深入理解Python虛擬機(jī)中列表(list)的實(shí)現(xiàn)原理及源碼剖析
列表的結(jié)構(gòu)
在 cpython 實(shí)現(xiàn)的 python 虛擬機(jī)當(dāng)中,下面就是 cpython 內(nèi)部列表實(shí)現(xiàn)的源代碼:
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
/* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */
PyObject **ob_item;
/* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number
* currently in use is ob_size.
* Invariants:
* 0 <= ob_size <= allocated
* len(list) == ob_size
* ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
* list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
*
* Items must normally not be NULL, except during construction when
* the list is not yet visible outside the function that builds it.
*/
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;
typedef struct {
PyObject ob_base;
Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA // 這個(gè)宏定義為空
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
將上面的結(jié)構(gòu)體展開(kāi)之后,PyListObject 的結(jié)構(gòu)大致如下所示:

現(xiàn)在來(lái)解釋一下上面的各個(gè)字段的含義:
- Py_ssize_t,一個(gè)整型數(shù)據(jù)類型。
- ob_refcnt,表示對(duì)象的引用記數(shù)的個(gè)數(shù),這個(gè)對(duì)于垃圾回收很有用處,后面我們分析虛擬機(jī)中垃圾回收部分在深入分析。
- ob_type,表示這個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)類型是什么,在 python 當(dāng)中有時(shí)候需要對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行判斷比如 isinstance, type 這兩個(gè)關(guān)鍵字就會(huì)使用到這個(gè)字段。
- ob_size,這個(gè)字段表示這個(gè)列表當(dāng)中有多少個(gè)元素。
- ob_item,這是一個(gè)指針,指向真正保存 python 對(duì)象數(shù)據(jù)的地址,大致的內(nèi)存他們之間大致的內(nèi)存布局如下所示:

- allocated,這個(gè)表示在進(jìn)行內(nèi)存分配的時(shí)候,一共分配了多少個(gè) (PyObject *) ,真實(shí)分配的內(nèi)存空間為
allocated * sizeof(PyObject *)。
列表操作函數(shù)源代碼分析
創(chuàng)建列表
首先需要了解的是在 python 虛擬機(jī)內(nèi)部為列表創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)組,所有的創(chuàng)建的被釋放的內(nèi)存空間,并不會(huì)直接進(jìn)行釋放而是會(huì)將這些內(nèi)存空間的首地址保存到這個(gè)數(shù)組當(dāng)中,好讓下一次申請(qǐng)創(chuàng)建新的列表的時(shí)候不需要再申請(qǐng)內(nèi)存空間,而是直接將之前需要釋放的內(nèi)存直接進(jìn)行復(fù)用即可。
/* Empty list reuse scheme to save calls to malloc and free */ #ifndef PyList_MAXFREELIST #define PyList_MAXFREELIST 80 #endif static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST]; static int numfree = 0;
- free_list,保存被釋放的內(nèi)存空間的首地址。
- numfree,目前 free_list 當(dāng)中有多少個(gè)地址是可以被使用的,事實(shí)上是 free_list 前 numfree 個(gè)首地址是可以被使用的。
創(chuàng)建鏈表的代碼如下所示(為了精簡(jiǎn)刪除了一些代碼只保留核心部分):
PyObject *
PyList_New(Py_ssize_t size)
{
PyListObject *op;
size_t nbytes;
/* 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 *);
// 如果 numfree 不等于 0 那么說(shuō)明現(xiàn)在 free_list 有之前使用被釋放的內(nèi)存空間直接使用這部分即可
if (numfree) {
numfree--;
op = free_list[numfree]; // 將對(duì)應(yīng)的首地址返回
_Py_NewReference((PyObject *)op); // 這條語(yǔ)句的含義是將 op 這個(gè)對(duì)象的 reference count 設(shè)置成 1
} else {
