数据结构
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
Py_hash_t ob_shash;
char ob_sval[1];
} PyBytesObject;
typedef struct {
PyObject ob_base;
Py_ssize_t ob_size;
} PyVarObject;
typedef struct _object {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;上面的数据结构用图示如下所示：
现在我们来解释一下上面的数据结构各个字段的含义：
- ob_refcnt，这个还是对象的引用计数的个数，主要是在垃圾回收的时候有用。
- ob_type，这个是对象的数据类型。
- ob_size，表示这个对象当中字节的个数。
- ob_shash，对象的哈希值，如果还没有计算，哈希值为 -1 。
- ob_sval，一个数据存储一个字节的数据，需要注意的是 ob_sval[size] 一定等于 '\0' ，表示字符串的结尾。
可能你会有疑问上面的结构体当中并没有后面的那么多字节啊，数组只有一个字节的数据啊，这是因为在 cpython 的实现当中除了申请 PyBytesObject 大的小内存空间之外，还会在这个基础之上申请连续的额外的内存空间用于保存数据，在后续的源码分析当中可以看到这一点。
下面我们举几个例子来说明一下上面的布局：
上面是空和字符串 abc 的字节表示。
创建字节对象
下面是在 cpython 当中通过字节数创建 PyBytesObject 对象的函数。下面的函数的主要功能是创建一个能够存储 size 个字节大小的数据的 PyBytesObject 对象，下面的函数最重要的一个步骤就是申请内存空间。
static PyObject *
_PyBytes_FromSize(Py_ssize_t size, int use_calloc)
{
PyBytesObject *op;
assert(size >= 0);
if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) {
#ifdef COUNT_ALLOCS
null_strings++;
#endif
Py_INCREF(op);
return (PyObject *)op;
}
if ((size_t)size > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX - PyBytesObject_SIZE) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"byte string is too large");
return NULL;
}
// PyBytesObject_SIZE + size 就是实际申请的内存空间的大小 PyBytesObject_SIZE 就是表示 PyBytesObject 各个字段占用的实际的内存空间大小
if (use_calloc)
op = (PyBytesObject *)PyObject_Calloc(1, PyBytesObject_SIZE + size);
else
op = (PyBytesObject *)PyObject_Malloc(PyBytesObject_SIZE + size);
if (op == NULL)
return PyErr_NoMemory();
// 将对象的 ob_size 字段赋值成 size
(void)PyObject_INIT_VAR(op, &PyBytes_Type, size);
// 由于对象的哈希值还没有进行计算 因此现将哈希值赋值成 -1
op->ob_shash = -1;
if (!use_calloc)
op->ob_sval[size] = '\0';
if (size == 0) {
nullstring = op;
Py_INCREF(op);
}
return (PyObject *) op;
}我们可以使用一个写例子来看一下实际的 PyBytesObject 内存空间的大小。
>>> import sys
>>> a = b"hello world"
>>> sys.getsizeof(a)
44
>>>上面的 44 = 32 + 11 + 1 。
其中 32 是 PyBytesObject 4 个字段所占用的内存空间，ob_refcnt、ob_type、ob_size和 ob_shash 各占 8 个字节。11 是表示字符串 "hello world" 占用 11 个字节，最后一个字节是 '\0' 。
查看字节长度
这个函数主要是返回 PyBytesObject 对象的字节长度，也就是直接返回 ob_size 的值。
static Py_ssize_t
bytes_length(PyBytesObject *a)
{
// (((PyVarObject*)(ob))->ob_size)
return Py_SIZE(a);
}字节拼接
在 python 当中执行下面的代码就会执行字节拼接函数：
>>> b"abc" + b"edf"下方就是具体的执行字节拼接的函数：
static PyObject *
bytes_concat(PyObject *a, PyObject *b)
{
Py_buffer va, vb;
PyObject *result = NULL;
va.len = -1;
vb.len = -1;
// Py_buffer 当中有一个指针字段 buf 可以用户保存 PyBytesObject 当中字节数据的首地址
// PyObject_GetBuffer 函数的主要作用是将 对象 a 当中的字节数组赋值给 va 当中的 buf
if (PyObject_GetBuffer(a, &va, PyBUF_SIMPLE) != 0 ||
PyObject_GetBuffer(b, &vb, PyBUF_SIMPLE) != 0) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError, "can't concat %.100s to %.100s",
Py_TYPE(b)->tp_name, Py_TYPE(a)->tp_name);
goto done;
}
if (va.len == 0 && PyBytes_CheckExact(b)) {
result = b;
