揭开Python对象的神秘面纱！

根据对象不同特点还可进一步分类：

那么，对象在 Python 内部到底长啥样呢？

由于 Python 是由 C 语言实现的，因此 Python 对象在 C 语言层面应该是一个 结构体 ，组织对象占用的内存。不同类型的对象，数据及行为均可能不同，因此可以大胆猜测：不同类型的对象由不同的结构体表示。

对象也有一些共性，比如每个对象都需要有一个 引用计数 ，用于实现 垃圾回收机制 。因此，还可以进一步猜测：表示对象的结构体有一个 公共头部 。

到底是不是这样呢？—— 接下来在源码中窥探一二。

PyObject，对象的基石

在 Python 内部，对象都由 PyObject 结构体表示，对象引用则是指针 PyObject * 。PyObject 结构体定义于头文件 object.h ，路径为 Include/object.h ，代码如下：

除了 _PyObject_HEAD_EXTRA 宏，结构体包含以下两个字段：

• 引用计数 ( ob_refcnt )

• 类型指针 ( ob_type )

引用计数 很好理解：对象被其他地方引用时加一，引用解除时减一；当引用计数为零，便可将对象回收，这是最简单的垃圾回收机制。类型指针 指向对象的 类型对象 ，类型对象 描述 实例对象 的数据及行为。

回过头来看 _PyObject_HEAD_EXTRA 宏的定义，同样在 Include/object.h 头文件内：

如果 Py_TRACE_REFS 有定义，宏展开为两个指针，看名字是用来实现 双向链表 的：

结合注释，双向链表用于跟踪所有 活跃堆对象 ，一般不启用，不深入介绍。

对于 变长对象 ，需要在 PyObject 基础上加入长度信息，这就是 PyVarObject ：

变长对象比普通对象多一个字段 ob_size ，用于记录元素个数：

至于具体对象，视其大小是否固定，需要包含头部 PyObject 或 PyVarObject 。为此，头文件准备了两个宏定义，方便其他对象使用：

例如，对于大小固定的 浮点对象 ，只需在 PyObject 头部基础上， 用一个 双精度浮点数 double 加以实现：

而对于大小不固定的 列表对象 ，则需要在 PyVarObject 头部基础上， 用一个动态数组加以实现，数组存储列表包含的对象，即 PyObject 指针：

如图， PyListObject 底层由一个数组实现，关键字段是以下 3 个：

• ob_item ，指向 动态数组 的指针，数组保存元素对象指针；

• allocated ，动态数组总长度，即列表当前的 容量 ；

• ob_size ，当前元素个数，即列表当前的 长度 ；

列表容量不足时， Python 会自动扩容，具体做法在讲解 list 源码时再详细介绍。

最后，介绍两个用于初始化对象头部的宏定义。其中，PyObject_HEAD_INIT 一般用于 定长对象 ，将引用计数 ob_refcnt 设置为 1 并将对象类型 ob_type 设置成给定类型：

PyVarObject_HEAD_INIT 在 PyObject_HEAD_INIT 基础上进一步设置 长度字段 ob_size ，一般用于 变长对象 ：

后续在研读源码过程中，将经常见到这两个宏定义。

PyTypeObject，类型的基石

在 PyObject 结构体，我们看到了 Python 中所有对象共有的信息。

对于内存中的任一个对象，不管是何类型，它刚开始几个字段肯定符合我们的预期：引用计数 、 类型指针 以及变长对象特有的 元素个数 。

随着研究不断深入，我们发现有一些棘手的问题没法回答：

• 不同类型的对象所需内存空间不同，创建对象时从哪得知内存信息呢？

• 对于给定对象，怎么判断它支持什么操作呢？

对于我们初步解读过的 PyFloatObject 和 PyListObject ，并不包括这些信息。事实上，这些作为对象的 元信息 ，应该由一个独立实体保存，与对象所属 类型 密切相关。

注意到， PyObject 中包含一个指针 ob_type ，指向一个 类型对象 ，秘密就藏在这里。类型对象 PyTypeObject 也在 Include/object.h 中定义，字段较多，只讨论关键部分：

