# Gestión de la memoria

## Visión general

La gestión de memoria en Python implica un montón privado que contiene todos los objetos de Python y estructuras de datos. El administrador de memoria de Python garantiza internamente la gestión de este montón privado. El administrador de memoria de Python tiene diferentes componentes que se ocupan de varios aspectos de la gestión dinámica del almacenamiento, como compartir, segmentación, asignación previa o almacenamiento en caché.

En el nivel más bajo, un asignador de memoria sin procesar asegura que haya suficiente espacio en el montón privado para almacenar todos los datos relacionados con Python al interactuar con el administrador de memoria del sistema operativo. Además del asignador de memoria sin procesar, varios asignadores específicos de objeto operan en el mismo montón e implementan políticas de administración de memoria distintas adaptadas a las peculiaridades de cada tipo de objeto. Por ejemplo, los objetos enteros se administran de manera diferente dentro del montón que las cadenas, tuplas o diccionarios porque los enteros implican diferentes requisitos de almacenamiento y compensaciones de velocidad / espacio. El administrador de memoria de Python delega parte del trabajo a los asignadores específicos de objeto, pero asegura que este último opere dentro de los límites del montón privado.

Es importante comprender que la gestión del montón de Python la realiza el propio intérprete y que el usuario no tiene control sobre él, incluso si manipulan regularmente punteros de objetos a bloques de memoria dentro de ese montón. El administrador de memoria de Python realiza la asignación de espacio de almacenamiento dinámico para los objetos de Python y otros búferes internos a pedido a través de las funciones de API de Python/C enumeradas en este documento.

Para evitar daños en la memoria, los escritores de extensiones nunca deberían intentar operar en objetos Python con las funciones exportadas por la biblioteca C: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`. Esto dará como resultado llamadas mixtas entre el asignador de C y el administrador de memoria de Python con consecuencias fatales, ya que implementan diferentes algoritmos y operan en diferentes montones. Sin embargo, uno puede asignar y liberar de forma segura bloques de memoria con el asignador de la biblioteca C para fines individuales, como se muestra en el siguiente ejemplo:

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    ...Do some I/O operation involving buf...
    res = PyBytes_FromString(buf);
    free(buf); /* malloc'ed */
    return res;

En este ejemplo, la solicitud de memoria para el búfer de E/S es manejada por el asignador de la biblioteca C. El administrador de memoria de Python solo participa en la asignación del objeto de bytes retornado como resultado.

In most situations, however, it is recommended to allocate memory from the Python heap specifically because the latter is under control of the Python memory manager. For example, this is required when the interpreter is extended with new object types written in C. Another reason for using the Python heap is the desire to inform the Python memory manager about the memory needs of the extension module. Even when the requested memory is used exclusively for internal, highly specific purposes, delegating all memory requests to the Python memory manager causes the interpreter to have a more accurate image of its memory footprint as a whole. Consequently, under certain circumstances, the Python memory manager may or may not trigger appropriate actions, like garbage collection, memory compaction or other preventive procedures. Note that by using the C library allocator as shown in the previous example, the allocated memory for the I/O buffer escapes completely the Python memory manager.

Ver también

La variable de entorno `PYTHONMALLOC` puede usarse para configurar los asignadores de memoria utilizados por Python.

La variable de entorno `PYTHONMALLOCSTATS` se puede utilizar para imprimir estadísticas de asignador de memoria pymalloc cada vez que se crea un nuevo escenario de objetos pymalloc, y en el apagado.

## Dominios del asignador

Todas las funciones de asignación pertenecen a uno de los tres «dominios» diferentes (ver también `PyMemAllocatorDomain`). Estos dominios representan diferentes estrategias de asignación y están optimizados para diferentes propósitos. Los detalles específicos sobre cómo cada dominio asigna memoria o qué funciones internas llama cada dominio se considera un detalle de implementación, pero para fines de depuración, se puede encontrar una tabla simplificada en here. No existe un requisito estricto para usar la memoria retornada por las funciones de asignación que pertenecen a un dominio dado solo para los propósitos sugeridos por ese dominio (aunque esta es la práctica recomendada). Por ejemplo, se podría usar la memoria retornada por `PyMem_RawMalloc()` para asignar objetos Python o la memoria retornada por `PyObject_Malloc()` para asignar memoria para búferes.

