类型对象¶
也许 Python 对象系统最重要的结构之一是定义新类型的结构:PyTypeObject
结构。类型对象可以使用任何 PyObject_*
或 PyType_*
函数来处理,但对于大多数 Python 应用程序来说,它们没有提供太多有趣的东西。这些对象是对象行为方式的基础,因此对于解释器本身以及任何实现新类型的扩展模块来说,它们都非常重要。
与大多数标准类型相比,类型对象相当大。大小的原因是每个类型对象都存储大量值,主要是 C 函数指针,每个指针都实现类型功能的一小部分。本节将详细检查类型对象的字段。这些字段将按照它们在结构中出现的顺序进行描述。
除了以下快速参考外,示例 部分还提供了 PyTypeObject
的含义和用法的快速了解。
快速参考¶
“tp 插槽”¶
PyTypeObject 插槽 [1] |
特殊方法/属性 |
信息 [2] |
||||
---|---|---|---|---|---|---|
O |
T |
D |
I |
|||
<R> |
const char * |
__name__ |
X |
X |
||
X |
X |
X |
||||
X |
X |
|||||
X |
X |
X |
||||
X |
X |
|||||
__getattribute__, __getattr__ |
G |
|||||
__setattr__, __delattr__ |
G |
|||||
% |
||||||
__repr__ |
X |
X |
X |
|||
% |
||||||
% |
||||||
% |
||||||
__hash__ |
X |
G |
||||
__call__ |
X |
X |
||||
__str__ |
X |
X |
||||
__getattribute__, __getattr__ |
X |
X |
G |
|||
__setattr__, __delattr__ |
X |
X |
G |
|||
% |
||||||
unsigned long |
X |
X |
? |
|||
const char * |
__doc__ |
X |
X |
|||
X |
G |
|||||
X |
G |
|||||
__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__ |
X |
G |
||||
X |
? |
|||||
__iter__ |
X |
|||||
__next__ |
X |
|||||
|
X |
X |
||||
|
X |
|||||
|
X |
X |
||||
__base__ |
X |
|||||
|
__dict__ |
? |
||||
__get__ |
X |
|||||
__set__, __delete__ |
X |
|||||
X |
? |
|||||
__init__ |
X |
X |
X |
|||
X |
? |
? |
||||
__new__ |
X |
X |
? |
? |
||
X |
X |
? |
? |
|||
X |
X |
|||||
< |
|
__bases__ |
~ |
|||
< |
|
__mro__ |
~ |
|||
[ |
|
|||||
void * |
__subclasses__ |
|||||
|
||||||
( |
||||||
unsigned int |
||||||
__del__ |
X |
|||||
unsigned char |
子插槽¶
插槽 |
特殊方法 |
|
---|---|---|
__await__ |
||
__aiter__ |
||
__anext__ |
||
__add__ __radd__ |
||
__iadd__ |
||
__sub__ __rsub__ |
||
__isub__ |
||
__mul__ __rmul__ |
||
__imul__ |
||
__mod__ __rmod__ |
||
__imod__ |
||
__divmod__ __rdivmod__ |
||
__pow__ __rpow__ |
||
__ipow__ |
||
__neg__ |
||
__pos__ |
||
__abs__ |
||
__bool__ |
||
__invert__ |
||
__lshift__ __rlshift__ |
||
__ilshift__ |
||
__rshift__ __rrshift__ |
||
__irshift__ |
||
__and__ __rand__ |
||
__iand__ |
||
__xor__ __rxor__ |
||
__ixor__ |
||
__or__ __ror__ |
||
__ior__ |
||
__int__ |
||
void * |
||
__float__ |
||
__floordiv__ |
||
__ifloordiv__ |
||
__truediv__ |
||
__itruediv__ |
||
__index__ |
||
__matmul__ __rmatmul__ |
||
__imatmul__ |
||
__len__ |
||
__getitem__ |
||
__setitem__, __delitem__ |
||
__len__ |
||
__add__ |
||
__mul__ |
||
__getitem__ |
||
__setitem__ __delitem__ |
||
__contains__ |
||
__iadd__ |
||
__imul__ |
||
插槽 typedef¶
typedef |
参数类型 |
返回类型 |
---|---|---|
|
||
|
void |
|
void * |
void |
|
int |
||
|
||
int |
||
|
|
|
PyObject *const char *
|
|
|
int |
||
|
||
int |
||
|
||
int |
||
|
Py_hash_t |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
int |
||
void |
||
|
int |
|
PyObject * |
|
|
|
||
|
||
|
||
int |
||
int |
||
int |
有关更多详细信息,请参见下面的插槽类型 typedef。
PyTypeObject 定义¶
PyTypeObject
的结构定义可以在 Include/object.h
中找到。为了方便参考,这里重复了其中找到的定义
typedef struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD
const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */
/* Methods to implement standard operations */
destructor tp_dealloc;
Py_ssize_t tp_vectorcall_offset;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
PyAsyncMethods *tp_as_async; /* formerly known as tp_compare (Python 2)
or tp_reserved (Python 3) */
reprfunc tp_repr;
/* Method suites for standard classes */
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
/* More standard operations (here for binary compatibility) */
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
reprfunc tp_str;
getattrofunc tp_getattro;
setattrofunc tp_setattro;
/* Functions to access object as input/output buffer */
PyBufferProcs *tp_as_buffer;
/* Flags to define presence of optional/expanded features */
unsigned long tp_flags;
const char *tp_doc; /* Documentation string */
/* Assigned meaning in release 2.0 */
/* call function for all accessible objects */
traverseproc tp_traverse;
/* delete references to contained objects */
inquiry tp_clear;
/* Assigned meaning in release 2.1 */
/* rich comparisons */
richcmpfunc tp_richcompare;
/* weak reference enabler */
Py_ssize_t tp_weaklistoffset;
/* Iterators */
getiterfunc tp_iter;
iternextfunc tp_iternext;
/* Attribute descriptor and subclassing stuff */
struct PyMethodDef *tp_methods;
struct PyMemberDef *tp_members;
struct PyGetSetDef *tp_getset;
// Strong reference on a heap type, borrowed reference on a static type
struct _typeobject *tp_base;
PyObject *tp_dict;
descrgetfunc tp_descr_get;
descrsetfunc tp_descr_set;
Py_ssize_t tp_dictoffset;
initproc tp_init;
allocfunc tp_alloc;
newfunc tp_new;
freefunc tp_free; /* Low-level free-memory routine */
inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */
PyObject *tp_bases;
PyObject *tp_mro; /* method resolution order */
PyObject *tp_cache;
PyObject *tp_subclasses;
PyObject *tp_weaklist;
destructor tp_del;
/* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6 */
unsigned int tp_version_tag;
destructor tp_finalize;
vectorcallfunc tp_vectorcall;
/* bitset of which type-watchers care about this type */
unsigned char tp_watched;
} PyTypeObject;
PyObject 插槽¶
