Python内建类型str源码分析

这篇文章主要讲解了“Python内建类型str源码分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python内建类型str源码分析”吧！

1 Unicode

计算机存储的基本单位是字节，由8个比特位组成。由于英文只由26个字母加若干符号组成，因此英文字符可以直接用字节来保存。但是其他语言（例如中日韩等），由于字符众多，不得不使用多个字节来进行编码。

随着计算机技术的传播，非拉丁文字符编码技术不断发展，但是仍然存在两个比较大的局限性：

• 不支持多语言：一种语言的编码方案不能用于另外一种语言

• 没有统一标准：例如中文就有GBK、GB2312、GB18030等多种编码标准

由于编码方式不统一，开发人员就需要在不同编码之间来回转换，不可避免地会出现很多错误。为了解决这类不统一问题，Unicode标准被提出了。Unicode对世界上大部分文字系统进行整理、编码，让计算机可以用统一的方式处理文本。Unicode目前已经收录了超过14万个字符，天然地支持多语言。（Unicode的uni就是“统一”的词根）

2 Python中的Unicode

2.1 Unicode对象的好处

Python在3之后，str对象内部改用Unicode表示，因此在源码中成为Unicode对象。使用Unicode表示的好处是：程序核心逻辑统一使用Unicode，只需在输入、输出层进行解码、编码，可最大程度地避免各种编码问题。

图示如下：

2.2 Python对Unicode的优化

问题：由于Unicode收录字符已经超过14万个，每个字符至少需要4个字节来保存（这里应该是因为2个字节不够，所以才用4个字节，一般不会使用3个字节）。而英文字符用ASCII码表示仅需要1个字节，使用Unicode反而会使频繁使用的英文字符的开销变为原来的4倍。

首先我们来看一下Python中不同形式的str对象的大小差异：

>>> sys.getsizeof('ab') - sys.getsizeof('a')1>>> sys.getsizeof('一二') - sys.getsizeof('一')2>>> sys.getsizeof('????????') - sys.getsizeof('????')4

由此可见，Python内部对Unicode对象进行了优化：根据文本内容，选择底层存储单元。

Unicode对象底层存储根据文本字符的Unicode码位范围分成三类：

• PyUnicode_1BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+00FF之间

• PyUnicode_2BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+FFFF之间，且至少有一个字符的码位大于U+00FF

• PyUnicode_1BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+10FFFF之间，且至少有一个字符的码位大于U+FFFF

对应枚举如下：

enum PyUnicode_Kind {    PyUnicode_WCHAR_KIND = 0,    PyUnicode_1BYTE_KIND = 1,    PyUnicode_2BYTE_KIND = 2,    PyUnicode_4BYTE_KIND = 4};

根据不同的分类，选择不同的存储单元：

typedef uint32_t Py_UCS4;typedef uint16_t Py_UCS2;typedef uint8_t Py_UCS1;

对应关系如下：

由于Unicode内部存储结构因文本类型而异，因此类型kind必须作为Unicode对象公共字段进行保存。Python内部定义了一些标志位，作为Unicode公共字段：（介于笔者水平有限，这里的字段在后续内容中不会全部介绍，大家后续可以自行了解。抱拳~）

• interned：是否为interned机制维护

• kind：类型，用于区分字符底层存储单元大小

• compact：内存分配方式，对象与文本缓冲区是否分离

• asscii：文本是否均为纯ASCII

通过PyUnicode_New函数，根据文本字符数size以及最大字符maxchar初始化Unicode对象。该函数主要是根据maxchar为Unicode对象选择最紧凑的字符存储单元以及底层结构体：（源码比较长，这里就不列出了，大家可以自行了解，下面以表格形式展现）

3 Unicode对象的底层结构体

3.1 PyASCIIObject

C源码：

typedef struct {    PyObject_HEAD    Py_ssize_t length;              Py_hash_t hash;                 struct {        unsigned int interned:2;        unsigned int kind:3;        unsigned int compact:1;        unsigned int ascii:1;        unsigned int ready:1;        unsigned int :24;    } state;    wchar_t *wstr;              } PyASCIIObject;

源码分析：

length：文本长度

hash：文本哈希值

state：Unicode对象标志位

wstr：缓存C字符串的一个wchar_t指针，以“\0”结束（这里和我看的另一篇文章讲得不太一样，另一个描述是：ASCII文本紧接着位于PyASCIIObject结构体后面，我个人觉得现在的这种说法比较准确，毕竟源码结构体后面没有别的字段了）

