在前面的文章中我们说到，面向对象理论中的类和对象这两个概念在 Python 内部都是通过对象实现的。类是一种对象，称为类型对象，类实例化得到的也是对象，称为实例对象。
但是对象在 Python 的底层是如何实现的呢？Python 解释器是基于 C 语言实现的 ，但 C 并不是一个面向对象的语言，那么它是如何实现 Python 的面向对象的呢？
首先对于人的思维来说，对象是一个比较形象的概念，但对于计算机来说，对象却是一个抽象的概念。它并不能理解这是一个整数，那是一个字符串，计算机所知道的一切都是字节。
通常的说法是：对象是数据以及基于这些数据所能进行的操作的集合。在计算机中，一个对象实际上就是一片被分配的内存空间，这些内存可能是连续的，也可能是离散的。
而 Python 的任何对象在 C 中都对应一个结构体实例，在 Python 中创建一个对象，等价于在 C 中创建一个结构体实例。所以 Python 的对象，其本质就是 C 的 malloc 函数为结构体实例在堆区申请的一块内存。
下面我们就来分析一下对象在 C 中是如何实现的。
Python 一切皆对象，而所有的对象都拥有一些共同的信息（也叫头部信息），这些信息位于 PyObject 中，它是 Python 对象机制的核心，下面来看看它的定义。
注：我们整个系列的源码都是 3.12 版本的。
// Include/pytypedefs.htypedef struct _object PyObject;我们看到具体定义位于 struct _object 中，PyObject 只是它的别名。
// Include/object.hstruct _object { _PyObject_HEAD_EXTRA union { Py_ssize_t ob_refcnt; PY_UINT32_T ob_refcnt_split[2]; }; PyTypeObject *ob_type;};注：源码中定义的 struct _object 看起来会更复杂一些，因为里面还包含了一些宏判断，用于适配不同的操作系统和编译器。
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这些宏判断我们不需要关注，对于当前的 64 位机器来说，等价于如下。
// Include/object.hstruct _object { _PyObject_HEAD_EXTRA union { Py_ssize_t ob_refcnt; PY_UINT32_T ob_refcnt_split[2]; }; PyTypeObject *ob_type;};然后是 _PyObject_HEAD_EXTRA，它也是一个宏，定义如下。
// Include/object.h// 如果定义了宏 Py_TRACE_REFS#ifdef Py_TRACE_REFS// 那么 _PyObject_HEAD_EXTRA 会展开成如下两个字段// 显然程序中创建的对象会组成一个双向链表#define _PyObject_HEAD_EXTRA / PyObject *_ob_next; / PyObject *_ob_prev;// 用于将 _ob_next 和 _ob_prev 初始化为空#define _PyObject_EXTRA_INIT _Py_NULL, _Py_NULL,// 否则说明没有定义宏 Py_TRACE_REFS// 那么 _PyObject_HEAD_EXTRA 和 _PyObject_EXTRA_INIT 不会有任何作用#else# define _PyObject_HEAD_EXTRA# define _PyObject_EXTRA_INIT#endif关于 PyObject 的定义，再画一张图总结一下。
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Py_TRACE_REFS 一般只在编译调试的时候会开启，我们从官网下载的都是 Release 版本，不包含这个宏，因此这里我们也不考虑它。
所以 PyObject 最终就等价于下面这个样子：
// Include/object.hstruct _object { union { Py_ssize_t ob_refcnt; PY_UINT32_T ob_refcnt_split[2]; }; PyTypeObject *ob_type;};// Include/pytypedefs.htypedef struct _object PyObject;当然这两者也可以写在一起，即定义结构体的同时起一个别名。
typedef struct _object { union { Py_ssize_t ob_refcnt; PY_UINT32_T ob_refcnt_split[2]; }; PyTypeObject *ob_type;} PyObject;方式是等价的，只不过 Python 将两者分开了，并写在了不同的文件中。