Py_INCREF(result);
goto done;
}
if (vb.len == 0 && PyBytes_CheckExact(a)) {
result = a;
Py_INCREF(result);
goto done;
}
if (va.len > PY_SSIZE_T_MAX - vb.len) {
PyErr_NoMemory();
goto done;
}
result = PyBytes_FromStringAndSize(NULL, va.len + vb.len);
// 下方就是将对象 a b 当中的字节数据拷贝到新的
if (result != NULL) {
// PyBytes_AS_STRING 宏定义在下方当中 主要就是使用 PyBytesObject 对象当中的
// ob_sval 字段 也就是将 buf 数据（也就是 a 或者 b 当中的字节数据）拷贝到 ob_sval当中
memcpy(PyBytes_AS_STRING(result), va.buf, va.len);
memcpy(PyBytes_AS_STRING(result) + va.len, vb.buf, vb.len);
}
done:
if (va.len != -1)
PyBuffer_Release(&va);
if (vb.len != -1)
PyBuffer_Release(&vb);
return result;
}#define PyBytes_AS_STRING(op) (assert(PyBytes_Check(op)), \
(((PyBytesObject *)(op))->ob_sval))我们修改一个这个函数，在其中加入一条打印语句，然后重新编译 python 执行结果如下所示：
Python 3.9.0b1 (default, Mar 23 2023, 08:35:33)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> b"abc" + b"edf"
In concat function: abc <> edf
b'abcedf'
>>> 在上面的拼接函数当中会拷贝原来的两个字节对象，因此需要谨慎使用，一旦发生非常多的拷贝的话是非常耗费内存的。因此需要警惕使用循环内的内存拼接。比如对于 [b"a", b"b", b"c"] 来说，如果使用循环拼接的话，那么会将 b"a" 拷贝两次。
>>> res = b""
>>> for item in [b"a", b"b", b"c"]:
... res += item
...
>>> res
b'abc'
>>>因为 b"a", b"b" 在拼接的时候会将他们分别拷贝一次，在进行 b"ab"，b"c" 拼接的时候又会将 ab 和 c 拷贝一次，那么具体的拷贝情况如下所示：
- "a" 拷贝了一次。
- "b" 拷贝了一次。
- "ab" 拷贝了一次。
- "c" 拷贝了一次。
但是实际上我们的需求是只需要对 [b"a", b"b", b"c"] 当中的数据各拷贝一次，如果我们要实现这一点可以使用 b"".join([b"a", b"b", b"c"])，直接将 [b"a", b"b", b"c"] 作为参数传递，然后各自只拷贝一次，具体的实现代码如下所示，在这个例子当中 sep 就是空串 b""，iterable 就是 [b"a", b"b", b"c"] 。
Py_LOCAL_INLINE(PyObject *)
STRINGLIB(bytes_join)(PyObject *sep, PyObject *iterable)
{
char *sepstr = STRINGLIB_STR(sep);
const Py_ssize_t seplen = STRINGLIB_LEN(sep);
PyObject *res = NULL;
char *p;
Py_ssize_t seqlen = 0;
Py_ssize_t sz = 0;
Py_ssize_t i, nbufs;
PyObject *seq, *item;
Py_buffer *buffers = NULL;
#define NB_STATIC_BUFFERS 10
Py_buffer static_buffers[NB_STATIC_BUFFERS];
seq = PySequence_Fast(iterable, "can only join an iterable");
if (seq == NULL) {
return NULL;
}
seqlen = PySequence_Fast_GET_SIZE(seq);
if (seqlen == 0) {
Py_DECREF(seq);
return STRINGLIB_NEW(NULL, 0);
}
#ifndef STRINGLIB_MUTABLE
if (seqlen == 1) {
item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, 0);
if (STRINGLIB_CHECK_EXACT(item)) {
Py_INCREF(item);
Py_DECREF(seq);
return item;
}
}
#endif
if (seqlen > NB_STATIC_BUFFERS) {
buffers = PyMem_NEW(Py_buffer, seqlen);
if (buffers == NULL) {
Py_DECREF(seq);
PyErr_NoMemory();
return NULL;
}
}
else {
buffers = static_buffers;
}
for (i = 0, nbufs = 0; i < seqlen; i++) {
Py_ssize_t itemlen;
item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, i);
if (PyBytes_CheckExact(item)) {
Py_INCREF(item);
buffers[i].obj = item;
buffers[i].buf = PyBytes_AS_STRING(item);
buffers[i].len = PyBytes_GET_SIZE(item);
}
else if (PyObject_GetBuffer(item, &buffers[i], PyBUF_SIMPLE) != 0) {
PyErr_Format(PyExc_TypeError,