Los tres dominios de asignación son:

- Dominio sin formato: destinado a asignar memoria para búferes de memoria de uso general donde la asignación debe ir al asignador del sistema o donde el asignador puede operar sin el GIL. La memoria se solicita directamente al sistema.

- Dominio «Mem»: destinado a asignar memoria para búferes de Python y búferes de memoria de propósito general donde la asignación debe realizarse con el GIL retenido. La memoria se toma del montículo privado de Python.

- Dominio de objeto: destinado a asignar memoria perteneciente a objetos de Python. La memoria se toma del montículo privado de Python.

Cuando se libera memoria previamente asignada por las funciones de asignación que pertenecen a un dominio dado, se deben utilizar las funciones de desasignación específicas coincidentes. Por ejemplo, `PyMem_Free()` debe usarse para liberar memoria asignada usando `PyMem_Malloc()`.

## Interfaz de memoria sin procesar

Los siguientes conjuntos de funciones son envoltorios para el asignador del sistema. Estas funciones son seguras para subprocesos, no es necesario mantener el GIL.

El asignador de memoria sin procesar predeterminado usa las siguientes funciones: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`; llame a `malloc(1)` (o `calloc(1, 1)`) cuando solicita cero bytes.

Nuevo en la versión 3.4.

void *`PyMem_RawMalloc`(size_t n)

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyMem_RawMalloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *`PyMem_RawCalloc`(size_t nelem, size_t elsize)

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyMem_RawCalloc(1, 1)`.

  Nuevo en la versión 3.5.

void *`PyMem_RawRealloc`(void *p, size_t n)

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyMem_RawMalloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyMem_RawMalloc()`, `PyMem_RawRealloc()` o `PyMem_RawCalloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyMem_RawRealloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void `PyMem_RawFree`(void *p)

  Libera el bloque de memoria al que apunta p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyMem_RawMalloc()`, `PyMem_RawRealloc()` o `PyMem_RawCalloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyMem_RawFree(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

## Interfaz de memoria

Los siguientes conjuntos de funciones, modelados según el estándar ANSI C, pero que especifican el comportamiento cuando se solicitan cero bytes, están disponibles para asignar y liberar memoria del montón de Python.

El asignador de memoria predeterminado usa el asignador de memorya pymalloc.

Advertencia

El GIL debe mantenerse cuando se utilizan estas funciones.

Distinto en la versión 3.6: El asignador predeterminado ahora es pymalloc en lugar del `malloc()` del sistema.

void *`PyMem_Malloc`(size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyMem_Malloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *`PyMem_Calloc`(size_t nelem, size_t elsize)
  Part of the Stable ABI since version 3.7.

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyMem_Calloc(1, 1)`.

  Nuevo en la versión 3.5.

void *`PyMem_Realloc`(void *p, size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyMem_Malloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyMem_Malloc()`, `PyMem_Realloc()` o `PyMem_Calloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyMem_Realloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void `PyMem_Free`(void *p)
  Part of the Stable ABI.

  Libera el bloque de memoria señalado por p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyMem_Malloc()`, `PyMem_Realloc()` o `PyMem_Calloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyMem_Free(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

Las siguientes macros orientadas a tipos se proporcionan por conveniencia. Tenga en cuenta que TYPE se refiere a cualquier tipo de C.

TYPE *`PyMem_New`(TYPE, size_t n)

  Same as `PyMem_Malloc()`, but allocates `(n * sizeof(TYPE))` bytes of memory. Returns a pointer cast to `TYPE*`. The memory will not have been initialized in any way.

TYPE *`PyMem_Resize`(void *p, TYPE, size_t n)

  Same as `PyMem_Realloc()`, but the memory block is resized to `(n * sizeof(TYPE))` bytes. Returns a pointer cast to `TYPE*`. On return, p will be a pointer to the new memory area, or `NULL` in the event of failure.

