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 '\0' ，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] = '\0';
    /* 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 '\0' 。

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 < seqlen; i++) {
        Py_ssize_t itemlen;
        item = PySequence_Fast_GET_ITEM(seq, i);
        if (PyBytes_CheckExact(item)) {
            /* Fast path. */
            Py_INCREF(item);
            buffers[i].obj = item;
            buffers[i].buf = PyBytes_AS_STRING(item);
            buffers[i].len = PyBytes_GET_SIZE(item);
        }
        else if (PyObject_GetBuffer(item, &buffers[i], PyBUF_SIMPLE) != 0) {
            PyErr_Format(PyExc_TypeError,
                         "sequence item %zd: expected a bytes-like object, "
                         "%.80s found",
                         i, Py_TYPE(item)->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 < nbufs; i++) {
            Py_ssize_t n = buffers[i].len;
            char *q = buffers[i].buf;
            Py_MEMCPY(p, q, n);
            p += n;
        }
        goto done;
    }
    // 具体的实现逻辑就是在这里
    for (i = 0; i < nbufs; i++) {
        Py_ssize_t n;
        char *q;
        if (i) {
            // 首先现将 sepstr 拷贝到新的数组里面但是在我们举的例子当中是空串 b""
            Py_MEMCPY(p, sepstr, seplen);
            p += seplen;
        }
        n = buffers[i].len;
        q = buffers[i].buf;
        // 然后将列表当中第 i 个 bytes 的数据拷贝到 p 当中 这样就是实现了我们所需要的效果
        Py_MEMCPY(p, q, n);
        p += n;
    }
    goto done;
error:
    res = NULL;
done:
    Py_DECREF(seq);
    for (i = 0; i < nbufs; i++)
        PyBuffer_Release(&buffers[i]);
    if (buffers != static_buffers)
        PyMem_FREE(buffers);
    return res;
}

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 < 0) {
        PyErr_SetString(PyExc_SystemError,
            "Negative size passed to PyBytes_FromStringAndSize");
        return NULL;
    }
    // 如果创建长度等于 1 而且对象在 characters 当中存在的话那么就直接返回
    if (size == 1 && str != NULL &&
        (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL)
    {
#ifdef COUNT_ALLOCS
        one_strings++;
#endif
        Py_INCREF(op);
        return (PyObject *)op;
    }
    op = (PyBytesObject *)_PyBytes_FromSize(size, 0);
    if (op == NULL)
        return NULL;
    if (str == NULL)
        return (PyObject *) op;
    Py_MEMCPY(op->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

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原文链接：https://www.cnblogs.com/Chang-LeHung/p/17250059.html

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