• 实验结果

本机环境64位Python 3.12

• 内存布局图

0          4          8         12         16         20         24         28

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 | ob_refcnt | ob_type    | ob_digit            |             pad               |

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在这个布局图中，各个部分的含义如下：

1. 1) ob_refcnt:4 字节，用于存储对象的引用计数。
2. 2) ob_type:4 字节，指向对象的类型信息。
3. 3) ob_digit :8字节，存储整数值。
4. 4) pad: 12字节，用于填充和对齐，保证整个结构体大小为 28 字节。

在这个布局中，整数值被存储在 ob_digit 中，而引用计数和类型信息分别存储在 ob_refcnt 和 ob_type 中。填充字节用于对齐和填充，保证整个结构体的大小为 28 字节。这种布局使得整数对象在 Python 3.7 版本之后能够更加高效地存储整数值，并且减少了内存占用。

• 数据结构

在 Python 中，整数类型的结构体在 CPython 中被定义为 _PyLongObject，其中存储了整数对象的相关信息。以下是整数类型结构体 _PyLongObject 的简化版本：

typedef struct {

    PyObject_VAR_HEAD

    // other fields specific to long integers

    digit ob_digit[1];

} PyLongObject;

在这个结构体中，PyObject_VAR_HEAD 包含了对象的引用计数和类型信息，ob_digit 是一个数组，用于存储整数值。实际上，ob_digit 是一个灵活数组，其大小可以根据需要进行调整，以便存储长整型数据。

在 Python 3.7 版本之后，整数对象的内存布局调整，PyLongObject 结构体中的 ob_digit 数组用于存储整数值，而不再需要额外的字段来存储整数值。这样的设计使得整数对象的内存占用更加高效，同时也提高了整数对象的操作效率。

• 再往下一层

PyObject_VAR_HEAD 是 Python 中用于定义可变大小对象的结构体宏。在 CPython 中，所有可变大小的对象（如列表、元组、字符串等）都以相同的结构开始，其中包含对象的引用计数和类型信息。

在 Python 3.7 中，PyObject_VAR_HEAD 的定义如下：

#define PyObject_VAR_HEAD                   \

    PyObject_HEAD                          \

Py_ssize_t ob_size;  /* Number of items in variable part */

其中：

• PyObject_HEAD 包含了对象的引用计数和类型信息，通常定义为

#define PyObject_HEAD    \

    _PyObject_HEAD_EXTRA \

    Py_ssize_t ob_refcnt; \

struct _typeobject *ob_type;

• ob_size 表示可变部分中的项目数量，例如，对于列表对象，ob_size 表示列表中元素的个数。

因此，PyObject_VAR_HEAD 宏实际上是将 PyObject_HEAD 中的引用计数和类型信息与 ob_size 合并在一起，用于定义可变大小对象的结构体。这样的设计使得 Python 能够灵活地处理可变大小对象，同时保持了一致的对象表示方式。

PyObject 是 Python 中所有对象的基本结构体，定义了所有 Python 对象共享的通用属性。在 CPython 中，PyObject 结构体的定义如下：

typedef struct _object {

    _PyObject_HEAD_EXTRA

    Py_ssize_t ob_refcnt;

    struct _typeobject *ob_type;

} PyObject;

其中：

• _PyObject_HEAD_EXTRA 包含了一些额外的信息，通常用于调试和特定配置的目的。
• ob_refcnt 表示对象的引用计数，用于跟踪对象的引用情况，当引用计数为 0 时，对象会被销毁。
• ob_type 指向对象的类型对象，用于标识对象的类型信息，如整数、字符串、列表等。

PyObject 结构体是所有 Python 对象的基础，所有的 Python 对象都是以 PyObject 结构体为基础进行扩展的。通过这种方式，Python 实现了对象的通用性和灵活性，使得不同类型的对象可以共享相同的基本属性和行为。