  Esta es una macro de preprocesador C; p siempre se reasigna. Guarde el valor original de p para evitar perder memoria al manejar errores.

void `PyMem_Del`(void *p)

  La misma que `PyMem_Free()`.

Además, se proporcionan los siguientes conjuntos de macros para llamar al asignador de memoria de Python directamente, sin involucrar las funciones de API de C mencionadas anteriormente. Sin embargo, tenga en cuenta que su uso no conserva la compatibilidad binaria entre las versiones de Python y, por lo tanto, está en desuso en los módulos de extensión.

- `PyMem_MALLOC(size)`

- `PyMem_NEW(type, size)`

- `PyMem_REALLOC(ptr, size)`

- `PyMem_RESIZE(ptr, type, size)`

- `PyMem_FREE(ptr)`

- `PyMem_DEL(ptr)`

## Asignadores de objetos

Los siguientes conjuntos de funciones, modelados según el estándar ANSI C, pero que especifican el comportamiento cuando se solicitan cero bytes, están disponibles para asignar y liberar memoria del montón de Python.

Nota

There is no guarantee that the memory returned by these allocators can be successfully cast to a Python object when intercepting the allocating functions in this domain by the methods described in the Customize Memory Allocators section.

El asignador predeterminado de objetos usa el asignador de memoria pymalloc.

Advertencia

El GIL debe mantenerse cuando se utilizan estas funciones.

void *`PyObject_Malloc`(size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Allocates n bytes and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyObject_Malloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *`PyObject_Calloc`(size_t nelem, size_t elsize)
  Part of the Stable ABI since version 3.7.

  Allocates nelem elements each whose size in bytes is elsize and returns a pointer of type `void*` to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyObject_Calloc(1, 1)`.

  Nuevo en la versión 3.5.

void *`PyObject_Realloc`(void *p, size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyObject_Malloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyObject_Malloc()`, `PyObject_Realloc()` o `PyObject_Calloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyObject_Realloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void `PyObject_Free`(void *p)
  Part of the Stable ABI.

  Libera el bloque de memoria al que apunta p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyObject_Malloc()`, `PyObject_Realloc()` o `PyObject_Calloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyObject_Free(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

## Asignadores de memoria predeterminados

Asignadores de memoria predeterminados:

Configuración | Nombre | PyMem_RawMalloc | PyMem_Malloc | PyObject_Malloc
--- | --- | --- | --- | ---
Lanzamiento de compilación | `"pymalloc"` | `malloc` | `malloc` + debug | `malloc` + debug
Compilación de depuración | `"pymalloc_debug"` | `malloc` + debug | `pymalloc` + debug | `pymalloc` + debug
Lanzamiento de compilación, sin pymalloc | `"malloc"` | `malloc` | `malloc` | `malloc`
Compilación de depuración, sin pymalloc | `"malloc_debug"` | `malloc` + debug | `malloc` + debug | `malloc` + debug

Leyenda:

- Nombre: valor para variable de entorno `PYTHONMALLOC`.

- `malloc`: asignadores del sistema de la biblioteca C estándar, funciones C: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`.

- `pymalloc`: asignador de memoria pymalloc.

- «+ debug»: con enlaces de depuración en los asignadores de memoria de Python.

- «Debug build»: Compilación de Python en modo de depuración.

## Personalizar asignadores de memoria

Nuevo en la versión 3.4.

type `PyMemAllocatorEx`

  Structure used to describe a memory block allocator. The structure has the following fields:

  Campo | Significado
  --- | ---
  `void *ctx` | contexto de usuario pasado como primer argumento
  `void* malloc(void *ctx, size_t size)` | asignar un bloque de memoria
  `void* calloc(void *ctx, size_t nelem, size_t elsize)` | asignar un bloque de memoria inicializado con ceros
  `void* realloc(void *ctx, void *ptr, size_t new_size)` | asignar o cambiar el tamaño de un bloque de memoria
  `void free(void *ctx, void *ptr)` | liberar un bloque de memoria

