# 3. Definición de tipos de extensión: temas variados

Esta sección tiene como objetivo dar un vistazo rápido a los diversos métodos de tipo que puede implementar y lo que hacen.

Aquí está la definición de `PyTypeObject`, con algunos campos que solo se usan en las versiones de depuración omitidas:

    typedef struct _typeobject {
        PyObject_VAR_HEAD
        const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
        Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

        /* Methods to implement standard operations */

        destructor tp_dealloc;
        Py_ssize_t tp_vectorcall_offset;
        getattrfunc tp_getattr;
        setattrfunc tp_setattr;
        PyAsyncMethods *tp_as_async; /* formerly known as tp_compare (Python 2)
                                        or tp_reserved (Python 3) */
        reprfunc tp_repr;

        /* Method suites for standard classes */

        PyNumberMethods *tp_as_number;
        PySequenceMethods *tp_as_sequence;
        PyMappingMethods *tp_as_mapping;

        /* More standard operations (here for binary compatibility) */

        hashfunc tp_hash;
        ternaryfunc tp_call;
        reprfunc tp_str;
        getattrofunc tp_getattro;
        setattrofunc tp_setattro;

        /* Functions to access object as input/output buffer */
        PyBufferProcs *tp_as_buffer;

        /* Flags to define presence of optional/expanded features */
        unsigned long tp_flags;

        const char *tp_doc; /* Documentation string */

        /* Assigned meaning in release 2.0 */
        /* call function for all accessible objects */
        traverseproc tp_traverse;

        /* delete references to contained objects */
        inquiry tp_clear;

        /* Assigned meaning in release 2.1 */
        /* rich comparisons */
        richcmpfunc tp_richcompare;

        /* weak reference enabler */
        Py_ssize_t tp_weaklistoffset;

        /* Iterators */
        getiterfunc tp_iter;
        iternextfunc tp_iternext;

        /* Attribute descriptor and subclassing stuff */
        struct PyMethodDef *tp_methods;
        struct PyMemberDef *tp_members;
        struct PyGetSetDef *tp_getset;
        // Strong reference on a heap type, borrowed reference on a static type
        struct _typeobject *tp_base;
        PyObject *tp_dict;
        descrgetfunc tp_descr_get;
        descrsetfunc tp_descr_set;
        Py_ssize_t tp_dictoffset;
        initproc tp_init;
        allocfunc tp_alloc;
        newfunc tp_new;
        freefunc tp_free; /* Low-level free-memory routine */
        inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */
        PyObject *tp_bases;
        PyObject *tp_mro; /* method resolution order */
        PyObject *tp_cache;
        PyObject *tp_subclasses;
        PyObject *tp_weaklist;
        destructor tp_del;

        /* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6 */
        unsigned int tp_version_tag;

        destructor tp_finalize;
        vectorcallfunc tp_vectorcall;
    } PyTypeObject;

Esos son muchos métodos. Sin embargo, no se preocupe demasiado: si tiene un tipo que desea definir, es muy probable que solo implemente un puñado de estos.

Como probablemente espera ahora, vamos a repasar esto y daremos más información sobre los diversos controladores. No iremos en el orden en que se definen en la estructura, porque hay mucho equipaje histórico que afecta el orden de los campos. A menudo es más fácil encontrar un ejemplo que incluya los campos que necesita y luego cambiar los valores para adaptarlos a su nuevo tipo.

    const char *tp_name; /* For printing */

El nombre del tipo – como se mencionó en el capítulo anterior, aparecerá en varios lugares, casi por completo para fines de diagnóstico. ¡Intente elegir algo que sea útil en tal situación!

    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

Estos campos le dicen al tiempo de ejecución cuánta memoria asignar cuando se crean nuevos objetos de este tipo. Python tiene algún soporte incorporado para estructuras de longitud variable (piense: cadenas, tuplas) que es donde entra el campo `tp_itemsize`. Esto se tratará más adelante.

    const char *tp_doc;

Aquí puede poner una cadena de caracteres (o su dirección) que desea que se retorne cuando el script de Python haga referencia a `obj.__doc__` para recuperar el docstring.

Ahora llegamos a los métodos de tipo básicos: los que implementarán la mayoría de los tipos de extensión.