可见 类型对象 PyTypeObject 是一个 变长对象 ，包含变长对象头部。

专有字段有：

• 类型名称 ，即 tp_name 字段；

• 类型的继承信息，例如 tp_base 字段指向基类对象；

• 创建实例对象时所需的 内存信息 ，即 bp_basicsize 和 tp_itemsize 字段；

• 该类型支持的相关 操作信息 ，即 tp_print 、 tp_getattr 等函数指针；

PyTypeObject 就是 类型对象 在 Python 中的表现形式，对应着面向对象中“类”的概念。PyTypeObject 结构很复杂，但是我们不必在此刻完全弄懂它。先有个大概的印象，知道 PyTypeObject 保存着对象的 元信息 ，描述对象的 类型 即可。

接下来，以 浮点 为例，考察 类型对象 和 实例对象 在内存中的形态和关系：

float 为浮点类型对象，系统中只有唯一一个，保存了所有浮点实例对象的元信息。而浮点实例对象就有很多了，圆周率 pi 是一个，自然对数 e 是另一个，当然还有其他。

代码中各个对象在内存的形式如下图所示：

其中，两个浮点 实例对象 都是 PyFloatObject 结构体， 除了公共头部字段 ob_refcnt 和 ob_type ，专有字段 ob_fval 保存了对应的数值。

浮点 类型对象 是一个 PyTypeObject 结构体，保存了类型名、内存分配信息以及浮点相关操作。

实例对象 ob_type 字段指向类型对象， Python 据此判断对象类型， 进而获悉关于对象的元信息，如操作方法等。再次提一遍，float 、pi 以及 e 等变量只是一个指向实际对象的指针。

由于浮点 类型对象 全局唯一，在 C 语言层面作为一个全局变量静态定义即可，Python 的确就这么做。浮点类型对象就藏身于 Object/floatobject.c 中， PyFloat_Type 是也：

其中，第 2 行初始化 ob_refcnt 、 ob_type 以及 ob_size 三个字段；第 3 行将 tp_name 字段初始化成类型名称 float ；再往下是各种操作的函数指针。

注意到 ob_type 指针指向 PyType_Type ，这也是一个静态定义的全局变量。由此可见，代表“ 类型的类型 ” 即 type 的那个对象应该就是 PyType_Type 了。

PyType_Type，类型的类型

我们初步考察了 float 类型对象，知道它在 C 语言层面是 PyFloat_Type 全局静态变量。类型是一种对象，它也有自己的类型，也就是 Python 中的 type ：

自定义类型也是如此：

那么， type 在 C 语言层面又长啥样呢？

围观 PyFloat_Type 时，我们通过 ob_type 字段揪住了 PyType_Type 。的确，它就是 type 的肉身。PyType_Type 在 Object/typeobject.c 中定义：

内建类型和自定义类对应的 PyTypeObject 对象都是这个通过 PyType_Type 创建的。PyType_Type 在 Python 的类型机制中是一个至关重要的对象，它是所有类型的类型，称为 元类型 ( meta class )。借助元类型，你可以实现很多神奇的高级操作。

注意到， PyType_Type 将自己的 ob_type 字段设置成它自己(第 2 行)，这跟我们在 Python 中看到的行为是吻合的：

至此，元类型 type 在对象体系里的位置非常清晰了：

PyBaseObject_Type，类型之基

object 是另一个特殊的类型，它是所有类型的基类。

那么，怎么找到它背后的实体呢？理论上，通过 PyFloat_Type 中 tp_base 字段顺藤摸瓜即可。

然而，我们发现这个字段在并没有初始化：

这又是什么鬼？

接着查找代码中 PyFloat_Type 出现的地方，我们在 Object/object.c 发现了蛛丝马迹：

敢情 PyFloat_Type 静态定义后还是个半成品呀！PyType_Ready 对它做进一步加工，将 PyFloat_Type 中 tp_base 字段初始化成 PyBaseObject_Type ：

PyBaseObject_Type 就是 object 背后的实体，先一睹其真容：

注意到， ob_type 字段指向 PyType_Type 跟 object 在 Python 中的行为时相吻合的：

又注意到 PyType_Ready 函数初始化 PyBaseObject_Type 时，不设置 tp_base 字段。因为继承链必须有一个终点，不然对象沿着继承链进行属性查找时便陷入死循环。

至此，我们完全弄清了 Python 对象体系中的所有实体以及关系，得到一幅完整的图画：

虽然很多细节还没来得及研究，这也算是一个里程碑式的胜利！让我们再接再厉！