  Distinto en la versión 3.5: La estructura `PyMemAllocator` se renombró a `PyMemAllocatorEx` y se agregó un nuevo campo `calloc`.

type `PyMemAllocatorDomain`

  Enum se utiliza para identificar un dominio asignador. Dominios:

  `PYMEM_DOMAIN_RAW`

    Funciones:

    - `PyMem_RawMalloc()`

    - `PyMem_RawRealloc()`

    - `PyMem_RawCalloc()`

    - `PyMem_RawFree()`

  `PYMEM_DOMAIN_MEM`

    Funciones:

    - `PyMem_Malloc()`,

    - `PyMem_Realloc()`

    - `PyMem_Calloc()`

    - `PyMem_Free()`

  `PYMEM_DOMAIN_OBJ`

    Funciones:

    - `PyObject_Malloc()`

    - `PyObject_Realloc()`

    - `PyObject_Calloc()`

    - `PyObject_Free()`

void `PyMem_GetAllocator`(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  Obtenga el asignador de bloque de memoria del dominio especificado.

void `PyMem_SetAllocator`(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  Establece el asignador de bloque de memoria del dominio especificado.

  El nuevo asignador debe retornar un puntero distinto `NULL` al solicitar cero bytes.

  Para el dominio `PYMEM_DOMAIN_RAW`, el asignador debe ser seguro para subprocesos: el GIL no se mantiene cuando se llama al asignador.

  Si el nuevo asignador no es un enlace (no llama al asignador anterior), se debe llamar a la función `PyMem_SetupDebugHooks()` para reinstalar los enlaces de depuración en la parte superior del nuevo asignador.

  Advertencia

  `PyMem_SetAllocator()` does have the following contract:

  > - It can be called after `Py_PreInitialize()` and before `Py_InitializeFromConfig()` to install a custom memory allocator. There are no restrictions over the installed allocator other than the ones imposed by the domain (for instance, the Raw Domain allows the allocator to be called without the GIL held). See the section on allocator domains for more information.

  > - If called after Python has finish initializing (after `Py_InitializeFromConfig()` has been called) the allocator must wrap the existing allocator. Substituting the current allocator for some other arbitrary one is not supported.

void `PyMem_SetupDebugHooks`(void)

  Configuración enlaces de depuración en los asignadores de memoria de Python para detectar errores de memoria.

## Configurar enlaces para detectar errores en las funciones del asignador de memoria de Python

Cuando Python está construido en modo de depuración, la función `PyMem_SetupDebugHooks()` se llama en Preinicialización de Python para configurar los enlaces de depuración en Python asignadores de memoria para detectar errores de memoria.

La variable de entorno `PYTHONMALLOC` se puede utilizar para instalar enlaces de depuración en un Python compilado en modo de lanzamiento (por ejemplo: `PYTHONMALLOC=debug`).

La función `PyMem_SetupDebugHooks()` se puede utilizar para establecer enlaces de depuración después de llamar a `PyMem_SetAllocator()`.

Estos enlaces de depuración llenan bloques de memoria asignados dinámicamente con patrones de bits especiales y reconocibles. La memoria recién asignada se llena con el byte `0xCD` (`PYMEM_CLEANBYTE`), la memoria liberada se llena con el byte `0xDD` (`PYMEM_DEADBYTE`). Los bloques de memoria están rodeados por «bytes prohibidos» rellenos con el byte `0xFD` (`PYMEM_FORBIDDENBYTE`). Es poco probable que las cadenas de estos bytes sean direcciones válidas, flotantes o cadenas ASCII.

Verificaciones de tiempo de ejecución:

- Detecte violaciones de API, por ejemplo: `PyObject_Free()` llamado en un búfer asignado por `PyMem_Malloc()`.

- Detectar escritura antes del inicio del búfer (desbordamiento del búfer)

- Detectar escritura después del final del búfer (desbordamiento del búfer)

- Comprueba que GIL se mantiene cuando las funciones del asignador de `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (ej: `PyObject_Malloc()`) y dominios `PYMEM_DOMAIN_MEM` (por ejemplo: `PyMem_Malloc()`) se llaman.