## 3.1. Finalización y desasignación

    destructor tp_dealloc;

Se llama a esta función cuando el recuento de referencia de la instancia de su tipo se reduce a cero y el intérprete de Python quiere reclamarlo. Si su tipo tiene memoria para liberar u otra limpieza para realizar, puede ponerla aquí. El objeto en sí mismo necesita ser liberado aquí también. Aquí hay un ejemplo de esta función:

    static void
    newdatatype_dealloc(newdatatypeobject *obj)
    {
        free(obj->obj_UnderlyingDatatypePtr);
        Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject *)obj);
    }

If your type supports garbage collection, the destructor should call `PyObject_GC_UnTrack()` before clearing any member fields:

    static void
    newdatatype_dealloc(newdatatypeobject *obj)
    {
        PyObject_GC_UnTrack(obj);
        Py_CLEAR(obj->other_obj);
        ...
        Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject *)obj);
    }

Un requisito importante de la función desasignador es que deja solo las excepciones pendientes. Esto es importante ya que los desasignadores se llaman con frecuencia cuando el intérprete desenrolla la pila de Python; cuando la pila se desenrolla debido a una excepción (en lugar de retornos normales), no se hace nada para proteger a los desasignadores de memoria (deallocator) de ver que ya se ha establecido una excepción. Cualquier acción que realice un desasignador que pueda hacer que se ejecute código Python adicional puede detectar que se ha establecido una excepción. Esto puede conducir a errores engañosos del intérprete. La forma correcta de protegerse contra esto es guardar una excepción pendiente antes de realizar la acción insegura y restaurarla cuando haya terminado. Esto se puede hacer usando las funciones `PyErr_Fetch()` y `PyErr_Restore()`:

    static void
    my_dealloc(PyObject *obj)
    {
        MyObject *self = (MyObject *) obj;
        PyObject *cbresult;

        if (self->my_callback != NULL) {
            PyObject *err_type, *err_value, *err_traceback;

            /* This saves the current exception state */
            PyErr_Fetch(&err_type, &err_value, &err_traceback);

            cbresult = PyObject_CallNoArgs(self->my_callback);
            if (cbresult == NULL)
                PyErr_WriteUnraisable(self->my_callback);
            else
                Py_DECREF(cbresult);

            /* This restores the saved exception state */
            PyErr_Restore(err_type, err_value, err_traceback);

            Py_DECREF(self->my_callback);
        }
        Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject*)self);
    }

Nota

Existen limitaciones para lo que puede hacer de manera segura en una función de desasignación. Primero, si su tipo admite la recolección de basura (usando `tp_traverse` o `tp_clear`), algunos de los miembros del objeto pueden haber sido borrados o finalizados por el time `tp_dealloc` es llamado. Segundo, en `tp_dealloc`, su objeto está en un estado inestable: su recuento de referencia es igual a cero. Cualquier llamada a un objeto o API no trivial (como en el ejemplo anterior) podría terminar llamando `tp_dealloc` nuevamente, causando una doble liberación y un bloqueo.

Comenzando con Python 3.4, se recomienda no poner ningún código de finalización complejo en `tp_dealloc`, y en su lugar use el nuevo método de tipo `tp_finalize`.

Ver también

PEP 442 explica el nuevo esquema de finalización.

## 3.2. Presentación de Objetos

En Python, hay dos formas de generar una representación textual de un objeto: la función `repr()`, y la función `str()`. (La función `print()` solo llama a `str()`.) Estos controladores son opcionales.

    reprfunc tp_repr;
    reprfunc tp_str;

El manejador `tp_repr` debe retornar un objeto de cadena que contenga una representación de la instancia para la que se llama. Aquí hay un ejemplo simple:

    static PyObject *
    newdatatype_repr(newdatatypeobject * obj)
    {
        return PyUnicode_FromFormat("Repr-ified_newdatatype{{size:%d}}",
                                    obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
    }

If no `tp_repr` handler is specified, the interpreter will supply a representation that uses the type’s `tp_name` and a uniquely identifying value for the object.

