深入理解 Python 虚拟机：字节（bytes）的实现原理及源码剖析
在本篇文章当中主要给大家介绍在 cpython 内部，bytes 的实现原理、内存布局以及与 bytes 相关的一个比较重要的优化点—— bytes 的拼接。
数据结构
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
Py_hash_t ob_shash;
char ob_sval[1];
/* Invariants:
* ob_sval contains space for 'ob_size+1' elements.
* ob_sval[ob_size] == 0.
* ob_shash is the hash of the string or -1 if not computed yet.
*/
} PyBytesObject;
typedef struct {
PyObject ob_base;
Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} 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 ‘ ’ ，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;
}
/* Inline PyObject_NewVar */
// 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] = ' ';
/* empty byte string singleton */
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 ‘ ’ 。
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：
/* This is also used by PyBytes_Concat() */
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;
}
/* Optimize end cases */
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;
}
/* Here is the general case. Do a pre-pass to figure out the total
* amount of space we'll need (sz), and see whether all arguments are
* bytes-like.
*/
for (i = 0, nbufs = 0; i tp_name);
goto error;
}
nbufs = i + 1; /* for error cleanup */
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;
}
}
/* Allocate result space. */
res = STRINGLIB_NEW(NULL, sz);
if (res == NULL)
goto error;
/* Catenate everything. */
p = STRINGLIB_STR(res);
if (!seplen) {
/* fast path */
for (i = 0; i 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 ob_sval, str, size);
/* share short strings */
// 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。
本篇文章是深入理解 python 虚拟机系列文章之一，文章地址：https://github.com/Chang-LeHung/dive-into-cpython
更多精彩内容合集可访问项目：https://github.com/Chang-LeHung/CSCore
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