【背景】

原文链接:http://blog.csdn.net/ordeder/article/details/25343633

Python整数对象是不可变对象,什么意思呢?比如运行例如以下python语句

>>>a = 1023

>>>a = 1024

>>>b = a

>>>c = 1024

>>>d = 195

>>>e = 195



python的整数对象结构为:

typedef struct {  

    PyObject_HEAD   

    long ob_ival;  

} PyIntObject;



第一条命令运行后。python vm 创建了一个PyIntObject A,当中的ob_ival=1023记录了该整数对象的值,名字a引用该对象。即A 的 ob_refcnt=1。

当运行第二条语句的时候。python vm 又建立了新的PyIntObject B,其ob_ival值为1024.且名字a解引用AA的ob_refcnt-1变成0,系统将其回收。名字a引用对象B,B的ob_refcnt=1;

运行第三条语句,名字b引用名字a引用的对象,故而B的ob_refcnt+1。即为2。

第四条语句:c引用了不同于B的还有一个整数对象

第五条语句:d引用了小整数对象195

第六条语句: e和d引用的是同一个对象。及小整数对象

p.s. 小整数的范围为[-5,257)



在python中的PyIntObject对象ob_ival内容是不可变的。

【Python中整数对象的存储优化】

因为python中的整数对象记录的整数值是不可变的,所以在名字a的值不断变化的过程中。就就涉及到了多次对象的创建和销毁。

所以python为整数对象申请空间进行了两种优化:

优化1:为通用整数对象存储池

优化2:为小整数对象构建特殊的缓冲



        PyIntObject分为小整数对象[-5~257)及大整数对象。小整数对象在py启动过程中初始化。从而实现小整数对象的缓存,缓冲中的小整数对象在py执行期间不会被销毁。        大整数对象须要程序猿动态申请,对象在执行过程中依据ob_refcnt引用计数确定是否销毁(计数为0)。

其次。py为了优化整数对象的申请工作。为大整数对象引入了缓冲池的概念。为何引入缓冲池?我的理解是:对于系统来说。alloc一个PyIntObject对象,须要一次系统调用,为了避免每次创建对象都去调用alloc,便引入整数缓冲池的概念。

【小整数缓冲】

看着名字感觉挺奇妙。事实上就是在vm启动的时候预先将[-5~257)这些整数构建对应的整数对象。

这些整数

对象的构建所在的内存空间相同是在:通用整数对象的缓冲池。

仅仅只是这些个小整数对象的ob_refcnt不会改变

且永远>0,所以在vm执行过程中不会被销毁。所以起到了缓冲的作用。

【通用整数对象的缓冲池】

为了降低alloc系统调用申请空间,内存池一次性申请的空间不是当个PyIntObject大小,而是一个以PyIntBlock块为结构的大小的空间,每一个PyIntBlock块容纳了n个PyIntObject对象。内存池的基本数据结构例如以下:

#define BLOCK_SIZE      1000    /* 1K less typical malloc overhead */
#define BHEAD_SIZE 8 /* Enough for a 64-bit pointer */
#define N_INTOBJECTS ((BLOCK_SIZE - BHEAD_SIZE) / sizeof(PyIntObject)) struct _intblock {
struct _intblock *next;
PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];
};
typedef struct _intblock PyIntBlock; static PyIntBlock *block_list = NULL;
static PyIntObject *free_list = NULL;

系统在启动的时候。PyIntBlock *block_list为空的,在执行过程中,假设须要创建整数对象,系统会先判定block_list是否有空暇的空间供创建对象,通过fill_free_list()函数从缓冲池中获取可用的PyIntObject。

  假设free_list有空暇的PyIntObject可用,则直接在缓冲池中获取该空暇空间,你懂得。

假设没得,系统将通过alloc申请一个PyIntBlock挂入block_list中,同一时候将该块分为N_INTOBJECTS整数对象PyIntObject挂入到free_list中。

1. fill_free_list()的函数实现

static PyIntObject * fill_free_list(void)
{
PyIntObject *p, *q;
/* Python's object allocator isn't appropriate for large blocks. */
p = (PyIntObject *) PyMem_MALLOC(sizeof(PyIntBlock));
if (p == NULL)
return (PyIntObject *) PyErr_NoMemory();
((PyIntBlock *)p)->next = block_list;
block_list = (PyIntBlock *)p;
/* Link the int objects together, from rear to front, then return
the address of the last int object in the block. */
p = &((PyIntBlock *)p)->objects[0];
q = p + N_INTOBJECTS;
while (--q > p)
Py_TYPE(q) = (struct _typeobject *)(q-1); //[1]
Py_TYPE(q) = NULL;
return p + N_INTOBJECTS - 1;
}

说明[1]

py将PyIntObject->ob_type作为free_list的暂时next指针,使用了指针强制转换。尽管破坏了指针的安全原则。可是重用了>ob_type内存空间。不失为一种好方法!下图描绘了两个PyIntBlock构成的通用整数缓冲池:

2. 其余两个构建和删除整数对象相关函数:

//构建intobj
PyObject * PyInt_FromLong(long ival)
{
register PyIntObject *v;
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {
v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
Py_INCREF(v);
#ifdef COUNT_ALLOCS
if (ival >= 0)
quick_int_allocs++;
else
quick_neg_int_allocs++;
#endif
return (PyObject *) v;
}
#endif
if (free_list == NULL) { //[1]
if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)
return NULL;
}
/* Inline PyObject_New */
v = free_list;
//[2]
free_list = (PyIntObject *)Py_TYPE(v);
PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
v->ob_ival = ival;
return (PyObject *) v;
}
[1]缓冲池的空暇链表为空,通过fill_free_list()去申请新的PyIntBlock
[2](PyIntObject *)Py_TYPE(v)相当于是PyIntObject在free_list中的next指针。 //删除intobj
static void int_dealloc(PyIntObject *v)
{
if (PyInt_CheckExact(v)) { //[1]
Py_TYPE(v) = (struct _typeobject *)free_list;
free_list = v;
}
else //[2]
Py_TYPE(v)->tp_free((PyObject *)v);
}
[1] 判定假设v的引用计数为1(经过本次解引用变为0)。则将该PyIntObject空间增加到缓冲池的空暇队列。以便重用
[2]引用计数>2 将该对象引用计数减1

Python源代码--整数对象(PyIntObject)的内存池的更多相关文章

  1. Python中小整数对象池和大整数对象池

    1. 小整数对象池 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间. Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提 ...

  2. python中小整数对象池及intern机制

    小整数对象池: Python为了优化速度,使用了小整数对象池,避免为整数频繁申请和销毁 Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的,不会被垃圾回收,所有位于这个范围 ...

  3. linux内存源码分析 - 内存池

    本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 内存池是用于预先申请一些内存用于备用,当系统内存不足无法从伙伴系统和slab中获取内存时,会从内存池中获取预留的 ...

  4. Boost内存池使用与测试

    目录 Boost内存池使用与测试 什么是内存池 内存池的应用场景 安装 内存池的特征 无内存泄露 申请的内存数组没有被填充 任何数组内存块的位置都和使用operator new[]分配的内存块位置一致 ...

  5. Linux设备驱动程序 之 内存池

    内核中有些地方的内存分配是不允许失败的,为了确保这种情况下的成功分配,内核开发者建立了一种称为内存池的抽象:内存池其实就是某种形式的后备高速缓存,它试图始终保存空闲的内存,以便在紧急状态下使用: me ...

  6. python tips:小整数对象池与字符串intern

    本文为is同一性运算符的详细解释.is用于判断两个对象是否为同一个对象,具体来说是两个对象在内存中的位置是否相同. python为了提高效率,节省内存,在实现上大量使用了缓冲池技术和字符串intern ...

  7. Python 源码剖析(二)【整数对象】

    二.整数对象 1.PyIntObject 2.PyIntObject 对象的创建和维护 3.Hack PyIntObject 1.PyIntObject PyIntObject的定义: [intobj ...

  8. python 小整数池 和intern 【整理】

    小整数对象池 (在python内置了) 整数在程序中的使用非常广泛,Python为了优化速度,使用了小整数对象池,避免为整数频繁申请和销毁内存空间. Python对小整数的定义是[-5,257]这些整 ...

  9. [python 源码]整数对象的创建和维护

    刚开始学python时候,发现一个很迷惑的现象,一直到看了源码后才知道了: >>> a=6 >>> b=6 >>> a is b True 想用同 ...

随机推荐

  1. (原)UICollectionView的基本使用

    UICollectionView基本使用 学习iOS一段时间了,早听说了UICollectionView的强大一直没有机会使用,今天自己研究了一下. UICollectonView类似UITableV ...

  2. hdu 5878

    I Count Two Three Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others ...

  3. HDU 4089 && UVa 1498 Activation 带环的概率DP

    要在HDU上交的话,要用滚动数组优化一下空间. 这道题想了很久,也算是想明白了,就好好写一下吧. P1:激活游戏失败,再次尝试. P2:连接失服务器败,从队首排到队尾. P3:激活游戏成功,队首的人出 ...

  4. Exchange 正版化 授权

    网友说法: Exchange服务器版其实价格不高,企业版也就是几万左右,贵的是客户端授权,一个客户端授权大概要300多.但是,但是,中国企业买Exchange客户端一般都是可以按比例买的,比如10%- ...

  5. luogu3698 [CQOI2017]小Q的棋盘

    最长链是根节点到深度最深的结点的路径. 显然,要么直接走最长链,要么兜兜转转几个圈圈再走最长链,而最长链以外的结点因为要"兜圈",所以要经过两次. #include <ios ...

  6. python基础-range和xrange的区别

    range(start,stop,step): 1.用于循环时使用,可以给定开始,结束,和步长 例如: >>> for i in range(2,10,2):... print i, ...

  7. C++类指针初始化

    上面的代码会打印“A”. C++ 类指针定义的时候没有初始化的时候,居然可以安全的调用类内部的成员函数而不出错. 在网上查了一下:   初始化为NULL的类指针可以安全的调用不涉及类成员变量的类成员函 ...

  8. cobbler安装配置(二)

    安装环境: 操作系统:CentOS 6.5 x86_64测试机器ip:192.168.0.1 关闭防火墙.selinux:service iptables stop && chkcon ...

  9. iOS学习笔记15-序列化、偏好设置和归档

    一.本地持久化 所谓的持久化,就是将数据保存到硬盘中,使得在应用程序或机器重启后可以继续访问之前保存的数据.在iOS开发中,有很多数据持久化的方案,接下来我将尝试着介绍一下5种方案: plist文件( ...

  10. 王室联邦(bzoj 1086)

    Description “余”人国的国王想重新编制他的国家.他想把他的国家划分成若干个省,每个省都由他们王室联邦的一个成员来管理.他的国家有n个城市,编号为1..n.一些城市之间有道路相连,任意两个不 ...