
    0,                                          /* tp_iter */
    0,                                          /* tp_iternext */
    type_methods,                               /* tp_methods */
    type_members,                               /* tp_members */
    type_getsets,                               /* tp_getset */
    0,                                          /* tp_base */
    0,                                          /* tp_dict */
    0,                                          /* tp_descr_get */
    0,                                          /* tp_descr_set */
    offsetof(PyTypeObject, tp_dict),            /* tp_dictoffset */
    type_init,                                  /* tp_init */
    0,                                          /* tp_alloc */
    type_new,                                   /* tp_new */
    PyObject_GC_Del,                            /* tp_free */
    (inquiry)type_is_gc,                        /* tp_is_gc */
};
呵呵，这个看起来很复杂，PyInt_Type和PyType_Type之间如何联系起来的？就是前面博客中所说的引用计数器，一个整数对象运行时如下图所示：
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