// 如果沒(méi)有空閑的內(nèi)存空間 那么就需要申請(qǐng)內(nèi)存空間 這個(gè)函數(shù)也會(huì)對(duì)對(duì)象的 reference count 進(jìn)行初始化 設(shè)置成 1
op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);
if (op == NULL)
return NULL;
}
/* 下面是申請(qǐng)列表對(duì)象當(dāng)中的 ob_item 申請(qǐng)內(nèi)存空間,上面只是給列表本身申請(qǐng)內(nèi)存空間,但是列表當(dāng)中有許多元素
保存這些元素也是需要內(nèi)存空間的 下面便是給這些對(duì)象申請(qǐng)內(nèi)存空間
*/
if (size <= 0)
op->ob_item = NULL;
else {
op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes);
// 如果申請(qǐng)內(nèi)存空間失敗 則報(bào)錯(cuò)
if (op->ob_item == NULL) {
Py_DECREF(op);
return PyErr_NoMemory();
}
// 對(duì)元素進(jìn)行初始化操作 全部賦值成 0
memset(op->ob_item, 0, nbytes);
}
// Py_SIZE 是一個(gè)宏
Py_SIZE(op) = size; // 這條語(yǔ)句會(huì)被展開(kāi)成 (PyVarObject*)(ob))->ob_size = size
// 分配數(shù)組的元素個(gè)數(shù)是 size
op->allocated = size;
// 下面這條語(yǔ)句對(duì)于垃圾回收比較重要 主要作用就是將這個(gè)列表對(duì)象加入到垃圾回收的鏈表當(dāng)中
// 后面如果這個(gè)對(duì)象的 reference count 變成 0 或者其他情況 就可以進(jìn)行垃圾回收了
_PyObject_GC_TRACK(op);
return (PyObject *) op;
}在 cpython 當(dāng)中,創(chuàng)建鏈表的字節(jié)碼為 BUILD_LIST,我們可以在文件 ceval.c 當(dāng)中找到對(duì)應(yīng)的字節(jié)碼對(duì)應(yīng)的執(zhí)行步驟:
TARGET(BUILD_LIST) {
PyObject *list = PyList_New(oparg);
if (list == NULL)
goto error;
while (--oparg >= 0) {
PyObject *item = POP();
PyList_SET_ITEM(list, oparg, item);
}
PUSH(list);
DISPATCH();
}從上面 BUILD_LIST 字節(jié)碼對(duì)應(yīng)的解釋步驟可以知道,在解釋執(zhí)行字節(jié)碼 BUILD_LIST 的時(shí)候確實(shí)調(diào)用了函數(shù) PyList_New 創(chuàng)建一個(gè)新的列表。
列表 append 函數(shù)
static PyObject *
// 這個(gè)函數(shù)的傳入?yún)?shù)是列表本身 self 需要 append 的元素為 v
// 也就是將對(duì)象 v 加入到列表 self 當(dāng)中
listappend(PyListObject *self, PyObject *v)
{
if (app1(self, v) == 0)
Py_RETURN_NONE;
return NULL;
}
static int
app1(PyListObject *self, PyObject *v)
{
// PyList_GET_SIZE(self) 展開(kāi)之后為 ((PyVarObject*)(self))->ob_size
Py_ssize_t n = PyList_GET_SIZE(self);
assert (v != NULL);
// 如果元素的個(gè)數(shù)已經(jīng)等于允許的最大的元素個(gè)數(shù) 就報(bào)錯(cuò)
if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"cannot add more objects to list");
return -1;
}
// 下面的函數(shù) list_resize 會(huì)保存 ob_item 指向的位置能夠容納最少 n+1 個(gè)元素(PyObject *)
// 如果容量不夠就會(huì)進(jìn)行擴(kuò)容操作
if (list_resize(self, n+1) == -1)
return -1;
// 將對(duì)象 v 的 reference count 加一 因?yàn)榱斜懋?dāng)中使用了一次這個(gè)對(duì)象 所以對(duì)象的引用計(jì)數(shù)需要進(jìn)行加一操作
Py_INCREF(v);
PyList_SET_ITEM(self, n, v); // 宏展開(kāi)之后 ((PyListObject *)(op))->ob_item[i] = v
return 0;
}列表的擴(kuò)容機(jī)制
static int
list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize)
{
PyObject **items;
size_t new_allocated;
Py_ssize_t allocated = self->allocated;
/* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough
to accommodate the newsize. If the newsize falls lower than half
the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list.
