2.1 Python3 float详解

2021-09-09 10:36:01

float内部结构

首先在文件Include/floatobject.h中，找到了float实例对象的结构体：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    double ob_fval;
} PyFloatObject;

除了定长对象的共用头部，只有一个字段ob_fval，这个字段就是用来存储浮点对象的浮点值的。

在回顾一下float类型对象的结构体。float类型对象是系统内置的类型对象，是全局唯一的，因此可以作为全局变量定义。在文件Objects/floatobject.c中：

PyTypeObject PyFloat_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)
    "float",
    sizeof(PyFloatObject),
    0,
    (destructor)float_dealloc,                  /* tp_dealloc */
    0,                                          /* tp_vectorcall_offset */
    0,                                          /* tp_getattr */
    0,                                          /* tp_setattr */
    0,                                          /* tp_as_async */
    (reprfunc)float_repr,                       /* tp_repr */
    &float_as_number,                           /* tp_as_number */
    0,                                          /* tp_as_sequence */
    0,                                          /* tp_as_mapping */
    (hashfunc)float_hash,                       /* tp_hash */
    0,                                          /* tp_call */
    0,                                          /* tp_str */
    PyObject_GenericGetAttr,                    /* tp_getattro */
    0,                                          /* tp_setattro */
    0,                                          /* tp_as_buffer */
    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE |
        _Py_TPFLAGS_MATCH_SELF,               /* tp_flags */
    float_new__doc__,                           /* tp_doc */
    0,                                          /* tp_traverse */
    0,                                          /* tp_clear */
    float_richcompare,                          /* tp_richcompare */
    0,                                          /* tp_weaklistoffset */
    0,                                          /* tp_iter */
    0,                                          /* tp_iternext */
    float_methods,                              /* tp_methods */
    0,                                          /* tp_members */
    float_getset,                               /* 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 */
    float_new,                                  /* tp_new */
    .tp_vectorcall = (vectorcallfunc)float_vectorcall,
};

PyFloat_Type保存了float对象的元信息，这些元信息决定了浮点实例对象的生死和行为，关键字段如下：

tp_name：类型的名称，这里是常量'float'；
tp_dealloc、tp_init、tp_alloc、tp_new：对象创建和销毁的相关函数；
tp_repr：生成语法字符串表示形式的函数；
tp_str：生成普通字符串表示形式的函数；
tp_as_number：数值操作集；
tp_hash：哈希值生成函数；

float实例的创建

float实例对象的创建流程前面的章节已经介绍过了，再来回顾一下使用通用流程创建对象的过程：Python执行的是type类型对象当中的tp_call函数。tp_call函数进而调用float类型对象的tp_new和tp_init函数创建实例对象并进行初始化。

在源码中，PyFloat_Type的tp_init函数指针为空，这是因为float是一种很简单的对象，初始化操作就是一个赋值语句，在tp_new中完成即可。

除了通用流程，Python为内置对象实现了对象创建API，简化调用，提高效率。比如直接创建浮点对象：

>>> pi = 3.14

这里其实是通过PyFloat_FromDouble函数实现的，直接将浮点值创建成浮点对象：

PyObject *
PyFloat_FromDouble(double fval)
{
    PyFloatObject *op = free_list;
    if (op != NULL) {
        free_list = (PyFloatObject *) Py_TYPE(op);
        numfree--;
    } else {
        op = (PyFloatObject*) PyObject_MALLOC(sizeof(PyFloatObject));
        if (!op)
            return PyErr_NoMemory();
    }
    /* Inline PyObject_New */
    (void)PyObject_INIT(op, &PyFloat_Type);
    op->ob_fval = fval;
    return (PyObject *) op;
}

