《python解释器源码剖析》第5章--python中的tuple对象

5.0 序

我们知道对于tuple，就相当于不支持元素添加、修改、删除等操作的list

5.1 PyTupleObject对象

tuple的实现机制非常简单，可以看做是在list的基础上删除了增删改等操作。既然如此，那要元组有什么用呢？毕竟元组的功能只是list的子集。元组存在的最大一个特点就是，它可以作为字典的key、以及可以作为集合的元素。因为字典和集合存储数据的原理是哈希表，字典和集合我们后续章节会说。对于list这样的可变对象来说是可以动态改变的，而哈希值是一开始就计算好的，显然如果支持动态修改的话，那么哈希值肯定会变，这是不允许的。所以我们希望key是一个序列，显然元组再适合不过了。

从tuple的特点也能看出：tuple的底层是一个变长对象，但同时也是一个不可变对象。

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    PyObject *ob_item[1];
} PyTupleObject;

可以看到，对于不可变对象来说，它底层结构体定义也非常简单。一个引用计数、一个类型、一个指针数组索引为1的元素的地址，至于这里为什么是1，而且我们在PyLongObject中好像看到索引也是1，这一点不必纠结，就把它当成第一个元素的内存地址即可。

并且我们发现不想列表，元组没有allocated，这是因为它是不可变的，不支持resize操作。至于维护的值，同样是指针组成的数组，数组里面的每一个指针都指向了具体的值。

5.2 PyTupleObject对象的创建

正如list一样，python创建PyTupleObject也提供了类似的初始化方法

PyObject *
PyTuple_New(Py_ssize_t size)
{
    PyTupleObject *op;
    Py_ssize_t i;
    if (size < 0) {
        PyErr_BadInternalCall();
        return NULL;
    }
#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
    if (size == 0 && free_list[0]) {
        op = free_list[0];
        Py_INCREF(op);
#ifdef COUNT_ALLOCS
        tuple_zero_allocs++;
#endif
        return (PyObject *) op;
    }
    if (size < PyTuple_MAXSAVESIZE && (op = free_list[size]) != NULL) {
        free_list[size] = (PyTupleObject *) op->ob_item[0];
        numfree[size]--;
#ifdef COUNT_ALLOCS
        fast_tuple_allocs++;
#endif
        /* Inline PyObject_InitVar */
#ifdef Py_TRACE_REFS
        Py_SIZE(op) = size;
        Py_TYPE(op) = &PyTuple_Type;
#endif
        _Py_NewReference((PyObject *)op);
    }
    else
#endif
    {
        /* Check for overflow */
        if ((size_t)size > ((size_t)PY_SSIZE_T_MAX - sizeof(PyTupleObject) -
                    sizeof(PyObject *)) / sizeof(PyObject *)) {
            return PyErr_NoMemory();
        }
        op = PyObject_GC_NewVar(PyTupleObject, &PyTuple_Type, size);
        if (op == NULL)
            return NULL;
    }
    for (i=0; i < size; i++)
        op->ob_item[i] = NULL;
#if PyTuple_MAXSAVESIZE > 0
    if (size == 0) {
        free_list[0] = op;
        ++numfree[0];
        Py_INCREF(op);          /* extra INCREF so that this is never freed */
    }
#endif
#ifdef SHOW_TRACK_COUNT
    count_tracked++;
#endif
    _PyObject_GC_TRACK(op);
    return (PyObject *) op;
}

和PyListObject初始化类似，同样需要做一些类型检测，内存是否溢出等等。

5.2.1 查看元素

tuple和list一样，支持通过索引来获取元素，并且两者的性能是类似的。

PyObject *
PyTuple_GetItem(PyObject *op, Py_ssize_t i)
{
    //类型检测
    if (!PyTuple_Check(op)) {
        PyErr_BadInternalCall();
        return NULL;
    }
    
    //索引是否越界
    if (i < 0 || i >= Py_SIZE(op)) {
        PyErr_SetString(PyExc_IndexError, "tuple index out of range");
        return NULL;
    }
    //直接返回ob_item[i]
    //转化成了PyTupleObject *，证明tuple里面存储的也是指针
    //但是在python层面上，打印会自动打印指针所指向的值
    return ((PyTupleObject *)op) -> ob_item[i];
}

5.2.2 设置元素

我们知道tuple是不可变的，但是如果我们非要设置会怎么样呢？

我们看一下源码

int
PyTuple_SetItem(PyObject *op, Py_ssize_t i, PyObject *newitem)
{
    PyObject **p;
    if (!PyTuple_Check(op) || op->ob_refcnt != 1) {
        Py_XDECREF(newitem);
        PyErr_BadInternalCall();
        return -1;
    }
    if (i < 0 || i >= Py_SIZE(op)) {
        Py_XDECREF(newitem);
        PyErr_SetString(PyExc_IndexError,
                        "tuple assignment index out of range");
        return -1;
    }
    p = ((PyTupleObject *)op) -> ob_item + i;
    Py_XSETREF(*p, newitem);
    return 0;
}

从源码上我们看到这个list是一样的啊，那python是怎么判断这是元组并且报错的呢？还记得我们之前说的tp_as_number，tp_as_sequence，tp_as_mapping吗？我们继续看，Object/abstract.c

int
PySequence_SetItem(PyObject *s, Py_ssize_t i, PyObject *o)
{
    PySequenceMethods *m;
	
    //s为NULL，也就是PYTHON中的None，直接报错返回-1
    if (s == NULL) {
        null_error();
        return -1;
    }
	
    //获取对应类型的tp_as_sequence属性
    m = s->ob_type->tp_as_sequence;
    //如果m存在，像int就没有这个属性。
    //但是字符串、和元组都有，因此还需要一层判断
    //如果m->sq_ass_item还不为NULL的话，直接设置元素
    //否则的话
    if (m && m->sq_ass_item) {
        if (i < 0) {
            if (m->sq_length) {
                Py_ssize_t l = (*m->sq_length)(s);
                if (l < 0) {
                    assert(PyErr_Occurred());
                    return -1;
                }
                i += l;
            }
        }
        return m->sq_ass_item(s, i, o);
    }
	//直接提示：xx不支持设置值
    type_error("'%.200s' object does not support item assignment", s);
    return -1;
}

5.3 静态资源缓存

列表和元组两者在通过索引查找元素的时候是一致的，但是元组除了能作为字典的key之外，还有一个特点，就是分配的速度比较快。一方面是因为由于其不可变性，使得在编译的时候就确定了，使得分配的速度快之外、另一方面就是它还具有静态资源缓存的作用。

对于一些静态变量，比如元组，如果它不被使用并且占用空间不大时，Python 会暂时缓存这部分内存。这样，下次我们再创建同样大小的元组时，Python 就可以不用再向操作系统发出请求，去寻找内存，而是可以直接分配之前缓存的内存空间，这样就能大大加快程序的运行速度。

from timeit import timeit


t1 = timeit(stmt="x1 = [1, 2, 3, 4, 5]", number=1000000)
t2 = timeit(stmt="x2 = (1, 2, 3, 4, 5)", number=1000000)

print(round(t1, 2))  # 0.05
print(round(t2, 2))  # 0.01

可以看到用时，元组只是列表的五分之一。这便是元组的另一个优势，可以将资源缓存起来。