类型对象结构扩展了 PyVarObject
结构。ob_size
字段用于动态类型(由 type_new()
创建,通常从类语句中调用)。请注意,PyType_Type
(元类型)初始化 tp_itemsize
,这意味着它的实例(即类型对象)必须具有 ob_size
字段。
-
Py_ssize_t PyObject.ob_refcnt¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
这是类型对象的引用计数,由
PyObject_HEAD_INIT
宏初始化为1
。请注意,对于静态分配的类型对象,类型的实例(其ob_type
指回该类型的对象)不计入引用。但是,对于动态分配的类型对象,实例确实计入引用。继承
此字段不会被子类型继承。
-
PyTypeObject *PyObject.ob_type¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
这是类型的类型,换句话说,是它的元类型。它由
PyObject_HEAD_INIT
宏的参数初始化,其值通常应为&PyType_Type
。但是,对于必须在 Windows (至少) 上可用的动态加载的扩展模块,编译器会抱怨这不是一个有效的初始化程序。因此,约定是将NULL
传递给PyObject_HEAD_INIT
宏,并在模块初始化函数的开始处显式初始化此字段,然后再执行任何其他操作。这通常像这样完成:Foo_Type.ob_type = &PyType_Type;
应该在创建类型的任何实例之前完成此操作。
PyType_Ready()
检查ob_type
是否为NULL
,如果是,则将其初始化为基类的ob_type
字段。PyType_Ready()
如果此字段非零,则不会更改此字段。继承
此字段被子类型继承。
PyVarObject 槽¶
-
Py_ssize_t PyVarObject.ob_size¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
对于静态分配的类型对象,此字段应初始化为零。对于动态分配的类型对象,此字段具有特殊的内部含义。
继承
此字段不会被子类型继承。
PyTypeObject 槽¶
每个槽都有一个描述继承的部分。如果 PyType_Ready()
可以在字段设置为 NULL
时设置一个值,则还会有一个“默认”部分。(请注意,在 PyBaseObject_Type
和 PyType_Type
上设置的许多字段实际上充当默认值。)
-
const char *PyTypeObject.tp_name¶
指向一个以 NULL 结尾的字符串的指针,其中包含类型的名称。对于作为模块全局变量访问的类型,该字符串应该是完整的模块名称,后跟一个点,后跟类型名称;对于内置类型,它应该只是类型名称。如果模块是包的子模块,则完整的包名称是完整模块名称的一部分。例如,在包
P
中的子包Q
中的模块M
中定义的名为T
的类型应具有tp_name
初始化器"P.Q.M.T"
。对于动态分配的类型对象,这应该只是类型名称,模块名称显式存储在类型字典中,作为键
'__module__'
的值。对于静态分配的类型对象,tp_name 字段应包含一个点。最后一个点之前的所有内容都可以作为
__module__
属性访问,最后一个点之后的所有内容都可以作为__name__
属性访问。如果不存在点,则整个
tp_name
字段可以作为__name__
属性访问,并且__module__
属性是未定义的(除非如上所述在字典中显式设置)。这意味着您的类型将无法 pickle。此外,它不会列在用 pydoc 创建的模块文档中。此字段不能为
NULL
。它是PyTypeObject()
中唯一必需的字段(可能除了tp_itemsize
之外)。继承
此字段不会被子类型继承。
-
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_basicsize¶
-
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_itemsize¶
这些字段允许计算类型实例的大小(以字节为单位)。
有两种类型的类型:具有固定长度实例的类型具有零
tp_itemsize
字段,具有可变长度实例的类型具有非零tp_itemsize
字段。对于具有固定长度实例的类型,所有实例都具有相同的大小,在tp_basicsize
中给出。对于具有可变长度实例的类型,实例必须具有
ob_size
字段,并且实例大小为tp_basicsize
加上 N 乘以tp_itemsize
,其中 N 是对象的“长度”。 N 的值通常存储在实例的ob_size
字段中。但也存在例外:例如,整数使用负的ob_size
来表示负数,而 N 在那里是abs(ob_size)
。此外,实例布局中存在ob_size
字段并不意味着实例结构是可变长度的(例如,列表类型的结构具有固定长度的实例,但这些实例具有有意义的ob_size
字段)。基本大小包括由宏
PyObject_HEAD
或PyObject_VAR_HEAD
(无论使用哪个来声明实例结构)声明的实例中的字段,这反过来包括_ob_prev
和_ob_next
字段(如果它们存在)。这意味着获取tp_basicsize
的初始值的唯一正确方法是对用于声明实例布局的结构使用sizeof
运算符。基本大小不包括 GC 标头大小。关于对齐的说明:如果可变项需要特定的对齐方式,则应由
tp_basicsize
的值来处理。示例:假设一个类型实现了一个double
数组。tp_itemsize
是sizeof(double)
。程序员有责任确保tp_basicsize
是sizeof(double)
的倍数(假设这是double
的对齐要求)。对于任何具有可变长度实例的类型,此字段不能为
NULL
。继承
这些字段由子类型单独继承。如果基类型具有非零的
tp_itemsize
,通常在子类型中将tp_itemsize
设置为不同的非零值是不安全的(尽管这取决于基类型的实现)。
-
destructor PyTypeObject.tp_dealloc¶
指向实例析构函数的指针。除非类型保证其实例永远不会被释放(如单例
None
和Ellipsis
的情况),否则必须定义此函数。函数签名是void tp_dealloc(PyObject *self);
当新的引用计数为零时,析构函数由
Py_DECREF()
和Py_XDECREF()
宏调用。此时,实例仍然存在,但没有对它的引用。析构函数应释放实例拥有的所有引用,释放实例拥有的所有内存缓冲区(使用与用于分配缓冲区的分配函数相对应的释放函数),并调用类型的tp_free
函数。如果类型不可子类型化(没有设置Py_TPFLAGS_BASETYPE
标志位),则可以直接调用对象释放器,而不是通过tp_free
。对象释放器应该是用于分配实例的释放器;如果实例是使用PyObject_New
或PyObject_NewVar
分配的,则通常为PyObject_Del()
;如果实例是使用PyObject_GC_New
或PyObject_GC_NewVar
分配的,则为PyObject_GC_Del()
。如果该类型支持垃圾回收(已设置
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位),则析构函数应在清除任何成员字段之前调用PyObject_GC_UnTrack()
。static void foo_dealloc(foo_object *self) { PyObject_GC_UnTrack(self); Py_CLEAR(self->ref); Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *)self); }
最后,如果该类型是堆分配的 (
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
),则释放器应在调用类型释放器之后(通过Py_DECREF()
)释放对其类型对象拥有的引用。为了避免悬空指针,推荐的实现方法是static void foo_dealloc(foo_object *self) { PyTypeObject *tp = Py_TYPE(self); // free references and buffers here tp->tp_free(self); Py_DECREF(tp); }
警告
在垃圾回收的 Python 中,
tp_dealloc
可以从任何 Python 线程调用,而不仅仅是创建对象的线程(如果对象成为引用计数循环的一部分,则该循环可能由任何线程上的垃圾回收收集)。对于 Python API 调用来说,这不是问题,因为调用tp_dealloc
的线程将拥有全局解释器锁 (GIL)。但是,如果正在销毁的对象反过来又销毁了来自其他 C 或 C++ 库的对象,则应注意确保在调用tp_dealloc
的线程上销毁这些对象不会违反库的任何假设。继承
此字段被子类型继承。
-
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_vectorcall_offset¶
一个可选的偏移量,指向实现使用 vectorcall 协议 调用对象的每个实例的函数,这是更简单的
tp_call
的更高效替代方案。只有当设置了
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
标志时,才使用此字段。如果设置了该标志,则该值必须是一个正整数,其中包含实例中vectorcallfunc
指针的偏移量。vectorcallfunc 指针可以为
NULL
,在这种情况下,实例的行为就好像没有设置Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
一样:调用实例将回退到tp_call
。任何设置
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
的类还必须设置tp_call
,并确保其行为与 vectorcallfunc 函数一致。这可以通过将 tp_call 设置为PyVectorcall_Call()
来完成。在 3.8 版本中更改: 在 3.8 版本之前,此槽名为
tp_print
。在 Python 2.x 中,它用于打印到文件。在 Python 3.0 到 3.7 中,它未使用。在 3.12 版本中更改: 在 3.12 版本之前,不建议 可变堆类型 实现 vectorcall 协议。当用户在 Python 代码中设置
__call__
时,只会更新 tp_call,这可能会导致它与 vectorcall 函数不一致。自 3.12 版本以来,设置__call__
将通过清除Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
标志来禁用 vectorcall 优化。继承
此字段始终被继承。但是,
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
标志并不总是被继承。如果未设置该标志,则子类将不会使用 vectorcall,除非显式调用PyVectorcall_Call()
。
-
getattrfunc PyTypeObject.tp_getattr¶
一个可选的指向获取属性字符串函数的指针。
此字段已弃用。当它被定义时,它应该指向一个功能与
tp_getattro
函数相同,但使用 C 字符串而不是 Python 字符串对象来给出属性名称的函数。继承
此字段与
tp_getattro