图示如下：

（注意这里state字段后面有一个4字节大小的空洞，这是结构体字段内存对齐造成的现象，主要是为了优化内存访问效率）

ASCII文本由wstr指向，以’abc’和空字符串对象’'为例：

3.2 PyCompactUnicodeObject

如果文本不全是ASCII，Unicode对象底层便由PyCompactUnicodeObject结构体保存。C源码如下：

typedef struct {    PyASCIIObject _base;    Py_ssize_t utf8_length;         char *utf8;                     Py_ssize_t wstr_length;     } PyCompactUnicodeObject;

PyCompactUnicodeObject在PyASCIIObject的基础上增加了3个字段：

utf8_length：文本UTF8编码长度

utf8：文本UTF8编码形式，缓存以避免重复编码运算

wstr_length：wstr的“长度”（这里所谓的长度没有找到很准确的说法，笔者也不太清楚怎么能打印出来，大家可以自行研究下）

注意到，PyASCIIObject中并没有保存UTF8编码形式，这是因为ASCII本身就是合法的UTF8，这也是ASCII文本底层由PyASCIIObject保存的原因。

结构图示：

3.3 PyUnicodeObject

PyUnicodeObject则是Python中str对象的具体实现。C源码如下：

typedef struct {    PyCompactUnicodeObject _base;    union {        void *any;        Py_UCS1 *latin1;        Py_UCS2 *ucs2;        Py_UCS4 *ucs4;    } data;                     } PyUnicodeObject;

3.4 示例

在日常开发时，要结合实际情况注意字符串拼接前后的内存大小差别：

>>> import sys>>> text = 'a' * 1000>>> sys.getsizeof(text)1049>>> text += '????'>>> sys.getsizeof(text)4080

4 interned机制

如果str对象的interned标志位为1，Python虚拟机将为其开启interned机制，

源码如下：（相关信息在网上可以看到很多说法和解释，这里笔者能力有限，暂时没有找到最确切的答案，之后补充。抱拳~但是我们通过分析源码应该是能看出一些门道的）

static PyObject *interned = NULL;voidPyUnicode_InternInPlace(PyObject **p){    PyObject *s = *p;    PyObject *t;#ifdef Py_DEBUG    assert(s != NULL);    assert(_PyUnicode_CHECK(s));#else    if (s == NULL || !PyUnicode_Check(s))        return;#endif        if (!PyUnicode_CheckExact(s))        return;    if (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s))        return;    if (interned == NULL) {        interned = PyDict_New();        if (interned == NULL) {            PyErr_Clear();             return;        }    }    Py_ALLOW_RECURSION    t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);    Py_END_ALLOW_RECURSION    if (t == NULL) {        PyErr_Clear();        return;    }    if (t != s) {        Py_INCREF(t);        Py_SETREF(*p, t);        return;    }        Py_REFCNT(s) -= 2;    _PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;}

可以看到，源码前面还是做一些基本的检查。我们可以看一下37行和50行：将s添加到interned字典中时，其实s同时是key和value（这里我不太清楚为什么会这样做），所以s对应的引用计数是+2了的（具体可以看PyDict_SetDefault()的源码），所以在50行时会将计数-2，保证引用计数的正确。

考虑下面的场景：

>>> class User:    def __init__(self, name, age):        self.name = name        self.age = age>>> user = User('Tom', 21)>>> user.__dict__{'name': 'Tom', 'age': 21}

由于对象的属性由dict保存，这意味着每个User对象都要保存一个str对象‘name’，这会浪费大量的内存。而str是不可变对象，因此Python内部将有潜在重复可能的字符串都做成单例模式，这就是interned机制。Python具体做法就是在内部维护一个全局dict对象，所有开启interned机制的str对象均保存在这里，后续需要使用的时候，先创建，如果判断已经维护了相同的字符串，就会将新创建的这个对象回收掉。

示例：

由不同运算生成’abc’，最后都是同一个对象：

>>> a = 'abc'>>> b = 'ab' + 'c'>>> id(a), id(b), a is b(2752416949872, 2752416949872, True)

感谢各位的阅读，以上就是“Python内建类型str源码分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python内建类型str源码分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！