El manejador `tp_str` es para `str()` lo que el manejador `tp_repr` descrito arriba es para `repr()`; es decir, se llama cuando el código Python llama `str()` en una instancia de su objeto. Su implementación es muy similar a la función `tp_repr`, pero la cadena resultante está destinada al consumo humano. Si `tp_str` no se especifica, en su lugar se utiliza el controlador `tp_repr`.

Aquí hay un ejemplo simple:

    static PyObject *
    newdatatype_str(newdatatypeobject * obj)
    {
        return PyUnicode_FromFormat("Stringified_newdatatype{{size:%d}}",
                                    obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
    }

## 3.3. Gestión de atributos

Para cada objeto que puede soportar atributos, el tipo correspondiente debe proporcionar las funciones que controlan cómo se resuelven los atributos. Es necesario que haya una función que pueda recuperar atributos (si hay alguna definida), y otra para establecer atributos (si se permite establecer atributos). La eliminación de un atributo es un caso especial, para el cual el nuevo valor pasado al controlador es `NULL`.

Python supports two pairs of attribute handlers; a type that supports attributes only needs to implement the functions for one pair. The difference is that one pair takes the name of the attribute as a `char*`, while the other accepts a `PyObject*`. Each type can use whichever pair makes more sense for the implementation’s convenience.

    getattrfunc  tp_getattr;        /* char * version */
    setattrfunc  tp_setattr;
    /* ... */
    getattrofunc tp_getattro;       /* PyObject * version */
    setattrofunc tp_setattro;

If accessing attributes of an object is always a simple operation (this will be explained shortly), there are generic implementations which can be used to provide the `PyObject*` version of the attribute management functions. The actual need for type-specific attribute handlers almost completely disappeared starting with Python 2.2, though there are many examples which have not been updated to use some of the new generic mechanism that is available.

### 3.3.1. Gestión de atributos genéricos

La mayoría de los tipos de extensión solo usan atributos simple. Entonces, ¿qué hace que los atributos sean simples? Solo hay un par de condiciones que se deben cumplir:

1. El nombre de los atributos debe ser conocido cuando `PyType_Ready()` es llamado.

2. No se necesita un procesamiento especial para registrar que un atributo se buscó o se configuró, ni se deben tomar acciones basadas en el valor.

Tenga en cuenta que esta lista no impone restricciones a los valores de los atributos, cuándo se calculan los valores o cómo se almacenan los datos relevantes.

Cuando se llama a `PyType_Ready()`, utiliza tres tablas a las que hace referencia el objeto de tipo para crear descriptor que se colocan en el diccionario del objeto de tipo. Cada descriptor controla el acceso a un atributo del objeto de instancia. Cada una de las tablas es opcional; si los tres son `NULL`, las instancias del tipo solo tendrán atributos que se heredan de su tipo base, y deberían dejar `tp_getattro` y los campos `tp_setattro` `NULL` también, permitiendo que el tipo base maneje los atributos.

Las tablas se declaran como tres campos del tipo objeto:

    struct PyMethodDef *tp_methods;
    struct PyMemberDef *tp_members;
    struct PyGetSetDef *tp_getset;

Si `tp_methods` no es `NULL`, debe referirse a un arreglo de estructuras `PyMethodDef`. Cada entrada en la tabla es una instancia de esta estructura:

    typedef struct PyMethodDef {
        const char  *ml_name;       /* method name */
        PyCFunction  ml_meth;       /* implementation function */
        int          ml_flags;      /* flags */
        const char  *ml_doc;        /* docstring */
    } PyMethodDef;

Se debe definir una entrada para cada método proporcionado por el tipo; No se necesitan entradas para los métodos heredados de un tipo base. Se necesita una entrada adicional al final; es un centinela el que marca el final del arreglo. El campo `ml_name` del centinela debe ser `NULL`.

La segunda tabla se utiliza para definir atributos que se asignan directamente a los datos almacenados en la instancia. Se admite una variedad de tipos C primitivos, y el acceso puede ser de solo lectura o lectura-escritura. Las estructuras en la tabla se definen como:

    typedef struct PyMemberDef {
        const char *name;
        int         type;
        int         offset;
        int         flags;
        const char *doc;
    } PyMemberDef;

Para cada entrada en la tabla, se construirá un descriptor y se agregará al tipo que podrá extraer un valor de la estructura de la instancia. El campo `type` debe contener uno de los códigos de tipo definidos en el encabezado `structmember.h`; el valor se usará para determinar cómo convertir los valores de Python hacia y desde los valores de C. El campo `flags` se usa para almacenar flags que controlan cómo se puede acceder al atributo.