一起由子类型继承:当子类型的tp_getattr
和tp_getattro
都为NULL
时,子类型会从其基类型继承tp_getattr
和tp_getattro
。
-
setattrfunc PyTypeObject.tp_setattr¶
一个可选的指向设置和删除属性的函数的指针。
此字段已弃用。当它被定义时,它应该指向一个功能与
tp_setattro
函数相同,但使用 C 字符串而不是 Python 字符串对象来给出属性名称的函数。继承
此字段与
tp_setattro
一起由子类型继承:当子类型的tp_setattr
和tp_setattro
都为NULL
时,子类型会从其基类型继承tp_setattr
和tp_setattro
。
-
PyAsyncMethods *PyTypeObject.tp_as_async¶
指向一个附加结构的指针,该结构仅包含与在 C 级别实现 可等待 和 异步迭代器 协议的对象相关的字段。有关详细信息,请参阅 异步对象结构。
3.5 版本新增: 以前称为
tp_compare
和tp_reserved
。继承
tp_as_async
字段不被继承,但其中包含的字段会被单独继承。
-
reprfunc PyTypeObject.tp_repr¶
一个可选的指向实现内置函数
repr()
的函数的指针。签名与
PyObject_Repr()
的相同PyObject *tp_repr(PyObject *self);
该函数必须返回一个字符串或一个 Unicode 对象。理想情况下,此函数应返回一个字符串,该字符串在传递给
eval()
时,在给定合适的环境下,会返回一个具有相同值的对象。如果这不可行,它应该返回一个以'<'
开头并以'>'
结尾的字符串,从中可以推断出对象的类型和值。继承
此字段被子类型继承。
默认
当此字段未设置时,将返回
<%s object at %p>
形式的字符串,其中%s
替换为类型名称,%p
替换为对象的内存地址。
-
PyNumberMethods *PyTypeObject.tp_as_number¶
指向一个附加结构的指针,该结构仅包含与实现数字协议的对象相关的字段。这些字段在 数字对象结构 中进行了说明。
继承
tp_as_number
字段不被继承,但其中包含的字段会被单独继承。
-
PySequenceMethods *PyTypeObject.tp_as_sequence¶
指向一个附加结构的指针,该结构仅包含与实现序列协议的对象相关的字段。这些字段在 序列对象结构 中进行了说明。
继承
tp_as_sequence
字段不被继承,但其中包含的字段会被单独继承。
-
PyMappingMethods *PyTypeObject.tp_as_mapping¶
指向一个附加结构的指针,该结构仅包含与实现映射协议的对象相关的字段。这些字段在 映射对象结构 中进行了说明。
继承
tp_as_mapping
字段不被继承,但其中包含的字段会被单独继承。
-
hashfunc PyTypeObject.tp_hash¶
一个可选的函数指针,用于实现内置函数
hash()
。其签名与
PyObject_Hash()
相同。Py_hash_t tp_hash(PyObject *);
值
-1
不应作为正常返回值返回;当计算哈希值时发生错误时,该函数应设置一个异常并返回-1
。当此字段未设置(且
tp_richcompare
未设置)时,尝试获取对象的哈希值会引发TypeError
。 这与将其设置为PyObject_HashNotImplemented()
相同。此字段可以显式设置为
PyObject_HashNotImplemented()
,以阻止从父类型继承哈希方法。这被解释为在 Python 级别等效于__hash__ = None
,从而使isinstance(o, collections.Hashable)
正确返回False
。请注意,反之亦然 - 在 Python 级别的类上设置__hash__ = None
将导致tp_hash
插槽设置为PyObject_HashNotImplemented()
。继承
此字段与
tp_richcompare
一起被子类型继承:当子类型的tp_richcompare
和tp_hash
都为NULL
时,子类型将同时继承tp_richcompare
和tp_hash
。默认
PyBaseObject_Type
使用PyObject_GenericHash()
。
-
ternaryfunc PyTypeObject.tp_call¶
一个可选的函数指针,用于实现调用对象。如果对象不可调用,则应为
NULL
。其签名与PyObject_Call()
相同。PyObject *tp_call(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs);
继承
此字段被子类型继承。
-
reprfunc PyTypeObject.tp_str¶
一个可选的函数指针,用于实现内置操作
str()
。(请注意,现在str
是一种类型,而str()
调用该类型的构造函数。此构造函数调用PyObject_Str()
来完成实际工作,而PyObject_Str()
将调用此处理程序。)其签名与
PyObject_Str()
相同。PyObject *tp_str(PyObject *self);
该函数必须返回字符串或 Unicode 对象。 它应该是对象的“友好”字符串表示形式,因为这是
print()
函数等将使用的表示形式。继承
此字段被子类型继承。
默认
当此字段未设置时,将调用
PyObject_Repr()
返回字符串表示形式。
-
getattrofunc PyTypeObject.tp_getattro¶
一个可选的获取属性函数指针。
其签名与
PyObject_GetAttr()
相同。PyObject *tp_getattro(PyObject *self, PyObject *attr);
通常将其设置为
PyObject_GenericGetAttr()
很方便,它实现了查找对象属性的正常方法。继承
此字段与
tp_getattr
一起被子类型继承:当子类型的tp_getattr
和tp_getattro
都为NULL
时,子类型将从其基类型同时继承tp_getattr
和tp_getattro
。默认
PyBaseObject_Type
使用PyObject_GenericGetAttr()
。
-
setattrofunc PyTypeObject.tp_setattro¶
一个可选的指向设置和删除属性的函数的指针。
其签名与
PyObject_SetAttr()
相同。int tp_setattro(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value);
此外,必须支持将value 设置为
NULL
来删除属性。 通常,将其设置为PyObject_GenericSetAttr()
很方便,它实现了设置对象属性的正常方法。继承
此字段与
tp_setattr
一起被子类型继承:当子类型的tp_setattr
和tp_setattro
都为NULL
时,子类型将从其基类型同时继承tp_setattr
和tp_setattro
。默认
PyBaseObject_Type
使用PyObject_GenericSetAttr()
。
-
PyBufferProcs *PyTypeObject.tp_as_buffer¶
指向一个附加结构的指针,该结构包含仅与实现缓冲区接口的对象相关的字段。 这些字段在缓冲区对象结构中进行了文档说明。
继承
tp_as_buffer
字段不被继承,但其中包含的字段会被单独继承。
-
unsigned long PyTypeObject.tp_flags¶
此字段是各种标志的位掩码。 一些标志指示某些情况下的变体语义;另一些标志用于指示类型对象中的某些字段(或通过
tp_as_number
,tp_as_sequence
,tp_as_mapping
和tp_as_buffer
引用的扩展结构中的字段),这些字段在历史上并非总是存在,而是有效的;如果此类标志位被清除,则必须禁止访问其保护的类型字段,并且必须将其视为具有零值或NULL
值。继承
此字段的继承很复杂。 大多数标志位是单独继承的,即如果基类型设置了标志位,则子类型将继承此标志位。 如果继承了扩展结构,则与扩展结构有关的标志位将被严格继承,即基类型的标志位值将与指向扩展结构的指针一起复制到子类型中。
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位与tp_traverse
和tp_clear
字段一起继承,即,如果子类型中的Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位被清除,并且子类型中的tp_traverse
和tp_clear
字段存在并且具有NULL
值。 .. XXX 大多数标志位真的是单独继承的吗?默认
PyBaseObject_Type
使用Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE
。位掩码
当前定义了以下位掩码;可以使用
|
运算符将它们或运算在一起,以形成tp_flags
字段的值。宏PyType_HasFeature()
接受一个类型和一个标志值, tp 和 f,并检查tp->tp_flags & f
是否非零。-
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE¶
当类型对象本身在堆上分配时,例如,使用
PyType_FromSpec()
动态创建的类型时,会设置此位。在这种情况下,其实例的ob_type
字段被视为对该类型的引用,并且在创建新实例时,该类型对象被 INCREF,并在实例被销毁时被 DECREF(这不适用于子类型的实例;只有实例的 ob_type 引用的类型才会 INCREF 或 DECREF)。堆类型也应该支持垃圾回收,因为它们可以与自己的模块对象形成引用循环。继承
???
-
Py_TPFLAGS_BASETYPE¶
当该类型可以用作另一个类型的基类型时,会设置此位。 如果此位被清除,则该类型不能被子类型化(类似于 Java 中的“final”类)。
继承
???
-
Py_TPFLAGS_READY¶
当类型对象已由
PyType_Ready()
完全初始化时,会设置此位。继承
???
-
Py_TPFLAGS_READYING¶
当
PyType_Ready()
正在初始化类型对象时,会设置此位。继承
???
-
Py_TPFLAGS_HAVE_GC¶
当对象支持垃圾回收时,会设置此位。如果设置了此位,则必须使用
PyObject_GC_New
创建实例,并使用PyObject_GC_Del()
销毁实例。 更多信息请参见支持循环垃圾回收部分。此位还意味着类型对象中存在与 GC 相关的字段tp_traverse
和tp_clear
。继承
组:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位与tp_traverse
和tp_clear
字段一起继承,即,如果子类型中的Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位被清除,并且子类型中的tp_traverse
和tp_clear
字段存在并且具有NULL
值。
-
Py_TPFLAGS_DEFAULT¶
这是一个位掩码,其中包含与类型对象及其扩展结构中某些字段的存在相关的所有位。目前,它包括以下位:
Py_TPFLAGS_HAVE_STACKLESS_EXTENSION
。继承
???