首先为对象分配内存空间（PyObject_MALLOC函数），优先使用空闲对象缓存池。
初始化对象类型字段ob_type以及引用计数字段ob_refcnt(PyObject_INIT)；
将ob_fval字段初始化为浮点值。

float实例的销毁

当对象的某次引用被解除时，Python通过Py_DECREF或者Py_XDECREF宏减少引用计数；当引用计数降为0时，Python通过_Py_Dealloc宏回收对象。

_Py_Dealloc宏调用类型对象PyFloat_Type中的tp_dealloc函数指针：

#define _Py_Dealloc(op) (                               \
    _Py_INC_TPFREES(op) _Py_COUNT_ALLOCS_COMMA          \
    (*Py_TYPE(op)->tp_dealloc)((PyObject *)(op)))

根据代码可知，float回收对象实际调用的函数是float_dealloc：

static void
float_dealloc(PyFloatObject *op)
{
    if (PyFloat_CheckExact(op)) {
        if (numfree >= PyFloat_MAXFREELIST)  {
            PyObject_FREE(op);
            return;
        }
        numfree++;
        Py_TYPE(op) = (struct _typeobject *)free_list;
        free_list = op;
    }
    else
        Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);
}

总结一下，float实例对象从创建到销毁整个生命周期所涉及的关键函数、宏以及调用关系如下：

空闲对象缓存池

浮点运算是比较常见的运算方式之一。其实浮点运算背后涉及大量临时对象创建和销毁的动作，比如计算圆周率：

>>> area = pi * r ** 2

该语句首先计算r**2，即半径的平方，中间结果由一个临时对象来保存，假如是变量a，然后计算圆周率pi和a的乘积，将最后的结果赋值给变量area，最后，销毁临时对象a。

可见这样一条简单的浮点运算就隐藏了一个临时对象的创建和销毁，如果是复杂的数据运算将涉及大量的对象的创建和销毁，而这就意味着大量的内存分配和回收操作，这是及其耗性能的。

Python考虑了这种情况，在销毁浮点对象后，并没有立刻回收内存，而是将对象放入一个空闲链表中，后续需要创建浮点对象时，可以先从空闲链表中取，省去了分配内存的开销。

在文件Objects/floatobject.c中可以看到浮点对象空间链表的定义：

#ifndef PyFloat_MAXFREELIST
#define PyFloat_MAXFREELIST    100
#endif
static int numfree = 0;
static PyFloatObject *free_list = NULL;

free_list变量，指向空闲链表头节点的指针；
numfree变量，维护空闲链表当前长度；
PyFloat_MAXFREELIST宏，限制空闲链表的最大长度，避免占用过多的内存；

为了不添加额外的链表指针，free_list把ob_type字段当做next指针来用，将空闲对象串成链表；

以PyFloat_FromDouble为例：

PyFloatObject *op = free_list;
if (op != NULL) {
    free_list = (PyFloatObject *) Py_TYPE(op);
    numfree--;
} else {
    op = (PyFloatObject*) PyObject_MALLOC(sizeof(PyFloatObject));
    // ...
}

分配内存的流程如下：

检查free_list是否为空；
如果free_list非空，则取出头节点备用，并将numfree减一，并通过Py_TYPE函数（获取对象的类型对象）取出free_list头部的ob_type字段（即第二个空闲对象的地址），将free_list指针指向新的头部；
如果free_list为空，则调用PyObject_MALLOC分配内存。

如此，每当需要创建浮点对象时，可以从链表中取出空闲对象，省去申请内存的开销。而当float对象被销毁时，Python将其缓存在空闲链表中，以备后用，代码如下：

if (numfree >= PyFloat_MAXFREELIST)  {
    PyObject_FREE(op);
    return;
}
numfree++;
Py_TYPE(op) = (struct _typeobject *)free_list;
free_list = op;

主要流程便是判断空闲链表长度是否达到了限制值，如果达到了，则直接回收对象内存，如果未达到，则将对象插到空闲链表头部，并使得numfree加一。

以上部分便是Python空闲对象缓存池的介绍，该机制对提高对象分配效率发挥着很重要的作用。

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