Las siguientes constantes de flag se definen en `structmember.h`; se pueden combinar usando OR bit a bit (bitwise-OR).

Constante | Significado
--- | ---
`READONLY` | Nunca escribible.
`PY_AUDIT_READ` | Emite un `object.__getattr__` audita evento antes de leer.

Distinto en la versión 3.10: `RESTRICTED`, `READ_RESTRICTED` y `WRITE_RESTRICTED` están en desuso. Sin embargo, `READ_RESTRICTED` es un alias para `PY_AUDIT_READ`, por lo que los campos que especifican `RESTRICTED` o `READ_RESTRICTED` también generarán un evento de auditoría.

Una ventaja interesante de usar la tabla `tp_members` para crear descriptores que se usan en tiempo de ejecución es que cualquier atributo definido de esta manera puede tener un docstring asociada simplemente al proporcionar el texto en la tabla. Una aplicación puede usar la API de introspección para recuperar el descriptor del objeto de clase y obtener el docstring utilizando su atributo `__doc__`.

Al igual que con la tabla `tp_methods`, se requiere una entrada de centinela con un valor `name` de `NULL`.

### 3.3.2. Gestión de atributos específicos de tipo

For simplicity, only the `char*` version will be demonstrated here; the type of the name parameter is the only difference between the `char*` and `PyObject*` flavors of the interface. This example effectively does the same thing as the generic example above, but does not use the generic support added in Python 2.2. It explains how the handler functions are called, so that if you do need to extend their functionality, you’ll understand what needs to be done.

Se llama al manejador `tp_getattr` cuando el objeto requiere una búsqueda de atributo. Se llama en las mismas situaciones donde se llamaría el método `__getattr__()` de una clase.

Aquí hay un ejemplo:

    static PyObject *
    newdatatype_getattr(newdatatypeobject *obj, char *name)
    {
        if (strcmp(name, "data") == 0)
        {
            return PyLong_FromLong(obj->data);
        }

        PyErr_Format(PyExc_AttributeError,
                     "'%.50s' object has no attribute '%.400s'",
                     tp->tp_name, name);
        return NULL;
    }

Se llama al manejador `tp_setattr` cuando se llama al método `__setattr__()` o `__delattr__()` de una instancia de clase. Cuando se debe eliminar un atributo, el tercer parámetro será `NULL`. Aquí hay un ejemplo que simplemente plantea una excepción; si esto fuera realmente todo lo que deseaba, el controlador `tp_setattr` debería establecerse en `NULL`.

    static int
    newdatatype_setattr(newdatatypeobject *obj, char *name, PyObject *v)
    {
        PyErr_Format(PyExc_RuntimeError, "Read-only attribute: %s", name);
        return -1;
    }

## 3.4. Comparación de Objetos

    richcmpfunc tp_richcompare;

Se llama al manejador `tp_richcompare` cuando se necesitan comparaciones. Es análogo a métodos de comparación ricos, como `__lt__()`, y también llamado por `PyObject_RichCompare()` y `PyObject_RichCompareBool()`.

This function is called with two Python objects and the operator as arguments, where the operator is one of `Py_EQ`, `Py_NE`, `Py_LE`, `Py_GE`, `Py_LT` or `Py_GT`. It should compare the two objects with respect to the specified operator and return `Py_True` or `Py_False` if the comparison is successful, `Py_NotImplemented` to indicate that comparison is not implemented and the other object’s comparison method should be tried, or `NULL` if an exception was set.