了解了 PyObject 的结构之后，我们再来看一下它内部的字段。
ob_refcnt：引用计数
ob_refcnt 表示对象的引用计数，当对象被引用时，ob_refcnt 会自增 1；引用解除时，ob_refcnt 会自减 1。而当对象的引用计数为 0 时，则会被回收。
那么在哪些情况下，引用计数会加 1 呢？哪些情况下，引用计数会减 1 呢？
导致引用计数加 1 的情况：
导致引用计数减 1 的情况：
因为变量只是一个和对象绑定的符号，接地气一点的说法就是变量是个便利贴，贴在指定的对象上面。所以 del 变量 并不是删除变量指向的对象，而是删除变量本身，可以理解为将对象身上的便利贴给撕掉了，其结果就是对象的引用计数减一。
至于对象是否被删除（回收）则是解释器判断引用计数是否为 0 决定的，为 0 就删，不为 0 就不删，就这么简单。
然后需要强调的是，在 3.12 之前的 Python 源码中，PyObject 是这么定义的，以 3.8 为例。
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在 3.12 之前，引用计数通过一个 ob_refcnt 字段来维护，字段类型为 Py_ssize_t，它是 ssize_t 的别名，在 64 位机器上等价于 int64。因此一个对象的引用计数不能超过 int64 所表示的最大范围。但很明显，如果不费九牛二虎之力去写恶意代码，是不可能超过这个范围的。
还是很好理解的，但从 3.12 开始，却搞了个共同体（union）出来，这是为啥呢？因为 Python 从 3.12 开始引入了一个概念叫永恒对象。顾名思义，永恒对象就是那些永远不会被回收的对象。
// Include/object.h#define _Py_IMMORTAL_REFCNT UINT_MAX永恒对象的引用计数为 uint32 类型的最大值，即 2 的 32 次方减 1，像 None、-5 到 256 之间的小整数，都属于永恒对象。
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共同体中的 ob_refcnt 字段的作用还和之前一样，依旧是负责维护对象的引用计数。
但 ob_refcnt_split 也会维护一份引用计数，它是 uint32 类型的数组，长度为 2，但只会用数组的一个元素来维护。如果发现对象的引用计数达到了 uint32 的最大值，那么会将对象判定为永恒对象，而永恒对象永远不会被回收。
所以 ob_refcnt_split 是针对永恒对象引入的，它是一个长度为 2 的 uint32 类型的数组，大小是 8 字节。而 ob_refcnt 是 Py_ssize_t 类型，等价于 int64，大小也是 8 字节。由于这两者组成的是共同体，所以整体大小依旧是 8 字节，因此 PyObject 结构体实例的大小和之前一样。
当然啦，虽然引用计数是由共同体来维护，但你把它当成普通的 Py_ssize_t 类型的字段来理解也是可以的。因为 3.12 之前只有一个 ob_refcnt，而 ob_refcnt_split 是针对永恒对象专门引入的。
ob_type：类型指针
对象是有类型的，类型对象描述实例对象的行为，而 ob_type 存储的便是对应类型对象的指针，所以类型对象在底层是一个 PyTypeObject 结构体实例。
从这里可以看出，所有的类型对象在底层都是由同一个结构体实例化得到的，因为 PyObject 是所有对象共有的，它们的 ob_type 指向的都是 PyTypeObject。
所以不同的实例对象对应不同的结构体，但是类型对象对应的都是同一个结构体。
以上就是 PyObject，它的定义非常简单，就一个引用计数和一个类型对象的指针。这两个字段的大小都是 8 字节，所以一个 PyObject 结构体实例的大小是 16 字节。
另外，由于 PyObject 是所有对象都具有的，换句话说就是所有对象对应的结构体内部都内嵌了 PyObject，因此你在 Python 里面看到的任何一个对象都有引用计数和类型这两个属性。
>>> num = 666 >>> sys.getrefcount(num)2>>> num.__class__<class 'int'>>>> sys.getrefcount(sys)72>>> sys.__class__<class 'module'>>>> sys.getrefcount(sys.path)2>>> sys.path.__class__<class 'list'>>>> def foo(): pass... >>> sys.getrefcount(foo)2>>> foo.__class__<class 'function'>引用计数可以通过 sys.getrefcount 函数查看，类型可以通过 type(obj) 或者 obj.__class__ 查看。
PyObject 是所有对象的核心，它包含了所有对象都共有的信息，但是还有那么一个属性虽然不是每个对象都有，但至少有一大半的对象会有，能猜到是什么吗？