*/
// 如果列表已經(jīng)分配的元素個(gè)數(shù)大于需求個(gè)數(shù) newsize 的就直接返回不需要進(jìn)行擴(kuò)容
if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {
assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);
Py_SIZE(self) = newsize;
return 0;
}
/* This over-allocates proportional to the list size, making room
* for additional growth. The over-allocation is mild, but is
* enough to give linear-time amortized behavior over a long
* sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
* system realloc().
* The growth pattern is: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
*/
// 這是核心的數(shù)組大小擴(kuò)容機(jī)制 new_allocated 表示新增的數(shù)組大小
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 這是一個(gè)宏定義 會(huì)申請(qǐng) new_allocated 個(gè)數(shù)元素并且將原來(lái)數(shù)組的元素拷貝到新的數(shù)組當(dāng)中
PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);
else
items = NULL;
// 如果沒(méi)有申請(qǐng)到內(nèi)存 那么報(bào)錯(cuò)
if (items == NULL) {
PyErr_NoMemory();
return -1;
}
// 更新列表當(dāng)中的元素?cái)?shù)據(jù)
self->ob_item = items;
Py_SIZE(self) = newsize;
self->allocated = new_allocated;
return 0;
}在上面的擴(kuò)容機(jī)制下,數(shù)組的大小變化大致如下所示:
newsize≈size⋅(size+1)1/8

列表的插入函數(shù) insert
在列表當(dāng)中插入一個(gè)數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單,只需要將插入位置和其后面的元素往后移動(dòng)一個(gè)位置即可,整個(gè)過(guò)程如下所示:

在 cpython 當(dāng)中列表的插入函數(shù)的實(shí)現(xiàn)如下所示:
- 參數(shù) op 表示往哪個(gè)鏈表當(dāng)中插入元素。
- 參數(shù) where 表示在鏈表的哪個(gè)位置插入元素。
- 參數(shù) newitem 表示新插入的元素。
int
PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem)
{
// 檢查是否是列表類型
if (!PyList_Check(op)) {
PyErr_BadInternalCall();
return -1;
}
// 如果是列表類型則進(jìn)行插入操作
return ins1((PyListObject *)op, where, newitem);
}
static int
ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v)
{
Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);
PyObject **items;
if (v == NULL) {
PyErr_BadInternalCall();
return -1;
}
// 如果列表的元素個(gè)數(shù)超過(guò)限制 則進(jìn)行報(bào)錯(cuò)
if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"cannot add more objects to list");
return -1;
}
// 確保列表能夠容納 n + 1 個(gè)元素
if (list_resize(self, n+1) == -1)
return -1;
// 這里是 python 的一個(gè)小 trick 就是下標(biāo)能夠有負(fù)數(shù)的原理
if (where < 0) {
where += n;
if (where < 0)
where = 0;
}
if (where > n)
where = n;
items = self->ob_item;
// 從后往前進(jìn)行元素的拷貝操作,也就是將插入位置及其之后的元素往后移動(dòng)一個(gè)位置
for (i = n; --i >= where; )
items[i+1] = items[i];
// 因?yàn)殒湵響?yīng)用的對(duì)象,因此對(duì)象的 reference count 需要進(jìn)行加一操作
Py_INCREF(v);
// 在列表當(dāng)中保存對(duì)象 v
items[where] = v;
return 0;
}列表的刪除函數(shù) remove
對(duì)于數(shù)組 ob_item 來(lái)說(shuō),刪除一個(gè)元素就需要將這個(gè)元素后面的元素往前移動(dòng),因此整個(gè)過(guò)程如下所示:

static PyObject *
listremove(PyListObject *self, PyObject *v)
{
Py_ssize_t i;
// 編譯數(shù)組 ob_item 查找和對(duì)象 v 相等的元素并且將其刪除
for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) {
int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ);
if (cmp > 0) {
if (list_ass_slice(self, i, i+1,
(PyObject *)NULL) == 0)
Py_RETURN_NONE;
return NULL;
}
else if (cmp < 0)
return NULL;
}
// 如果沒(méi)有找到這個(gè)元素就進(jìn)行報(bào)錯(cuò)處理 在下面有一個(gè)例子重新編譯 python 解釋器 將這個(gè)錯(cuò)誤內(nèi)容修改的例子
PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "list.remove(x): x not in list");
return NULL;
}執(zhí)行的 python 程序內(nèi)容為:
data = [] data.remove(1)
下面是整個(gè)修改內(nèi)容和報(bào)錯(cuò)結(jié)果:

從上面的結(jié)果我們可以看到的是,我們修改的錯(cuò)誤信息正確打印了出來(lái)。
列表的統(tǒng)計(jì)函數(shù) count
這個(gè)函數(shù)的主要作用就是統(tǒng)計(jì)列表 self 當(dāng)中有多少個(gè)元素和 v 相等。
static PyObject *
listcount(PyListObject *self, PyObject *v)
{
Py_ssize_t count = 0;
Py_ssize_t i;
for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) {
int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ);
// 如果相等則將 count 進(jìn)行加一操作
if (cmp > 0)
count++;
// 如果出現(xiàn)錯(cuò)誤就返回 NULL
else if (cmp < 0)
return NULL;
}
// 將一個(gè) Py_ssize_t 的變量變成 python 當(dāng)中的對(duì)象
return PyLong_FromSsize_t(count);
}
列表的拷貝函數(shù) copy
這是列表的淺拷貝函數(shù),它只拷貝了真實(shí) python 對(duì)象的指針,并沒(méi)有拷貝真實(shí)的 python 對(duì)象 ,從下面的代碼可以知道列表的拷貝是淺拷貝,當(dāng) b 對(duì)列表當(dāng)中的元素進(jìn)行修改時(shí),列表 a 當(dāng)中的元素也改變了。如果需要進(jìn)行深拷貝可以使用 copy 模塊當(dāng)中的 deepcopy 函數(shù)。
>>> a = [1, 2, [3, 4]] >>> b = a.copy() >>> b[2][1] = 5 >>> b [1, 2, [3, 5]]
copy 函數(shù)對(duì)應(yīng)的源代碼(listcopy)如下所示:
static PyObject *
listcopy(PyListObject *self)
{
return list_slice(self, 0, Py_SIZE(self));
}
static PyObject *
list_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh)
{
// Py_SIZE(a) 返回列表 a 當(dāng)中元素的個(gè)數(shù)(注意不是數(shù)組的長(zhǎng)度 allocated)
PyListObject *np;
PyObject **src, **dest;
Py_ssize_t i, len;
if (ilow < 0)
ilow = 0;
else if (ilow > Py_SIZE(a))
ilow = Py_SIZE(a);
if (ihigh < ilow)
ihigh = ilow;
else if (ihigh > Py_SIZE(a))
ihigh = Py_SIZE(a);
len = ihigh - ilow;
np = (PyListObject *) PyList_New(len);
if (np == NULL)
return NULL;
src = a->ob_item + ilow;
dest = np->ob_item;
// 可以看到這里循環(huán)拷貝的是指向真實(shí) python 對(duì)象的指針 并不是真實(shí)的對(duì)象
for (i = 0; i < len; i++) {
PyObject *v = src[i];
// 同樣的因?yàn)椴](méi)有創(chuàng)建新的對(duì)象,但是這個(gè)對(duì)象被新的列表使用到啦 因此他的 reference count 需要進(jìn)行加一操作 Py_INCREF(v) 的作用:將對(duì)象 v 的 reference count 加一
Py_INCREF(v);
dest[i] = v;
}
return (PyObject *)np;
}下圖就是使用 a.copy() 淺拷貝的時(shí)候,內(nèi)存的布局的示意圖,可以看到列表指向的對(duì)象數(shù)組發(fā)生了變化,但是數(shù)組中元素指向的 python 對(duì)象并沒(méi)有發(fā)生變化。

下面是對(duì)列表對(duì)象進(jìn)行深拷貝的時(shí)候內(nèi)存的大致示意圖,可以看到數(shù)組指向的 python 對(duì)象也是不一樣的。

列表的清空函數(shù) clear
當(dāng)我們?cè)谑褂?list.clear() 的時(shí)候會(huì)調(diào)用下面這個(gè)函數(shù)。清空列表需要注意的就是將表示列表當(dāng)中元素個(gè)數(shù)的 ob_size 字段設(shè)置成 0 ,同時(shí)將列表當(dāng)中所有的對(duì)象的 reference count 設(shè)置進(jìn)行 -1 操作,這個(gè)操作是通過(guò)宏 Py_XDECREF 實(shí)現(xiàn)的,這個(gè)宏還會(huì)做另外一件事就是如果這個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變成 0 了,那么就會(huì)直接釋放他的內(nèi)存。
static PyObject *
listclear(PyListObject *self)
{
list_clear(self);
Py_RETURN_NONE;
}
static int
list_clear(PyListObject *a)
{
Py_ssize_t i;
PyObject **item = a->ob_item;
if (item != NULL) {
/* Because XDECREF can recursively invoke operations on
this list, we make it empty first. */
i = Py_SIZE(a);
Py_SIZE(a) = 0;
a->ob_item = NULL;
a->allocated = 0;
while (--i >= 0) {
Py_XDECREF(item[i]);
}
PyMem_FREE(item);
}
/* Never fails; the return value can be ignored.