En caso de error, los enlaces de depuración usan el módulo `tracemalloc` para obtener el rastreo donde se asignó un bloque de memoria. El rastreo solo se muestra si `tracemalloc` rastrea las asignaciones de memoria de Python y se rastrea el bloque de memoria.

Sea S*=``sizeof(size_t)``. Se agregan ``2*S`` bytes en cada extremo de cada bloque de *N bytes solicitados. El diseño de la memoria es así, donde p representa la dirección retornada por una función similar a malloc o realloc (`p[i:j]` significa el segmento de bytes de `*(p+i)` inclusive hasta `*(p+j)` exclusivo; tenga en cuenta que el tratamiento de los índices negativos difiere de un segmento de Python):

`p[-2*S:-S]`

  Número de bytes solicitados originalmente. Este es un size_t, big-endian (más fácil de leer en un volcado de memoria).

`p[-S]`

  Identificador de API (carácter ASCII):

  - `'r'` para `PYMEM_DOMAIN_RAW`.

  - `'m'` para `PYMEM_DOMAIN_MEM`.

  - `'o'` para `PYMEM_DOMAIN_OBJ`.

`p[-S+1:0]`

  Copias de PYMEM_FORBIDDENBYTE. Se utiliza para detectar suscripciones y lecturas.

`p[0:N]`

  La memoria solicitada, llena de copias de PYMEM_CLEANBYTE, utilizada para capturar la referencia a la memoria no inicializada. Cuando se llama a una función similar a realloc solicitando un bloque de memoria más grande, los nuevos bytes en exceso también se llenan con PYMEM_CLEANBYTE. Cuando se llama a una función de tipo free, se sobrescriben con PYMEM_DEADBYTE, para captar la referencia a la memoria liberada. Cuando se llama a una función similar a la realloc solicitando un bloque de memoria más pequeño, los bytes antiguos sobrantes también se llenan con PYMEM_DEADBYTE.

`p[N:N+S]`

  Copias de PYMEM_FORBIDDENBYTE. Se utiliza para detectar sobrescrituras y lecturas.

`p[N+S:N+2*S]`

  Solo se utiliza si la macro `PYMEM_DEBUG_SERIALNO` está definida (no definida por defecto).

  Un número de serie, incrementado en 1 en cada llamada a una función similar a malloc o realloc. Big-endian `size_t`. Si se detecta «mala memoria» más tarde, el número de serie ofrece una excelente manera de establecer un punto de interrupción en la siguiente ejecución, para capturar el instante en el que se pasó este bloque. La función estática bumpserialno() en obmalloc.c es el único lugar donde se incrementa el número de serie, y existe para que pueda establecer un punto de interrupción fácilmente.

Una función de tipo realloc o de tipo free primero verifica que los bytes PYMEM_FORBIDDENBYTE en cada extremo estén intactos. Si se han modificado, la salida de diagnóstico se escribe en stderr y el programa se aborta mediante Py_FatalError(). El otro modo de falla principal es provocar un error de memoria cuando un programa lee uno de los patrones de bits especiales e intenta usarlo como una dirección. Si ingresa a un depurador y observa el objeto, es probable que vea que está completamente lleno de PYMEM_DEADBYTE (lo que significa que se está usando la memoria liberada) o PYMEM_CLEANBYTE (que significa que se está usando la memoria no inicializada).

Distinto en la versión 3.6: La función `PyMem_SetupDebugHooks()` ahora también funciona en Python compilado en modo de lanzamiento. En caso de error, los enlaces de depuración ahora usan `tracemalloc` para obtener el rastreo donde se asignó un bloque de memoria. Los enlaces de depuración ahora también comprueban si el GIL se mantiene cuando se llaman las funciones de `PYMEM_DOMAIN_OBJ` y `PYMEM_DOMAIN_MEM` dominios.

Distinto en la versión 3.8: Los patrones de bytes `0xCB` (`PYMEM_CLEANBYTE`), `0xDB` (`PYMEM_DEADBYTE`) y `0xFB` (`PYMEM_FORBIDDENBYTE`) se han reemplazado por `0xCD`, `0xDD` y `0xFD` para usar los mismos valores que la depuración de Windows CRT `malloc()` y `free()`.