之前说过，对象根据所占的内存是否固定，可以分为定长对象和变长对象，而变长对象显然有一个长度的概念，比如字符串、列表、元组等等。即便是相同类型的实例对象，但是长度不同，所占的内存也是不同的。
比如字符串内部有多少个字符，元组、列表内部有多少个元素，显然这里的多少也是 Python 中很多对象的共有特征。虽然不像引用计数和类型那样是每个对象都必有的，但也是绝大部分对象所具有的。
所以针对变长对象，Python 底层也提供了一个结构体，因为 Python 里面很多都是变长对象。
// Include/object.htypedef struct { PyObject ob_base; Py_ssize_t ob_size;} PyVarObject;我们看到 PyVarObject 实际上是 PyObject 的一个扩展，它在 PyObject 的基础上提供了一个 ob_size 字段，用于记录内部的元素个数。比如列表，列表的 ob_size 维护的就是列表的元素个数，插入一个元素，ob_size 会加 1，删除一个元素，ob_size 会减 1。
因此使用 len 函数获取列表的元素个数是一个时间复杂度为 O(1) 的操作，因为 ob_size 始终和内部的元素个数保持一致，所以会直接返回 ob_size。
所有的变长对象都拥有 PyVarObject，而所有的对象都拥有 PyObject，这就使得在 Python 中，对对象的引用变得非常统一。我们只需要一个 PyObject * 就可以引用任意一个对象，而不需要管这个对象实际是一个什么样的对象。
所以 Python 变量、以及容器内部的元素，本质上都是一个 PyObject *。而在操作变量的时候，也要先根据 ob_type 字段判断指向对象的类型，然后再寻找该对象具有的方法，这也是 Python 效率慢的原因之一。
由于 PyObject 和 PyVarObject 要经常被使用，所以底层提供了两个宏，方便定义。
// Include/object.h#define PyObject_HEAD PyObject ob_base;#define PyObject_VAR_HEAD PyVarObject ob_base;比如定长对象浮点数，在底层对应的结构体为 PyFloatObject，它只需在 PyObject 的基础上再加一个 double 即可。
typedef struct { // 等价于 PyObject ob_base; PyObject_HEAD double ob_fval;} PyFloatObject;再比如变长对象列表，在底层对应的结构体是 PyListObject，所以它需要在 PyVarObject 的基础上再加一个指向指针数组首元素的二级指针和一个容量。
typedef struct { PyObject_VAR_HEAD PyObject **ob_item; Py_ssize_t allocated;} PyListObject;这上面的每一个字段都代表什么，我们之前提到过，当然这些内置的数据结构后续还会单独剖析。
里面的 ob_item 就是指向指针数组首元素的二级指针，而 allocated 表示已经分配的容量，一旦添加元素的时候发现 ob_size 自增 1 之后会大于 allocated，那么解释器就知道数组已经满了（容量不够了）。于是会申请一个长度更大的指针数组，然后将旧数组内部的元素按照顺序逐个拷贝到新数组里面去，并让 ob_item 指向新数组的首元素，这个过程就是列表的扩容，后续在剖析列表的时候还会细说。
所以我们看到列表在添加元素的时候，地址是不会改变的，即使容量不够了也没有关系，直接让 ob_item 指向新的数组就好了，至于 PyListObject 对象本身的地址是不会变化的。
PyObject 是 Python 对象的核心，因为 Python 对象在 C 的层面就是一个结构体，并且所有的结构体都嵌套了 PyObject 结构体。而 PyObject 内部有引用计数和类型这两个字段，因此我们可以肯定的说 Python 的任何一个对象都有引用计数和类型这两个属性。
另外大部分对象都有长度的概念，所以 PyObject 再加上长度就诞生出了 PyVarObject，它在 PyObject 的基础上添加了一个 ob_size 字段，用于描述对象的长度。比如字符串内部的 ob_size 维护的是字符串的字符个数，元组、列表、字典等等，其内部的 ob_size 维护的是存储的元素个数，所以使用 len 函数获取对象长度是一个 O(1) 的操作。
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-88377-0.html万丈高楼平地起，一切从 PyObject 开始
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