Note that there is no guarantee that the list is actually empty
at this point, because XDECREF may have populated it again! */
return 0;
}列表反轉(zhuǎn)函數(shù) reverse
在 python 當(dāng)中如果我們想要反轉(zhuǎn)類表當(dāng)中的內(nèi)容的話,就會(huì)使用這個(gè)函數(shù) reverse 。
>>> a = [i for i in range(10)] >>> a.reverse() >>> a [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
其對(duì)應(yīng)的源程序如下所示:
static PyObject *
listreverse(PyListObject *self)
{
if (Py_SIZE(self) > 1)
reverse_slice(self->ob_item, self->ob_item + Py_SIZE(self));
Py_RETURN_NONE;
}
static void
reverse_slice(PyObject **lo, PyObject **hi)
{
assert(lo && hi);
--hi;
while (lo < hi) {
PyObject *t = *lo;
*lo = *hi;
*hi = t;
++lo;
--hi;
}
}上面的源程序還是比較容易理解的,給 reverse_slice 傳遞的參數(shù)就是保存數(shù)據(jù)的數(shù)組的首尾地址,然后不斷的將首尾數(shù)據(jù)進(jìn)行交換(其實(shí)是交換指針指向的地址)。
總結(jié)
本文介紹了 Python 中列表對(duì)象的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),介紹了一些常用函數(shù)的實(shí)現(xiàn),包括列表的擴(kuò)容機(jī)制,插入、刪除、統(tǒng)計(jì)、拷貝、清空和反轉(zhuǎn)等操作的實(shí)現(xiàn)方式。
- 列表的擴(kuò)容機(jī)制采用了一種線性時(shí)間攤銷的方式,使得列表的插入操作具有較好的時(shí)間復(fù)雜度。
- 列表的插入、刪除和統(tǒng)計(jì)操作都是通過(guò)操作ob_item 數(shù)組實(shí)現(xiàn)的,其中插入和刪除操作需要移動(dòng)數(shù)組中的元素。
- 列表的拷貝操作是淺拷貝,需要注意的是進(jìn)行深拷貝需要使用 copy 模塊當(dāng)中的 deepcopy 函數(shù)。
- 列表清空會(huì)將 ob_size 字段設(shè)置成 0,同時(shí)需要將列表當(dāng)中的所有對(duì)象的 reference count 進(jìn)行 -1 操作,從而避免內(nèi)存泄漏。
- 列表的反轉(zhuǎn)操作可以通過(guò)交換 ob_item 數(shù)組中前后元素的位置實(shí)現(xiàn)。
總之,了解 Python 列表對(duì)象的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)有助于我們更好地理解 Python 的內(nèi)部機(jī)制,從而編寫(xiě)更高效、更可靠的 Python 代碼。
以上就是深入理解Python虛擬機(jī)中列表(list)的實(shí)現(xiàn)原理及源碼剖析的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python虛擬機(jī)列表的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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Pycharm創(chuàng)建文件時(shí)自動(dòng)生成文件頭注釋(自定義設(shè)置作者日期)
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