-
Py_TPFLAGS_METHOD_DESCRIPTOR¶
此位表示对象的行为类似于未绑定的方法。
如果为
type(meth)
设置了此标志,则meth.__get__(obj, cls)(*args, **kwds)
(其中obj
不是 None) 必须等效于meth(obj, *args, **kwds)
。meth.__get__(None, cls)(*args, **kwds)
必须等价于meth(*args, **kwds)
。
此标志为典型的如
obj.meth()
的方法调用启用优化:它避免为obj.meth
创建临时的“绑定方法”对象。3.8 版本新增。
继承
此标志永远不会被未设置
Py_TPFLAGS_IMMUTABLETYPE
标志的类型继承。对于扩展类型,当继承tp_descr_get
时,它会被继承。
-
Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT¶
此位表示该类的实例具有 ~object.__dict__ 属性,并且字典的空间由虚拟机管理。
如果设置了此标志,则还应设置
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
。类型遍历函数必须调用
PyObject_VisitManagedDict()
,并且其清除函数必须调用PyObject_ClearManagedDict()
。3.12 版本新增。
继承
除非在超类中设置了
tp_dictoffset
字段,否则此标志会被继承。
-
Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF¶
此位表示该类的实例应该是可弱引用的。
3.12 版本新增。
继承
除非在超类中设置了
tp_weaklistoffset
字段,否则此标志会被继承。
-
Py_TPFLAGS_ITEMS_AT_END¶
仅可用于可变大小的类型,即具有非零
tp_itemsize
的类型。表示此类型的实例的可变大小部分位于实例内存区域的末尾,偏移量为
Py_TYPE(obj)->tp_basicsize
(在每个子类中可能不同)。设置此标志时,请确保所有超类都使用此内存布局,或者都不是可变大小的。Python 不会对此进行检查。
3.12 版本新增。
继承
此标志会被继承。
-
Py_TPFLAGS_LONG_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_LIST_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_TUPLE_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_BYTES_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_UNICODE_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_DICT_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_BASE_EXC_SUBCLASS¶
-
Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS¶
这些标志被诸如
PyLong_Check()
之类的函数用来快速确定类型是否是内置类型的子类;这种特定的检查比像PyObject_IsInstance()
这样的通用检查更快。从内置类型继承的自定义类型应适当设置其tp_flags
,否则与此类类型交互的代码将根据使用的检查类型而表现不同。
-
Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE¶
当类型结构中存在
tp_finalize
插槽时,将设置此位。3.4 版本新增。
3.8 版本起已弃用: 此标志不再必要,因为解释器假定类型结构中始终存在
tp_finalize
插槽。
-
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL¶
当类实现 vectorcall 协议时,将设置此位。 有关详细信息,请参见
tp_vectorcall_offset
。继承
如果也继承了
tp_call
,则会继承此位。3.9 版本新增。
在 3.12 版本中变更: 当重新分配类的
__call__()
方法时,现在会从类中删除此标志。现在,可变类可以继承此标志。
-
Py_TPFLAGS_IMMUTABLETYPE¶
对于不可变的类型对象,会设置此位:不能设置或删除类型属性。
PyType_Ready()
会自动将此标志应用于静态类型。继承
此标志不会被继承。
3.10 版本新增。
-
Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION¶
禁止创建该类型的实例:将
tp_new
设置为 NULL,并且不在类型字典中创建__new__
键。该标志必须在创建类型之前设置,而不是之后。例如,它必须在对该类型调用
PyType_Ready()
之前设置。如果
tp_base
为 NULL 或&PyBaseObject_Type
并且tp_new
为 NULL,则会在静态类型上自动设置该标志。继承
此标志不会被继承。但是,除非子类提供非 NULL 的
tp_new
(这只能通过 C API 实现),否则子类将不可实例化。3.10 版本新增。
-
Py_TPFLAGS_MAPPING¶
此位表示该类的实例在用作
match
块的主题时,可以匹配映射模式。 当注册或子类化collections.abc.Mapping
时,会自动设置它,当注册collections.abc.Sequence
时,会取消设置它。注意
Py_TPFLAGS_MAPPING
和Py_TPFLAGS_SEQUENCE
是互斥的;同时启用这两个标志是错误的。继承
此标志会被尚未设置
Py_TPFLAGS_SEQUENCE
的类型继承。另请参阅
PEP 634 – 结构化模式匹配:规范
3.10 版本新增。
-
Py_TPFLAGS_SEQUENCE¶
此位表示当该类的实例用作
match
代码块的主题时,可以匹配序列模式。当注册或子类化collections.abc.Sequence
时会自动设置此位,而当注册collections.abc.Mapping
时会取消设置此位。注意
Py_TPFLAGS_MAPPING
和Py_TPFLAGS_SEQUENCE
是互斥的;同时启用这两个标志是错误的。继承
此标志会被尚未设置
Py_TPFLAGS_MAPPING
的类型继承。另请参阅
PEP 634 – 结构化模式匹配:规范
3.10 版本新增。
-
Py_TPFLAGS_VALID_VERSION_TAG¶
内部使用。请勿设置或取消设置此标志。要指示类已更改,请调用
PyType_Modified()
警告
此标志存在于头文件中,但未使用。它将在 CPython 的未来版本中删除。
-
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE¶
-
const char *PyTypeObject.tp_doc¶
一个可选的指向以 NUL 结尾的 C 字符串的指针,它给出了此类型对象的文档字符串。这会作为类型及其类型实例上的
__doc__
属性公开。继承
此字段不会被子类型继承。
-
traverseproc PyTypeObject.tp_traverse¶
一个可选的指向垃圾收集器的遍历函数的指针。仅当设置了
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位时才使用。其签名为int tp_traverse(PyObject *self, visitproc visit, void *arg);
关于 Python 垃圾回收方案的更多信息,请参见 支持循环垃圾回收 部分。
tp_traverse
指针被垃圾收集器用来检测引用循环。tp_traverse
函数的典型实现只是在其拥有的实例成员中,对每个属于 Python 对象的成员调用Py_VISIT()
。例如,以下是来自_thread
扩展模块中的函数local_traverse()
static int local_traverse(localobject *self, visitproc visit, void *arg) { Py_VISIT(self->args); Py_VISIT(self->kw); Py_VISIT(self->dict); return 0; }
请注意,
Py_VISIT()
仅在那些可以参与引用循环的成员上调用。尽管还有一个self->key
成员,但它只能是NULL
或 Python 字符串,因此不能成为引用循环的一部分。另一方面,即使您知道某个成员永远不会成为循环的一部分,作为调试辅助手段,您可能仍然希望访问它,以便
gc
模块的get_referents()
函数会包含它。堆类型(
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
)必须使用Py_VISIT(Py_TYPE(self));
这仅在 Python 3.9 中需要。为了支持 Python 3.8 及更早的版本,此行必须是条件性的
#if PY_VERSION_HEX >= 0x03090000 Py_VISIT(Py_TYPE(self)); #endif
如果在
tp_flags
字段中设置了Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT
位,则 traverse 函数必须像这样调用PyObject_VisitManagedDict()
PyObject_VisitManagedDict((PyObject*)self, visit, arg);
警告
在实现
tp_traverse
时,只需要访问实例拥有(通过对它们具有强引用)的成员。例如,如果一个对象通过tp_weaklist
插槽支持弱引用,则支持链表的指针(tp_weaklist 指向的指针)必须不被访问,因为该实例不直接拥有对其自身的弱引用(弱引用列表是为了支持弱引用机制,但实例对其中的元素没有强引用,因为即使实例仍然存在,也允许删除它们)。请注意,
Py_VISIT()
要求local_traverse()
的 *visit* 和 *arg* 参数具有这些特定的名称;不要随意命名它们。堆分配类型 的实例保持对其类型的引用。因此,它们的遍历函数必须访问
Py_TYPE(self)
,或者通过调用另一个堆分配类型(例如堆分配的超类)的tp_traverse
来委派此责任。如果它们不这样做,则类型对象可能无法被垃圾回收。在 3.9 版本中更改: 堆分配类型应在
tp_traverse
中访问Py_TYPE(self)
。在早期版本的 Python 中,由于 错误 40217,这样做可能会导致子类崩溃。继承
组:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
此字段与
tp_clear
和Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位一起被子类型继承:如果子类型中所有位都为零,则标志位、tp_traverse
和tp_clear
都从基类型继承。
-
inquiry PyTypeObject.tp_clear¶
一个可选的指向垃圾收集器的清除函数的指针。仅当设置了
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位时才使用。其签名为int tp_clear(PyObject *);
tp_clear
成员函数用于在垃圾收集器检测到的循环垃圾中打破引用循环。综合来看,系统中所有的tp_clear
函数必须组合起来以打破所有引用循环。这很微妙,如果有任何疑问,请提供tp_clear
函数。例如,元组类型不实现tp_clear
函数,因为可以证明没有任何引用循环可以完全由元组组成。因此,其他类型的tp_clear
函数必须足以打破任何包含元组的循环。这并不是显而易见的,而且很少有很好的理由避免实现tp_clear
。tp_clear
的实现应该删除实例对其可能是 Python 对象的成员的引用,并将指向这些成员的指针设置为NULL