Aquí hay una implementación de muestra, para un tipo de datos que se considera igual si el tamaño de un puntero interno es igual:

    static PyObject *
    newdatatype_richcmp(PyObject *obj1, PyObject *obj2, int op)
    {
        PyObject *result;
        int c, size1, size2;

        /* code to make sure that both arguments are of type
           newdatatype omitted */

        size1 = obj1->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;
        size2 = obj2->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;

        switch (op) {
        case Py_LT: c = size1 <  size2; break;
        case Py_LE: c = size1 <= size2; break;
        case Py_EQ: c = size1 == size2; break;
        case Py_NE: c = size1 != size2; break;
        case Py_GT: c = size1 >  size2; break;
        case Py_GE: c = size1 >= size2; break;
        }
        result = c ? Py_True : Py_False;
        Py_INCREF(result);
        return result;
     }

## 3.5. Soporte de protocolo abstracto

Python admite una variedad de protocolos abstractos; las interfaces específicas proporcionadas para usar estas interfaces están documentadas en Capa de objetos abstractos.

Varias de estas interfaces abstractas se definieron temprano en el desarrollo de la implementación de Python. En particular, los protocolos de número, mapeo y secuencia han sido parte de Python desde el principio. Se han agregado otros protocolos con el tiempo. Para los protocolos que dependen de varias rutinas de controlador de la implementación de tipo, los protocolos más antiguos se han definido como bloques opcionales de controladores a los que hace referencia el objeto de tipo. Para los protocolos más nuevos, hay espacios adicionales en el objeto de tipo principal, con un bit de marca que se establece para indicar que los espacios están presentes y el intérprete debe verificarlos. (El bit de indicador no indica que los valores de intervalo no son `NULL`. El indicador puede establecerse para indicar la presencia de un intervalo, pero un intervalo aún puede estar vacío.):

    PyNumberMethods   *tp_as_number;
    PySequenceMethods *tp_as_sequence;
    PyMappingMethods  *tp_as_mapping;

Si desea que su objeto pueda actuar como un número, una secuencia o un objeto de mapeo, entonces coloca la dirección de una estructura que implementa el tipo C `PyNumberMethods`, `PySequenceMethods`, o `PyMappingMethods`, respectivamente. Depende de usted completar esta estructura con los valores apropiados. Puede encontrar ejemplos del uso de cada uno de estos en el directorio `Objects` de la distribución fuente de Python.

    hashfunc tp_hash;

Esta función, si elige proporcionarla, debería retornar un número hash para una instancia de su tipo de datos. Aquí hay un ejemplo simple:

    static Py_hash_t
    newdatatype_hash(newdatatypeobject *obj)
    {
        Py_hash_t result;
        result = obj->some_size + 32767 * obj->some_number;
        if (result == -1)
           result = -2;
        return result;
    }

`Py_hash_t` es un tipo entero con signo con un ancho que varia dependiendo de la plataforma.retornar `-1` de `tp_hash` indica un error, por lo que debe tener cuidado de evitar retornarlo cuando el cálculo de hash sea exitoso, como se vio anteriormente.

    ternaryfunc tp_call;

Esta función se llama cuando una instancia de su tipo de datos se «llama», por ejemplo, si `obj1` es una instancia de su tipo de datos y el script de Python contiene `obj1('hello')`, el controlador `tp_call` se invoca.

Esta función toma tres argumentos:

1. self es la instancia del tipo de datos que es el sujeto de la llamada. Si la llamada es `obj1('hola')`, entonces self es `obj1`.

2. args es una tupla que contiene los argumentos de la llamada. Puede usar `PyArg_ParseTuple()` para extraer los argumentos.

3. kwds es un diccionario de argumentos de palabras clave que se pasaron. Si no es `NULL` y admite argumentos de palabras clave, use `PyArg_ParseTupleAndKeywords()` para extraer los argumentos. Si no desea admitir argumentos de palabras clave y esto no es `NULL`, genere un `TypeError` con un mensaje que indique que los argumentos de palabras clave no son compatibles.

Aquí hay una implementación de juguete `tp_call`:

    static PyObject *
    newdatatype_call(newdatatypeobject *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
    {
        PyObject *result;
        const char *arg1;
        const char *arg2;
        const char *arg3;

        if (!PyArg_ParseTuple(args, "sss:call", &arg1, &arg2, &arg3)) {
            return NULL;
        }
        result = PyUnicode_FromFormat(
            "Returning -- value: [%d] arg1: [%s] arg2: [%s] arg3: [%s]\n",
            obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size,
            arg1, arg2, arg3);
        return result;
    }

    /* Iterators */
    getiterfunc tp_iter;
    iternextfunc tp_iternext;

Estas funciones proporcionan soporte para el protocolo iterador. Ambos manejadores toman exactamente un parámetro, la instancia para la que están siendo llamados, y retornan una nueva referencia. En el caso de un error, deben establecer una excepción y retornar `NULL`. `tp_iter` corresponde al método Python `__iter__()`, mientras que `tp_iternext` corresponde al método Python `__next__()`.

