用ctypes观察Python对象的内存结构

对象的两个基本属性

Python所有对象结构体中的头两个字段都是相同的：

refcnt：对象的引用次数，若引用次数为0则表示此对象可以被垃圾回收了。

typeid：指向描述对象类型的对象的指针。

通过ctypes，我们可以很容易定义一个这样的结构体：PyObject。

本文只描述在32位操作系统下的情况，如果读者使用的是64位操作系统，需要对程序中的一些字段类型做一些改变。

from ctypes import *

 

class PyObject(Structure):

    _fields_ = [("refcnt", c_size_t),

                ("typeid", c_void_p)]

下面让我们用PyObject做一些实验帮助理解这两个字段的含义：

>>> a = "this is a string"

>>> obj_a = PyObject.from_address(id(a)) ❶

>>> obj_a.refcnt ❷

1L

>>> b = [a]*10

>>> obj_a.refcnt ❸

11L

>>> obj_a.typeid ❹

505269056

>>> id(type(a))

505269056

>>> id(str)

505269056

❶通过id(a)可以获得对象a的内存地址，而PyObject.from_address()可以将指定的内存地址的内容转换为一个PyObject对象。通过此PyObject对象obj_a可以访问对象a的结构体中的内容。

❷查看对象a的引用次数，由于只有a这个名字引用它，因此值为1。接下来创建一个列表，此列表中的每个元素都是对象a，因此此列表应用了它10次，❸所以引用次数变为了11。

❸查看对象a的类型对象的地址，它和id(type(a))相同，而由于对象a的类型为str，因此也就是id(str)。

下面查看str类型对象的这两个字段：

>>> obj_str = PyObject.from_address(id(str))

>>> obj_str.refcnt

252L

>>> obj_str.typeid

505208152

>>> id(type)

505208152

可以看到str的类型就是type。再看看type对象：

>>> type_obj = PyObject.from_address(id(type))

>>> type_obj.typeid

505208152

type对象的类型指针就指向它自己，因为“type(type) is type”。

整数和浮点数对象

接下来看看整数和浮点数对象，这两个对象除了有PyObject中的两个字段之外，还有一个val字段保存实际的值。因此Python中一个整数占用12个字节，而一个浮点数占用16个字节：

>>> sys.getsizeof(1)

12

>>> sys.getsizeof(1.0)

16

我们无需重新定义refcnt和typeid这两个字段，通过继承PyObject，可以很方便地定义整数和浮点数对应的结构体，它们会继承父类中定义的字段：

class PyInt(PyObject):

    _fields_ = [("val", c_long)]

 

class PyFloat(PyObject):

    _fields_ = [("val", c_double)]

下面是使用PyInt查看整数对象的例子：

>>> i = 2000

>>> i_obj = PyInt.from_address(id(a))

>>> i_obj.refcnt

1L

>>> i_obj.val

2000

通过PyInt对象，还可以修改整数对象的内容：

修改不可变对象的内容会造成严重的程序错误，请不要用于实际的程序中。

>>> j = i

>>> i_obj.val = 2012

>>> j

2012

由于i和j引用的是同一个整数对象，因此i和j的值同时发生了变化。

结构体大小不固定的对象

表示字符串和长整型数的结构体的大小不是固定的，这些结构体在C语言中使用了一种特殊的字段定义技巧，使得结构体中最后一个字段的大小可以改变。由于结构体需要知道最后一个字段的长度，因此这种结构中包含了一个size字段，保存最后一个字段的长度。在ctypes中无法表示这种长度不固定的字段，因此我们使用了动态创建结构体类的方法。

class PyVarObject(PyObject):

    _fields_ = [("size", c_size_t)]

 

class PyStr(PyVarObject):

    _fields_ = [("hash", c_long),

                ("state", c_int),

                ("_val", c_char*0)] ❶

 

class PyLong(PyVarObject):

    _fields_ = [("_val", c_uint16*0)]

 

def create_var_object(struct, obj):

    inner_type = None

    for name, t in struct._fields_:

        if name == "_val":                     ❷

            inner_type = t._type_

    if inner_type is not None:

        tmp = PyVarObject.from_address(id(obj)) ❸

        size = tmp.size

        class Inner(struct):             ❹

            _fields_ = [("val", inner_type*size)]

        Inner.__name__ = struct.__name__

        struct = Inner

    return struct.from_address(id(obj))

❶在定义长度不固定的字段时，使用长度为0的数组定义一个不占内存的伪字段_val。create_var_object()用来创建大小不固定的结构体对象，❷首先搜索名为_val的字段，并将其类型保存到inner_type中。❸然后创建一个PyVarObject结构体读取obj对象中的size字段。❹再通过size字段的大小创建一个对应的Inner结构体类，它可以从struct继承，因为struct中的_val字段不占据内存。

下面我们用上面的程序做一些实验：

>>> s_obj = create_var_object(PyStr, s)

>>> s_obj.size

9L

>>> s_obj.val

'abcdegfgh'

当整数的范围超过了0x7fffffff时，Python将使用长整型整数：

>>> l = 0x1234567890abcd

>>> l_obj = create_var_object(PyLong, l)

>>> l_obj.size

4L

>>> val = list(l_obj.val)

>>> val

[11213, 28961, 20825, 145]

可以看到Python用了4个16位的整数表示0x1234567890abcd，下面我们看看长整型数是如何用数组表示的：

>>> hex((val[3] << 45) + (val[2] << 30) + (val[1] << 15) + val[0])

'0x1234567890abcdL'

即数组中的后面的元素表示高位，每个16为整数中有15位表示数值。

列表对象

列表对象的长度是可变的，因此不能采用字符串那样的结构体，而是使用了一个指针字段items指向可变长度的数组，而这个数组本身是一个指向PyObject的指针。allocated字段表示这个指针数组的长度，而size字段表示指针数组中已经使用的元素个数，即列表的长度。列表结构体本身的大小是固定的。

class PyList(PyVarObject):

    _fields_ = [("items", POINTER(POINTER(PyObject))),

                ("allocated", c_size_t)]

 

    def print_field(self):

        print self.size, self.allocated, byref(self.items[0])

我们用下面的程序查看往列表中添加元素时，列表结构体中的各个字段的变化：

def test_list():

    alist = [1,2.3,"abc"]

    alist_obj = PyList.from_address(id(alist))

 

    for x in xrange(10):

        alist_obj.print_field()

        alist.append(x)

运行test_list()得到下面的结果：

>>> test_list()

3 3 ❶

4 7 ❷

5 7

6 7

7 7

8 12

9 12

10 12

11 12

12 12

❶一开始列表的长度和其指针数组的长度都是3，即列表处于饱和状态。因此❷往列表中添加新元素时，需要重新分配指针数组，因此指针数组的长度变为了7，而地址也发生了变化。这时列表的长度为4，因此指针数组中还有3个空位保存新的元素。由于每次重新分配指针数组时，都会预分配一些额外空间，因此往列表中添加元素的平均时间复杂度为O(1)。

下面再看看从列表删除元素时，各个字段的变化：

def test_list2():

    alist = [1] * 10000

    alist_obj = PyList.from_address(id(alist))

 

    alist_obj.print_field()

    del alist[10:]

    alist_obj.print_field()

运行test_list2()得到下面的结果：

>>> test_list2()

10000 10000

10 17

可以看出大指针数组的位置没有发生变化，但是后面额外的空间被回收了。