,如下例所示static int local_clear(localobject *self) { Py_CLEAR(self->key); Py_CLEAR(self->args); Py_CLEAR(self->kw); Py_CLEAR(self->dict); return 0; }
应该使用
Py_CLEAR()
宏,因为清除引用很微妙:在将指向包含对象的指针设置为NULL
之后,才能释放(通过Py_DECREF()
)对包含对象的引用。这是因为释放引用可能会导致包含的对象变成垃圾,从而触发一系列回收活动,其中可能包括调用任意 Python 代码(由于与包含对象关联的终结器或弱引用回调)。如果此类代码有可能再次引用 self,那么重要的是,此时指向包含对象的指针为NULL
,以便 self 知道不能再使用包含的对象。Py_CLEAR()
宏以安全的顺序执行操作。如果在
tp_flags
字段中设置了Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT
位,则遍历函数必须像这样调用PyObject_ClearManagedDict()
PyObject_ClearManagedDict((PyObject*)self);
请注意,
tp_clear
并非总是在实例被释放之前调用。例如,当引用计数足以确定不再使用对象时,不会涉及循环垃圾收集器,而是直接调用tp_dealloc
。由于
tp_clear
函数的目标是打破引用循环,因此没有必要清除像 Python 字符串或 Python 整数这样的包含对象,因为它们不能参与引用循环。另一方面,清除所有包含的 Python 对象可能很方便,并编写类型的tp_dealloc
函数来调用tp_clear
。关于 Python 垃圾回收方案的更多信息,请参见 支持循环垃圾回收 部分。
继承
组:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
此字段与
tp_traverse
和Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位一起被子类型继承:如果子类型中的标志位、tp_traverse
和tp_clear
都为零,则它们都从基类型继承。
-
richcmpfunc PyTypeObject.tp_richcompare¶
指向富比较函数的可选指针,其签名如下
PyObject *tp_richcompare(PyObject *self, PyObject *other, int op);
保证第一个参数是由
PyTypeObject
定义的类型的实例。该函数应返回比较的结果(通常为
Py_True
或Py_False
)。如果比较未定义,则必须返回Py_NotImplemented
;如果发生其他错误,则必须返回NULL
并设置异常条件。定义以下常量以用作
tp_richcompare
和PyObject_RichCompare()
的第三个参数常量
比较
-
Py_LT¶
<
-
Py_LE¶
<=
-
Py_EQ¶
==
-
Py_NE¶
!=
-
Py_GT¶
>
-
Py_GE¶
>=
定义以下宏来简化富比较函数的编写
-
Py_RETURN_RICHCOMPARE(VAL_A, VAL_B, op)¶
根据比较的结果,从函数返回
Py_True
或Py_False
。VAL_A 和 VAL_B 必须可以通过 C 比较运算符进行排序(例如,它们可以是 C 整数或浮点数)。第三个参数指定请求的操作,与PyObject_RichCompare()
相同。返回的值是一个新的 强引用。
如果发生错误,则设置异常并从函数返回
NULL
。在 3.7 版本中添加。
继承
此字段与
tp_hash
一起由子类型继承:当子类型的tp_richcompare
和tp_hash
都为NULL
时,子类型将继承tp_richcompare
和tp_hash
。默认
PyBaseObject_Type
提供了一个tp_richcompare
实现,可以被继承。但是,如果只定义了tp_hash
,则即使继承的函数也不会被使用,并且该类型的实例将无法参与任何比较。-
Py_LT¶
-
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_weaklistoffset¶
虽然仍然支持此字段,但如果可能,应使用
Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF
。如果此类型的实例可弱引用,则此字段大于零,并包含实例结构中弱引用列表头的偏移量(忽略 GC 标头,如果存在);此偏移量由
PyObject_ClearWeakRefs()
和PyWeakref_*
函数使用。实例结构需要包含一个类型为 PyObject* 的字段,该字段初始化为NULL
。不要将此字段与
tp_weaklist
混淆;后者是类型对象本身的弱引用的列表头。同时设置
Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF
位和tp_weaklistoffset
是错误的。继承
此字段由子类型继承,但请参阅下面列出的规则。子类型可以覆盖此偏移量;这意味着子类型使用与基类型不同的弱引用列表头。由于列表头始终通过
tp_weaklistoffset
找到,因此这应该不是问题。默认
如果在
tp_flags
字段中设置了Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF
位,则tp_weaklistoffset
将被设置为负值,以指示使用此字段是不安全的。
-
getiterfunc PyTypeObject.tp_iter¶
一个可选的函数指针,该函数返回对象的迭代器。它的存在通常表示此类型的实例是可迭代的(尽管序列可能在没有此函数的情况下也是可迭代的)。
此函数具有与
PyObject_GetIter()
相同的签名。PyObject *tp_iter(PyObject *self);
继承
此字段被子类型继承。
-
iternextfunc PyTypeObject.tp_iternext¶
一个可选的函数指针,该函数返回迭代器中的下一个项目。签名是
PyObject *tp_iternext(PyObject *self);
当迭代器耗尽时,它必须返回
NULL
;可能设置也可能不设置StopIteration
异常。当发生其他错误时,它也必须返回NULL
。它的存在表明此类型的实例是迭代器。迭代器类型还应该定义
tp_iter
函数,并且该函数应该返回迭代器实例本身(而不是新的迭代器实例)。此函数具有与
PyIter_Next()
相同的签名。继承
此字段被子类型继承。
-
struct PyMethodDef *PyTypeObject.tp_methods¶
一个可选的指针,指向一个以
NULL
结尾的静态PyMethodDef
结构数组,声明此类型的常规方法。对于数组中的每个条目,都会将一个条目添加到类型的字典(请参阅下面的
tp_dict
),其中包含一个方法描述符。继承
此字段不会被子类型继承(方法是通过不同的机制继承的)。
-
struct PyMemberDef *PyTypeObject.tp_members¶
一个可选的指针,指向一个以
NULL
结尾的静态PyMemberDef
结构数组,声明此类型实例的常规数据成员(字段或槽)。对于数组中的每个条目,都会将一个条目添加到类型的字典(请参阅下面的
tp_dict
),其中包含一个成员描述符。继承
此字段不会被子类型继承(成员是通过不同的机制继承的)。
-
struct PyGetSetDef *PyTypeObject.tp_getset¶
一个可选的指针,指向一个以
NULL
结尾的静态PyGetSetDef
结构数组,声明此类型实例的计算属性。对于数组中的每个条目,都会将一个条目添加到类型的字典(请参阅下面的
tp_dict
),其中包含一个 getset 描述符。继承
此字段不会被子类型继承(计算属性是通过不同的机制继承的)。
-
PyTypeObject *PyTypeObject.tp_base¶
一个可选的指针,指向从中继承类型属性的基类型。在此级别,仅支持单继承;多重继承需要通过调用元类型来动态创建类型对象。
注意
槽初始化受全局变量初始化规则的约束。C99 要求初始化程序为“地址常量”。函数指示符(如
PyType_GenericNew()
)隐式转换为指针,是有效的 C99 地址常量。但是,应用于非静态变量(如
PyBaseObject_Type
)的一元“&”运算符不一定产生地址常量。编译器可能支持此操作(gcc 支持),而 MSVC 不支持。在这方面,两个编译器都严格符合标准。因此,应在扩展模块的 init 函数中设置
tp_base
。继承
此字段不会被子类型继承(显然)。
默认
此字段的默认值为
&PyBaseObject_Type
(Python 程序员将其称为类型object
)。
-
PyObject *PyTypeObject.tp_dict¶
类型的字典由
PyType_Ready()
存储在此处。在调用 PyType_Ready 之前,此字段通常应初始化为
NULL
;它也可以初始化为包含类型初始属性的字典。一旦PyType_Ready()
初始化了类型,则只有当它们不对应于重载操作(如__add__()
)时,才可以将类型的额外属性添加到此字典中。一旦完成类型的初始化,此字段应被视为只读。某些类型可能不会将它们的字典存储在此槽中。使用
PyType_GetDict()
检索任意类型的字典。3.12 版本中的更改: 内部细节:对于静态内置类型,这始终为
NULL
。相反,此类类型的字典存储在PyInterpreterState
上。使用PyType_GetDict()
获取任意类型的字典。继承
此字段不会被子类型继承(尽管此处定义的属性是通过不同的机制继承的)。
默认
如果此字段为
NULL
,则PyType_Ready()
将为其分配一个新字典。警告
使用
PyDict_SetItem()
或以其他方式通过字典 C-API 修改tp_dict
是不安全的。
-
descrgetfunc PyTypeObject.tp_descr_get¶
指向“描述符获取”函数的可选指针。
函数签名是
PyObject * tp_descr_get(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *type);
继承
此字段被子类型继承。
-
descrsetfunc PyTypeObject.tp_descr_set¶
一个可选的函数指针,用于设置和删除描述符的值。
函数签名是
int tp_descr_set(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *value);
value 参数设置为
NULL
以删除值。继承
此字段被子类型继承。
-
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_dictoffset¶
虽然仍然支持此字段,但如果可能,应使用
Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT
。如果此类型的实例具有包含实例变量的字典,则此字段为非零值,并包含该类型实例中实例变量字典的偏移量;此偏移量由
PyObject_GenericGetAttr()
使用。不要将此字段与
tp_dict
混淆;那是类型对象本身属性的字典。该值指定字典相对于实例结构起始位置的偏移量。
tp_dictoffset
应被视为只写。要获取指向字典的指针,请调用PyObject_GenericGetDict()
。调用PyObject_GenericGetDict()
可能需要为字典分配内存,因此在访问对象上的属性时,调用PyObject_GetAttr()
可能更有效率。同时设置
Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF
位和tp_dictoffset
是错误的。继承
此字段由子类型继承。子类型不应覆盖此偏移量;如果 C 代码尝试在前一个偏移量处访问字典,这样做可能不安全。为了正确支持继承,请使用
Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT
。默认
此槽没有默认值。对于静态类型,如果该字段为
NULL
,则不会为实例创建__dict__
。如果
Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT
位在tp_flags
字段中设置,则tp_dictoffset
将设置为-1
,以指示使用此字段是不安全的。
-
initproc PyTypeObject.tp_init¶
指向实例初始化函数的可选指针。
此函数对应于类的
__init__()
方法。与__init__()
类似,可以在不调用__init__()
的情况下创建实例,并且可以通过再次调用其__init__()
方法来重新初始化实例。函数签名是
int tp_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds);
self 参数是要初始化的实例;args 和 kwds 参数表示对
__init__()
调用的位置参数和关键字参数。如果
tp_init
函数不为NULL
,则在通过调用其类型正常创建实例时,在该类型的tp_new
函数返回该类型的实例之后调用。如果tp_new
函数返回不是原始类型的子类型的其他类型的实例,则不调用tp_init
函数;如果tp_new
返回原始类型的子类型的实例,则调用该子类型的tp_init
。成功时返回
0
,错误时返回-1
并设置异常。继承
此字段被子类型继承。
默认
对于静态类型,此字段没有默认值。
-
allocfunc PyTypeObject.tp_alloc¶
指向实例分配函数的可选指针。
函数签名是
PyObject *tp_alloc(PyTypeObject *self, Py_ssize_t nitems);
继承
此字段由静态子类型继承,但不由动态子类型(由 class 语句创建的子类型)继承。
默认
对于动态子类型,此字段始终设置为
PyType_GenericAlloc()
,以强制执行标准堆分配策略。对于静态子类型,
PyBaseObject_Type
使用PyType_GenericAlloc()
。这是所有静态定义类型的推荐值。
-
newfunc PyTypeObject.tp_new¶
指向实例创建函数的可选指针。
函数签名是
PyObject *tp_new(PyTypeObject *subtype, PyObject *args, PyObject *kwds);
subtype 参数是要创建的对象的类型;args 和 kwds 参数表示对该类型调用的位置参数和关键字参数。请注意,subtype 不必等于调用其
tp_new
函数的类型;它可能是该类型的子类型(但不是不相关的类型)。tp_new
函数应调用subtype->tp_alloc(subtype, nitems)
来为对象分配空间,然后仅进行绝对必要的进一步初始化。可以安全地忽略或重复的初始化应放在tp_init
处理程序中。一个好的经验法则是,对于不可变类型,所有初始化都应在tp_new
中进行,而对于可变类型,大多数初始化应推迟到tp_init
中进行。设置
Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION
标志以禁止在 Python 中创建该类型的实例。继承
此字段由子类型继承,但 静态类型 的
tp_base
为NULL
或&PyBaseObject_Type
的情况除外,它们不继承此字段。默认
对于静态类型,此字段没有默认值。这意味着如果该槽定义为
NULL
,则不能调用该类型来创建新实例;大概有其他方式可以创建实例,例如工厂函数。
-
freefunc PyTypeObject.tp_free¶
指向实例释放函数的可选指针。其签名为
void tp_free(void *self);
与此签名兼容的初始化程序是
PyObject_Free()
。继承
此字段由静态子类型继承,但不由动态子类型(由 class 语句创建的子类型)继承
默认
在动态子类型中,此字段设置为一个合适的释放器,以便与
PyType_GenericAlloc()
以及Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位的取值相匹配。对于静态子类型,
PyBaseObject_Type
使用PyObject_Del()
。
-
inquiry PyTypeObject.tp_is_gc¶
一个可选的函数指针,由垃圾回收器调用。
垃圾回收器需要知道一个特定的对象是否是可回收的。通常,查看对象的类型
tp_flags
字段并检查Py_TPFLAGS_HAVE_GC
标志位就足够了。但是,某些类型具有静态和动态分配的实例的混合,并且静态分配的实例是不可回收的。此类类型应定义此函数;对于可回收的实例,它应返回1
,对于不可回收的实例,则返回0
。其签名是int tp_is_gc(PyObject *self);
(唯一的例子是类型本身。元类型
PyType_Type
定义了此函数来区分静态分配的类型和动态分配的类型。)继承
此字段被子类型继承。
默认
此槽没有默认值。如果此字段为
NULL
,则使用Py_TPFLAGS_HAVE_GC
作为功能等效项。
-
PyObject *PyTypeObject.tp_bases¶
基类型的元组。
此字段应设置为
NULL
并视为只读。当类型初始化
时,Python 将填充它。对于动态创建的类,可以使用
Py_tp_bases
槽
来代替PyType_FromSpecWithBases()
的 bases 参数。首选参数形式。警告
多重继承对于静态定义的类型效果不佳。如果将
tp_bases
设置为元组,Python 不会引发错误,但是某些槽将仅从第一个基类继承。继承
此字段不被继承。
-
PyObject *PyTypeObject.tp_mro¶
包含扩展的基类型集的元组,从类型本身开始,以
object
结束,按照方法解析顺序排列。此字段应设置为
NULL
并视为只读。当类型初始化
时,Python 将填充它。继承
此字段不被继承;它由
PyType_Ready()
重新计算。
-
PyObject *PyTypeObject.tp_cache¶
未使用。仅供内部使用。
继承
此字段不被继承。
-
void *PyTypeObject.tp_subclasses¶
子类的集合。仅供内部使用。可能是一个无效的指针。
要获取子类的列表,请调用 Python 方法
__subclasses__()
。在 3.12 版本中变更: 对于某些类型,此字段不保存有效的 PyObject*。该类型已更改为 void* 以指示这一点。
继承
此字段不被继承。
-
PyObject *PyTypeObject.tp_weaklist¶
弱引用列表头,用于对此类型对象的弱引用。不被继承。仅供内部使用。
在 3.12 版本中变更:内部细节:对于静态内置类型,即使添加了弱引用,这也始终为
NULL
。相反,每个弱引用都存储在PyInterpreterState
上。使用公共 C-API 或内部_PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR()
宏以避免区分。继承
此字段不被继承。
-
destructor PyTypeObject.tp_del¶
此字段已弃用。请改用
tp_finalize
。
-
unsigned int PyTypeObject.tp_version_tag¶
用于索引到方法缓存中。仅供内部使用。
继承
此字段不被继承。
-
destructor PyTypeObject.tp_finalize¶
一个指向实例终结函数的可选指针。其签名是
void tp_finalize(PyObject *self);
如果设置了
tp_finalize
,则解释器在终结实例时会调用它一次。它要么从垃圾回收器调用(如果实例是孤立引用循环的一部分),要么在对象被释放之前调用。无论哪种方式,都保证在尝试打破引用循环之前调用它,从而确保它找到处于正常状态的对象。tp_finalize
不应改变当前的异常状态;因此,编写非平凡终结器的推荐方法是static void local_finalize(PyObject *self) { PyObject *error_type, *error_value, *error_traceback; /* Save the current exception, if any. */ PyErr_Fetch(&error_type, &error_value, &error_traceback); /* ... */ /* Restore the saved exception. */ PyErr_Restore(error_type, error_value, error_traceback); }
继承
此字段被子类型继承。
3.4 版本新增。
在 3.8 版本中变更:在 3.8 版本之前,必须设置
Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE
标志位才能使用此字段。现在不再需要这样做。另请参阅
“安全对象终结”(PEP 442)
-
vectorcallfunc PyTypeObject.tp_vectorcall¶
用于此类型对象调用的向量调用函数。换句话说,它用于为
type.__call__
实现 向量调用。如果tp_vectorcall
为NULL
,则使用__new__()
和__init__()
的默认调用实现。继承
此字段永远不会被继承。
3.9 版本中新增:(该字段自 3.8 版本起存在,但仅自 3.9 版本起使用)
-
unsigned char PyTypeObject.tp_watched¶
内部的。请勿使用。
3.12 版本新增。
静态类型¶
传统上,C 代码中定义的类型是静态的,也就是说,一个静态的 PyTypeObject
结构体直接在代码中定义,并使用 PyType_Ready()
进行初始化。
这导致类型相对于 Python 中定义的类型受到限制
静态类型仅限于一个基类,即它们不能使用多重继承。
静态类型对象(但不一定是它们的实例)是不可变的。无法从 Python 添加或修改类型对象的属性。
静态类型对象在 子解释器 之间共享,因此它们不应包含任何特定于子解释器的状态。
此外,由于 PyTypeObject
仅作为不透明结构体是 有限 API 的一部分,因此任何使用静态类型的扩展模块都必须针对特定的 Python 小版本进行编译。
堆类型¶
除了 静态类型 之外,另一种选择是堆分配类型,或简称为堆类型,它与 Python 的 class
语句创建的类非常相似。堆类型设置了 Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
标志。
这是通过填充 PyType_Spec
结构体并调用 PyType_FromSpec()
, PyType_FromSpecWithBases()
, PyType_FromModuleAndSpec()
,或 PyType_FromMetaclass()
来完成的。
数值对象结构体¶
-
type PyNumberMethods¶
此结构体保存对象用于实现数字协议的函数的指针。每个函数都由数字协议部分中记录的类似名称的函数使用。
以下是结构体定义
typedef struct { binaryfunc nb_add; binaryfunc nb_subtract; binaryfunc nb_multiply; binaryfunc nb_remainder; binaryfunc nb_divmod; ternaryfunc nb_power; unaryfunc nb_negative; unaryfunc nb_positive; unaryfunc nb_absolute; inquiry nb_bool; unaryfunc nb_invert; binaryfunc nb_lshift; binaryfunc nb_rshift; binaryfunc nb_and; binaryfunc nb_xor; binaryfunc nb_or; unaryfunc nb_int; void *nb_reserved; unaryfunc nb_float; binaryfunc nb_inplace_add; binaryfunc nb_inplace_subtract; binaryfunc nb_inplace_multiply; binaryfunc nb_inplace_remainder; ternaryfunc nb_inplace_power; binaryfunc nb_inplace_lshift; binaryfunc nb_inplace_rshift; binaryfunc nb_inplace_and; binaryfunc nb_inplace_xor; binaryfunc nb_inplace_or; binaryfunc nb_floor_divide; binaryfunc nb_true_divide; binaryfunc nb_inplace_floor_divide; binaryfunc nb_inplace_true_divide; unaryfunc nb_index; binaryfunc nb_matrix_multiply; binaryfunc nb_inplace_matrix_multiply; } PyNumberMethods;