Cualquier objeto iterable debe implementar el manejador `tp_iter`, que debe retornar un objeto iterator. Aquí se aplican las mismas pautas que para las clases de Python:

- Para colecciones (como listas y tuplas) que pueden admitir múltiples iteradores independientes, cada llamada debe crear y retornar un nuevo iterador a `tp_iter`.

- Los objetos que solo se pueden iterar una vez (generalmente debido a los efectos secundarios de la iteración, como los objetos de archivo) pueden implementar `tp_iter` retornando una nueva referencia a ellos mismos y, por lo tanto, también deben implementar el manejador `tp_iternext`.

Cualquier objeto iterator debe implementar tanto `tp_iter` como `tp_iternext`. El manejador de un iterador `tp_iter` debería retornar una nueva referencia al iterador. Su controlador `tp_iternext` debería retornar una nueva referencia al siguiente objeto en la iteración, si hay uno. Si la iteración ha llegado al final, `tp_iternext` puede retornar `NULL` sin establecer una excepción, o puede establecer `StopIteration` además para retornar `NULL`; evitar la excepción puede producir un rendimiento ligeramente mejor. Si se produce un error real, `tp_iternext` siempre debe establecer una excepción y retornar `NULL`.

## 3.6. Soporte de referencia débil

Uno de los objetivos de la implementación de referencia débil de Python es permitir que cualquier tipo participe en el mecanismo de referencia débil sin incurrir en la sobrecarga de objetos críticos para el rendimiento (como los números).

Ver también

Documentación para el módulo `weakref`.

Para que un objeto sea débilmente referenciable, el tipo de extensión debe hacer dos cosas:

1. Include a `PyObject*` field in the C object structure dedicated to the weak reference mechanism. The object’s constructor should leave it `NULL` (which is automatic when using the default `tp_alloc`).

2. Establezca el miembro de tipo `tp_weaklistoffset` en el desplazamiento del campo mencionado anteriormente en la estructura del objeto C, para que el intérprete sepa cómo acceder y modificar ese campo.

Concretamente, así es como una estructura de objeto trivial se aumentaría con el campo requerido:

    typedef struct {
        PyObject_HEAD
        PyObject *weakreflist;  /* List of weak references */
    } TrivialObject;

And the corresponding member in the statically declared type object:

    static PyTypeObject TrivialType = {
        PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
        /* ... other members omitted for brevity ... */
        .tp_weaklistoffset = offsetof(TrivialObject, weakreflist),
    };

La única adición adicional es que `tp_dealloc` necesita borrar cualquier referencia débil (llamando a `PyObject_ClearWeakRefs()`) si el campo no es `NULL`

    static void
    Trivial_dealloc(TrivialObject *self)
    {
        /* Clear weakrefs first before calling any destructors */
        if (self->weakreflist != NULL)
            PyObject_ClearWeakRefs((PyObject *) self);
        /* ... remainder of destruction code omitted for brevity ... */
        Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *) self);
    }

## 3.7. Más Sugerencias

Para aprender a implementar cualquier método específico para su nuevo tipo de datos, obtenga el código fuente CPython. Vaya al directorio: file:Objects, luego busque en los archivos fuente C `tp_` más la función que desee (por ejemplo, `tp_richcompare`). Encontrará ejemplos de la función que desea implementar.

Cuando necesite verificar que un objeto es una instancia concreta del tipo que está implementando, use la función `PyObject_TypeCheck()`. Una muestra de su uso podría ser algo como lo siguiente:

    if (!PyObject_TypeCheck(some_object, &MyType)) {
        PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "arg #1 not a mything");
        return NULL;
    }

Ver también

Descargue las versiones de origen de CPython.

  https://www.python.org/downloads/source/

El proyecto CPython en GitHub, donde se desarrolla el código fuente de CPython.

  https://github.com/python/cpython