详细剖析Python源代码编制过程

开发 后端
下面文章着重介绍下什么是Python源代码,但是目前我正在看Python的源代码,而且Python和Java的GC都是开发语言的一种。

Python语言中提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,大多数的开发人员运用Python源代码进行XML程序的开发和运行,在这里拿出来和大家分享一下。

有着很多相似点,所以就用这个顺序了,Python的GC章节,我打算更多地着眼于实现和我的疑问,Java的GC章节,更多放在使用上。Python是走多种GC技术路线相结合的路线的,我以为有可取之处。

首先Python采用了原始的Ref Counting技术而对于引用计数解决不了的循环引用,Python源代码也采用了Mark-Sweeping进行GC。这样似乎有两个好处,大量的内存回收。分摊给了引用计数上。

减轻了Mark过程的负担,不会造成程序的停顿,而又可以真正的消除循环引用等造成的真实的内存泄露。PyObject_GC_New将会调用_PyObject_GC_Malloc,其中前者的返回值。

关注的是对象本身,而后者关注的是内存。实际上,在一块刚刚分配的内存上,对象和它锁在的内存有着如下的关系:从对象创建的过程来看,Python有如下几个关键的C实现函数和结构:

  1. typedef union _gc_head {  
  2.     struct {  
  3.         union _gc_head *gc_next;  
  4.         union _gc_head *gc_prev;  
  5.         Py_ssize_t gc_refs;  
  6.     } gc;  
  7.     long double dummy;  /* force worst-case alignment */  
  8. } PyGC_Head; 

其实,我本人对这个结构稍有失望,因为要回收一块内存,所占用的资源实在是太多了。可能是我太小家子气了,我觉得8个字节也许刚刚好。老实说,在我心中,已有一个初步的想法,一个对象的管理内存,完全仅仅需要8个字节足够了,而且整个GC的过程,不需要拷贝和压缩。

当我看代码的时候,不知道是我对某些技巧不了解,还是LOCK就没有实现,我感觉Python的malloc和free摆放着一对儿没有用处的LOCK和UNLOCK,【Python 2.5.2】,不知道是不是因为我没有实际调试的缘故,还没有发现这个宏的玄机。

老实说,我跟内存泄露做了好多年的斗争了,这次又从中学到了很多东西(也有从其他的资料),结合我曾经写过的Ref<T>类中使用的内存池,这次构造了一个全新的内存池,希望可以有用武之地。
注:

【1】我没有考证过最初的Python源代码,但是印象里最初的Python只有引用计数机制,特别是Ruby 1.9才引入垃圾回收,而以往是采用引用计数技术的。

【2】简直是迫使我查看JVM的源代码了,但是到了64位的平台上,这个结构可能发生更大的变化。

【3】等到我完成了代码,才能兑现这段话,到时候我会Open Source的。

【编辑推荐】

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责任编辑:chenqingxiang 来源: 腾讯科技
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