整數(shù)對(duì)象在Python內(nèi)部用PyIntObject結(jié)構(gòu)體表示：

typedef struct {
PyObject_HEAD
long ob_ival;
} PyIntObject;

PyObject_HEAD宏中定義的兩個(gè)屬性分別是：

int ob_refcnt; 
struct _typeobject *ob_type;

這兩個(gè)屬性是所有Python對(duì)象固有的：

• ob_refcnt：對(duì)象的引用計(jì)數(shù)，與Python的內(nèi)存管理機(jī)制有關(guān)，它實(shí)現(xiàn)了基于引用計(jì)數(shù)的垃圾收集機(jī)制
• ob_type：用于描述Python對(duì)象的類(lèi)型信息。

由此看來(lái)PyIntObject就是一個(gè)對(duì)C語(yǔ)言中l(wèi)ong類(lèi)型的數(shù)值的擴(kuò)展，出于性能考慮,對(duì)于小整數(shù)，Python使用小整數(shù)對(duì)象池small_ints緩存了[-5，257）之間的整數(shù)，該范圍內(nèi)的整數(shù)在Python系統(tǒng)中是共享的。

#define NSMALLPOSINTS 257
#define NSMALLNEGINTS 5
static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];

而超過(guò)該范圍的整數(shù)即使值相同，但對(duì)象不一定是同一個(gè)，如下所示：當(dāng)a與b的值都是10000，但并不是同一個(gè)對(duì)象，而值為1的時(shí)候，a和b屬于同一個(gè)對(duì)象。

>>> a = 10000
>>> b = 10000
>>> print a is b
False
>>> a = 1
>>> b = 1
>>> print a is b
True

對(duì)于超出了[-5, 257)之間的其他整數(shù)，Python同樣提供了專(zhuān)門(mén)的緩沖池，供這些所謂的大整數(shù)使用，避免每次使用的時(shí)候都要不斷的malloc分配內(nèi)存帶來(lái)的效率損耗。這塊內(nèi)存空間就是PyIntBlock。

struct _intblock {
struct _intblock *next;
PyIntObject objects[N_INTOBJECTS];
};
typedef struct _intblock PyIntBlock;
static PyIntBlock *block_list = NULL;
static PyIntObject *free_list = NULL;

這些內(nèi)存塊（PyIntBlock）通過(guò)一個(gè)單向鏈表組織在一起，表頭是block_list，表頭始終指向最新創(chuàng)建的PyIntBlock對(duì)象。

PyIntBlock有兩個(gè)屬性：next，objects。next指針指向下一個(gè)PyIntBlock對(duì)象，objects是一個(gè)PyIntObject數(shù)組（最終會(huì)轉(zhuǎn)變成單向鏈表），它是真正用于存儲(chǔ)被緩存的PyIntObjet對(duì)象的內(nèi)存空間。

free_list單向鏈表是所有PyIntBlock內(nèi)存塊中空閑的內(nèi)存。所有空閑內(nèi)存通過(guò)一個(gè)鏈表組織起來(lái)的好處就是在Python需要新的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)新的PyIntObject對(duì)象時(shí)，能夠通過(guò)free_list快速獲得所需的內(nèi)存。

創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)對(duì)象時(shí)，如果它在小整數(shù)范圍內(nèi)，就直接從小整數(shù)緩沖池中直接返回，如果不在該范圍內(nèi)，就開(kāi)辟一個(gè)大整數(shù)緩沖池內(nèi)存空間：

[intobject.c]
PyObject* PyInt_FromLong(long ival)
{
register PyIntObject *v; 
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
//[1] ：嘗試使用小整數(shù)對(duì)象池
if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) {
v = small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
Py_INCREF(v);
return (PyObject *) v;
}
#endif
//[2] ：為通用整數(shù)對(duì)象池申請(qǐng)新的內(nèi)存空間
if (free_list == NULL) {
if ((free_list = fill_free_list()) == NULL)
return NULL;
}
//[3] : (inline)內(nèi)聯(lián)PyObject_New的行為
v = free_list;
free_list = (PyIntObject *)v->ob_type;
PyObject_INIT(v, &PyInt_Type);
v->ob_ival = ival;
return (PyObject *) v;
}

fill_free_list就是創(chuàng)建大整數(shù)緩沖池內(nèi)存空間的邏輯，該函數(shù)返回一個(gè)free_list鏈表，當(dāng)整數(shù)對(duì)象ival創(chuàng)建成功后，free_list表頭就指向了v->ob_type，ob_type不是所有Python對(duì)象中表示類(lèi)型信息的字段嗎？怎么在這里作為一個(gè)連接指針呢？這是Python在性能與代碼優(yōu)雅之間取中庸之道，對(duì)名稱(chēng)的濫用，放棄了對(duì)類(lèi)型安全的堅(jiān)持。把它理解成指向下一個(gè)PyIntObject的指針即可。

[intobject.c]
static PyIntObject* fill_free_list(void)
{
PyIntObject *p, *q;
// 申請(qǐng)大小為sizeof(PyIntBlock)的內(nèi)存空間
// block list始終指向最新創(chuàng)建的PyIntBlock
p = (PyIntObject *) PyMem_MALLOC(sizeof(PyIntBlock));
((PyIntBlock *)p)->next = block_list;
block_list = (PyIntBlock *)p;
//：將PyIntBlock中的PyIntObject數(shù)組(objects)轉(zhuǎn)變成單向鏈表
p = &((PyIntBlock *)p)->objects[0];
q = p + N_INTOBJECTS;
while (--q > p)
// ob_type指向下一個(gè)未被使用的PyIntObject。
q->ob_type = (struct _typeobject *)(q-1);
q->ob_type = NULL;
return p + N_INTOBJECTS - 1;
}

不同的PyIntBlock里面的空閑的內(nèi)存是怎樣連接起來(lái)構(gòu)成free_list的呢？這個(gè)秘密放在了整數(shù)對(duì)象垃圾回收的時(shí)候，在PyIntObject對(duì)象的tp_dealloc操作中可以看到：

[intobject.c]
static void int_dealloc(PyIntObject *v)
{
if (PyInt_CheckExact(v)) {
v->ob_type = (struct _typeobject *)free_list;
free_list = v;
}
else
v->ob_type->tp_free((PyObject *)v);
}

原來(lái)PyIntObject對(duì)象銷(xiāo)毀時(shí)，它所占用的內(nèi)存并不會(huì)釋放，而是繼續(xù)被Python使用，進(jìn)而將free_list表頭指向了這個(gè)要被銷(xiāo)毀的對(duì)象上。

總結(jié)

• Python中的int對(duì)象就是c語(yǔ)言中l(wèi)ong類(lèi)型數(shù)值的擴(kuò)展
• 小整數(shù)對(duì)象[-5, 257]在python中是共享的
• 整數(shù)對(duì)象都是從緩沖池中獲取的。
• 整數(shù)對(duì)象回收時(shí)，內(nèi)存并不會(huì)歸還給系統(tǒng)，而是將其對(duì)象的ob_type指向free_list，供新創(chuàng)建的整數(shù)對(duì)象使用

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