注意
二进制和三元函数必须检查其所有操作数的类型,并实现必要的转换(至少有一个操作数是已定义类型的实例)。如果操作未针对给定的操作数定义,则二进制和三元函数必须返回
Py_NotImplemented
,如果发生其他错误,则必须返回NULL
并设置异常。注意
nb_reserved
字段应始终为NULL
。它以前被称为nb_long
,并在 Python 3.0.1 中重命名。
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_add¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_subtract¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_multiply¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_remainder¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_divmod¶
-
ternaryfunc PyNumberMethods.nb_power¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_negative¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_positive¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_absolute¶
-
inquiry PyNumberMethods.nb_bool¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_invert¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_lshift¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_rshift¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_and¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_xor¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_or¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_int¶
-
void *PyNumberMethods.nb_reserved¶
-
unaryfunc PyNumberMethods.nb_float¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_add¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_subtract¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_multiply¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_remainder¶
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ternaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_power¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_lshift¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_rshift¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_and¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_xor¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_or¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_floor_divide¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_true_divide¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_floor_divide¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_true_divide¶
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unaryfunc PyNumberMethods.nb_index¶
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binaryfunc PyNumberMethods.nb_matrix_multiply¶
-
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_matrix_multiply¶
映射对象结构¶
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type PyMappingMethods¶
此结构体保存着对象用于实现映射协议的函数的指针。它有三个成员。
-
lenfunc PyMappingMethods.mp_length¶
此函数被
PyMapping_Size()
和PyObject_Size()
使用,并且具有相同的签名。 如果对象没有定义的长度,则此槽可以设置为NULL
。
-
binaryfunc PyMappingMethods.mp_subscript¶
此函数被
PyObject_GetItem()
和PySequence_GetSlice()
使用,并具有与PyObject_GetItem()
相同的签名。为了使PyMapping_Check()
函数返回1
,必须填写此槽,否则可以为NULL
。
-
objobjargproc PyMappingMethods.mp_ass_subscript¶
此函数被
PyObject_SetItem()
,PyObject_DelItem()
,PySequence_SetSlice()
和PySequence_DelSlice()
使用。它具有与PyObject_SetItem()
相同的签名,但是 *v* 也可以设置为NULL
来删除一个项。如果此槽为NULL
,则该对象不支持项的赋值和删除。
序列对象结构¶
-
type PySequenceMethods¶
此结构体保存着对象用于实现序列协议的函数的指针。
-
lenfunc PySequenceMethods.sq_length¶
此函数被
PySequence_Size()
和PyObject_Size()
使用,并且具有相同的签名。它还用于通过sq_item
和sq_ass_item
插槽处理负索引。
-
binaryfunc PySequenceMethods.sq_concat¶
此函数被
PySequence_Concat()
使用,并且具有相同的签名。它也被+
运算符使用,在尝试通过nb_add
插槽进行数值加法之后。
-
ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_repeat¶
此函数被
PySequence_Repeat()
使用,并且具有相同的签名。它也被*
运算符使用,在尝试通过nb_multiply
插槽进行数值乘法之后。
-
ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_item¶
此函数被
PySequence_GetItem()
使用,并且具有相同的签名。它也被PyObject_GetItem()
使用,在尝试通过mp_subscript
插槽进行下标操作之后。必须填写此插槽才能使PySequence_Check()
函数返回1
,否则它可以为NULL
。负索引的处理方式如下:如果填写了
sq_length
插槽,则会调用该插槽,并使用序列长度计算传递给sq_item
的正索引。如果sq_length
为NULL
,则索引将按原样传递给函数。
-
ssizeobjargproc PySequenceMethods.sq_ass_item¶
此函数被
PySequence_SetItem()
使用,并且具有相同的签名。它也被PyObject_SetItem()
和PyObject_DelItem()
使用,在尝试通过mp_ass_subscript
插槽进行项赋值和删除之后。如果对象不支持项赋值和删除,则可以将此插槽保留为NULL
。
-
objobjproc PySequenceMethods.sq_contains¶
此函数可以被
PySequence_Contains()
使用,并且具有相同的签名。可以将此插槽保留为NULL
,在这种情况下,PySequence_Contains()
只会遍历序列,直到找到匹配项。
-
binaryfunc PySequenceMethods.sq_inplace_concat¶
此函数被
PySequence_InPlaceConcat()
使用,并且具有相同的签名。它应该修改其第一个操作数,并返回它。可以将此插槽保留为NULL
,在这种情况下,PySequence_InPlaceConcat()
将回退到PySequence_Concat()
。它也被增强赋值+=
使用,在尝试通过nb_inplace_add
插槽进行数值就地加法之后。
-
ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_inplace_repeat¶
此函数被
PySequence_InPlaceRepeat()
使用,并且具有相同的签名。它应该修改其第一个操作数,并返回它。可以将此插槽保留为NULL
,在这种情况下,PySequence_InPlaceRepeat()
将回退到PySequence_Repeat()
。它也被增强赋值*=
使用,在尝试通过nb_inplace_multiply
插槽进行数值就地乘法之后。
缓冲区对象结构¶
-
getbufferproc PyBufferProcs.bf_getbuffer¶
此函数的签名是
int (PyObject *exporter, Py_buffer *view, int flags);
处理 exporter 的请求,以按照 flags 的规定填充 view。除了第 (3) 点之外,此函数的实现必须执行以下步骤
检查是否可以满足请求。如果不能,则引发
BufferError
,将 view->obj 设置为NULL
并返回-1
。填写请求的字段。
递增内部计数器,用于记录导出的数量。
将 view->obj 设置为 exporter 并递增 view->obj。
返回
0
。
如果 exporter 是缓冲区提供程序链或树的一部分,则可以使用两种主要方案
重新导出:树的每个成员都充当导出对象,并将 view->obj 设置为对自身的新引用。