"sequence item %zd: expected a bytes-like object, "
"%.80s found",
i, Py_TYPE(item)->tp_name);
goto error;
}
nbufs = i + 1;
itemlen = buffers[i].len;
if (itemlen > PY_SSIZE_T_MAX - sz) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"join() result is too long");
goto error;
}
sz += itemlen;
if (i != 0) {
if (seplen > PY_SSIZE_T_MAX - sz) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"join() result is too long");
goto error;
}
sz += seplen;
}
if (seqlen != PySequence_Fast_GET_SIZE(seq)) {
PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError,
"sequence changed size during iteration");
goto error;
}
}
res = STRINGLIB_NEW(NULL, sz);
if (res == NULL)
goto error;
p = STRINGLIB_STR(res);
if (!seplen) {
for (i = 0; i < nbufs; i++) {
Py_ssize_t n = buffers[i].len;
char *q = buffers[i].buf;
Py_MEMCPY(p, q, n);
p += n;
}
goto done;
}
// 具体的实现逻辑就是在这里
for (i = 0; i < nbufs; i++) {
Py_ssize_t n;
char *q;
if (i) {
// 首先现将 sepstr 拷贝到新的数组里面但是在我们举的例子当中是空串 b""
Py_MEMCPY(p, sepstr, seplen);
p += seplen;
}
n = buffers[i].len;
q = buffers[i].buf;
// 然后将列表当中第 i 个 bytes 的数据拷贝到 p 当中 这样就是实现了我们所需要的效果
Py_MEMCPY(p, q, n);
p += n;
}
goto done;
error:
res = NULL;
done:
Py_DECREF(seq);
for (i = 0; i < nbufs; i++)
PyBuffer_Release(&buffers[i]);
if (buffers != static_buffers)
PyMem_FREE(buffers);
return res;
}单字节字符
在 cpython 的内部实现当中给单字节的字符做了一个小的缓冲池：
static PyBytesObject *characters[UCHAR_MAX + 1]; // UCHAR_MAX 在 64 位系统当中等于 255当创建的 bytes 只有一个字符的时候就可以检查是否 characters 当中已经存在了，如果存在就直接返回这个已经创建好的 PyBytesObject 对象，否则再进行创建。新创建的 PyBytesObject 对象如果长度等于 1 的话也会被加入到这个数组当中。下面是 PyBytesObject 的另外一个创建函数：
PyObject *
PyBytes_FromStringAndSize(const char *str, Py_ssize_t size)
{
PyBytesObject *op;
if (size < 0) {
PyErr_SetString(PyExc_SystemError,
"Negative size passed to PyBytes_FromStringAndSize");
return NULL;
}
// 如果创建长度等于 1 而且对象在 characters 当中存在的话那么就直接返回
if (size == 1 && str != NULL &&
(op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL)
{
#ifdef COUNT_ALLOCS
one_strings++;
#endif
Py_INCREF(op);
return (PyObject *)op;
}
op = (PyBytesObject *)_PyBytes_FromSize(size, 0);
if (op == NULL)
return NULL;
if (str == NULL)
return (PyObject *) op;
Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size);
// 如果创建的对象的长度等于 1 那么久将这个对象保存到 characters 当中
if (size == 1) {
characters[*str & UCHAR_MAX] = op;
Py_INCREF(op);
}
return (PyObject *) op;
}我们可以使用下面的代码进行验证：
>>> a = b"a"
>>> b =b"a"
>>> a == b
True
>>> a is b
True
>>> a = b"aa"
>>> b = b"aa"
>>> a == b
True
>>> a is b
False从上面的代码可以知道，确实当我们创建的 bytes 的长度等于 1 的时候对象确实是同一个对象。
总结
在本篇文章当中主要给大家介绍了在 cpython 内部对于 bytes 的实现，重点介绍了 cpython 当中 PyBytesObject 的内存布局和创建 PyBytesObject 的函数，以及对于 bytes 对象的拼接细节和 cpython 内部单字节字符的缓冲池。在程序当中最好使用 join 操作进行 btyes 的拼接操作，否则效率会比较低。
到此这篇关于深入理解Python虚拟机中字节(bytes)的实现原理及源码剖析的文章就介绍到这了,更多相关Python虚拟机字节内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