重定向:缓冲区请求被重定向到树的根对象。在这里,view->obj 将是对根对象的新引用。
view 的各个字段在 缓冲区结构 部分中描述,导出器必须如何响应特定请求的规则在 缓冲区请求类型 部分中。
在
Py_buffer
结构中指向的所有内存都属于导出者,并且必须保持有效,直到没有消费者为止。format
、shape
、strides
、suboffsets
和internal
对于消费者来说是只读的。PyBuffer_FillInfo()
提供了一种简单的方法来暴露一个简单的字节缓冲区,同时正确处理所有请求类型。PyObject_GetBuffer()
是消费者的接口,它包装了这个函数。
-
releasebufferproc PyBufferProcs.bf_releasebuffer¶
此函数的签名是
void (PyObject *exporter, Py_buffer *view);
处理释放缓冲区资源的请求。如果不需要释放任何资源,
PyBufferProcs.bf_releasebuffer
可以为NULL
。否则,此函数的标准实现将执行这些可选步骤递减导出次数的内部计数器。
如果计数器为
0
,则释放与 view 关联的所有内存。
导出者必须使用
internal
字段来跟踪特定于缓冲区的资源。此字段保证保持不变,而使用者可以传递原始缓冲区的副本作为 view 参数。此函数不得递减 view->obj,因为这会在
PyBuffer_Release()
中自动完成(此方案对于打破引用循环很有用)。PyBuffer_Release()
是消费者的接口,它包装了这个函数。
异步对象结构¶
在 3.5 版本中添加。
-
type PyAsyncMethods¶
此结构保存实现 可等待对象 和 异步迭代器 对象所需的函数的指针。
以下是结构体定义
typedef struct { unaryfunc am_await; unaryfunc am_aiter; unaryfunc am_anext; sendfunc am_send; } PyAsyncMethods;
-
unaryfunc PyAsyncMethods.am_await¶
此函数的签名是
PyObject *am_await(PyObject *self);
返回的对象必须是 迭代器,即
PyIter_Check()
必须为其返回1
。如果对象不是 可等待对象,则此槽可以设置为
NULL
。
-
unaryfunc PyAsyncMethods.am_aiter¶
此函数的签名是
PyObject *am_aiter(PyObject *self);
必须返回一个 异步迭代器 对象。有关详细信息,请参阅
__anext__()
。如果对象未实现异步迭代协议,则此槽可以设置为
NULL
。
-
unaryfunc PyAsyncMethods.am_anext¶
此函数的签名是
PyObject *am_anext(PyObject *self);
必须返回一个 可等待对象 对象。有关详细信息,请参阅
__anext__()
。此槽可以设置为NULL
。
-
sendfunc PyAsyncMethods.am_send¶
此函数的签名是
PySendResult am_send(PyObject *self, PyObject *arg, PyObject **result);
有关详细信息,请参阅
PyIter_Send()
。此槽可以设置为NULL
。3.10 版本新增。
槽类型 typedef¶
-
typedef PyObject *(*allocfunc)(PyTypeObject *cls, Py_ssize_t nitems)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
此函数的目的是将内存分配与内存初始化分开。它应返回指向实例的足够长度的内存块的指针,该内存块已适当对齐并初始化为零,但
ob_refcnt
设置为1
,并且ob_type
设置为类型参数。如果类型的tp_itemsize
非零,则对象的ob_size
字段应初始化为 nitems,并且分配的内存块的长度应为tp_basicsize + nitems*tp_itemsize
,向上舍入为sizeof(void*)
的倍数;否则,不使用 nitems,块的长度应为tp_basicsize
。此函数不应执行任何其他实例初始化,甚至不应分配额外的内存;这应由
tp_new
完成。
-
typedef int (*setattrfunc)(PyObject *self, char *attr, PyObject *value)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
设置对象的指定属性的值。如果 value 参数设置为
NULL
,则删除该属性。
-
typedef PyObject *(*getattrofunc)(PyObject *self, PyObject *attr)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
返回对象的指定属性的值。
请参阅
tp_getattro
。
-
typedef int (*setattrofunc)(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
设置对象的指定属性的值。如果 value 参数设置为
NULL
,则删除该属性。请参阅
tp_setattro
。
-
typedef PyObject *(*iternextfunc)(PyObject*)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
请参阅
tp_iternext
。
-
typedef Py_ssize_t (*lenfunc)(PyObject*)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
-
typedef PyObject *(*ssizeargfunc)(PyObject*, Py_ssize_t)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
-
typedef int (*ssizeobjargproc)(PyObject*, Py_ssize_t, PyObject*)¶
- 属于 稳定 ABI 的一部分。
示例¶
以下是一些 Python 类型定义的基本示例。它们包括您可能遇到的常见用法。有些演示了棘手的边缘情况。有关更多示例、实用信息和教程,请参阅 定义扩展类型:教程 和 定义扩展类型:各种主题。
一个基本的 静态类型
typedef struct {
PyObject_HEAD
const char *data;
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject),
.tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
.tp_new = myobj_new,
.tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};
您还可能会发现较旧的代码(尤其是在 CPython 代码库中)使用了更详细的初始化程序
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
"mymod.MyObject", /* tp_name */
sizeof(MyObject), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
(destructor)myobj_dealloc, /* tp_dealloc */
0, /* tp_vectorcall_offset */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
0, /* tp_as_async */
(reprfunc)myobj_repr, /* tp_repr */
0, /* tp_as_number */
0, /* tp_as_sequence */
0, /* tp_as_mapping */
0, /* tp_hash */
0, /* tp_call */
0, /* tp_str */
0, /* tp_getattro */
0, /* tp_setattro */
0, /* tp_as_buffer */
0, /* tp_flags */
PyDoc_STR("My objects"), /* tp_doc */
0, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
0, /* tp_methods */
0, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
0, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
0, /* tp_init */
0, /* tp_alloc */
myobj_new, /* tp_new */
};
一个支持弱引用、实例字典和哈希的类型
typedef struct {
PyObject_HEAD
const char *data;
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject),
.tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
.tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE |
Py_TPFLAGS_HAVE_GC | Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT |
Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF,
.tp_new = myobj_new,
.tp_traverse = (traverseproc)myobj_traverse,
.tp_clear = (inquiry)myobj_clear,
.tp_alloc = PyType_GenericNew,
.tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
.tp_hash = (hashfunc)myobj_hash,
.tp_richcompare = PyBaseObject_Type.tp_richcompare,
};
一个不能被子类化并且不能被调用来创建实例(例如,使用单独的工厂函数)的 str 子类,使用 Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION
标志
typedef struct {
PyUnicodeObject raw;
char *extra;
} MyStr;
static PyTypeObject MyStr_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyStr",
.tp_basicsize = sizeof(MyStr),
.tp_base = NULL, // set to &PyUnicode_Type in module init
.tp_doc = PyDoc_STR("my custom str"),
.tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};
最简单的具有固定长度实例的静态类型
typedef struct {
PyObject_HEAD
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
};
最简单的具有可变长度实例的静态类型
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
const char *data[1];
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject) - sizeof(char *),
.tp_itemsize = sizeof(char *),
};