## El asignador pymalloc

Python tiene un asignador pymalloc optimizado para objetos pequeños (más pequeños o iguales a 512 bytes) con una vida útil corta. Utiliza asignaciones de memoria llamadas «arenas» con un tamaño fijo de 256 KiB. Vuelve a `PyMem_RawMalloc()` y `PyMem_RawRealloc()` para asignaciones de más de 512 bytes.

pymalloc es el asignador por defecto de `PYMEM_DOMAIN_MEM` (por ejemplo: `PyMem_Malloc()`) y `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (por ejemplo: `PyObject_Malloc()`) dominios.

El asignador de arena utiliza las siguientes funciones:

- `VirtualAlloc()` y `VirtualFree()` en Windows,

- `mmap()` y `munmap()` si está disponible,

- `malloc()` y `free()` en caso contrario.

Este asignador está deshabilitado si Python está configurado con la opción `--without-pymalloc`. También se puede deshabilitar en tiempo de ejecución usando la variable de entorno `PYTHONMALLOC` (por ejemplo: `PYTHONMALLOC=malloc`).

### Personalizar asignador de arena de pymalloc

Nuevo en la versión 3.4.

type `PyObjectArenaAllocator`

  Estructura utilizada para describir un asignador de arena. La estructura tiene tres campos:

  Campo | Significado
  --- | ---
  `void *ctx` | contexto de usuario pasado como primer argumento
  `void* alloc(void *ctx, size_t size)` | asignar una arena de bytes de tamaño
  `void free(void *ctx, void *ptr, size_t size)` | liberar la arena

void `PyObject_GetArenaAllocator`(PyObjectArenaAllocator *allocator)

  Consigue el asignador de arena.

void `PyObject_SetArenaAllocator`(PyObjectArenaAllocator *allocator)

  Establecer el asignador de arena.

## tracemalloc C API

Nuevo en la versión 3.7.

int `PyTraceMalloc_Track`(unsigned int domain, uintptr_t ptr, size_t size)

  Rastree un bloque de memoria asignado en el módulo `tracemalloc`.

  Retorna `0` en caso de éxito, retorna `-1` en caso de error (no se pudo asignar memoria para almacenar la traza). Retorna `-2` si tracemalloc está deshabilitado.

  Si el bloque de memoria ya está rastreado, actualice el rastreo existente.

int `PyTraceMalloc_Untrack`(unsigned int domain, uintptr_t ptr)

  Descomprima un bloque de memoria asignado en el módulo `tracemalloc`. No haga nada si el bloque no fue rastreado.

  Retorna `-2` si tracemalloc está deshabilitado; de lo contrario, retorna `0`.

## Ejemplos

Aquí está el ejemplo de la sección Visión general, reescrito para que el búfer de E/S se asigne desde el montón de Python utilizando el primer conjunto de funciones:

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Do some I/O operation involving buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Free(buf); /* allocated with PyMem_Malloc */
    return res;

El mismo código que utiliza el conjunto de funciones orientado a tipos:

    PyObject *res;
    char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Do some I/O operation involving buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Del(buf); /* allocated with PyMem_New */
    return res;

Tenga en cuenta que en los dos ejemplos anteriores, el búfer siempre se manipula a través de funciones que pertenecen al mismo conjunto. De hecho, es necesario usar la misma familia de API de memoria para un bloque de memoria dado, de modo que el riesgo de mezclar diferentes asignadores se reduzca al mínimo. La siguiente secuencia de código contiene dos errores, uno de los cuales está etiquetado como fatal porque mezcla dos asignadores diferentes que operan en montones diferentes.:

    char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
    char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
    char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
    ...
    PyMem_Del(buf3);  /* Wrong -- should be PyMem_Free() */
    free(buf2);       /* Right -- allocated via malloc() */
    free(buf1);       /* Fatal -- should be PyMem_Del()  */

Además de las funciones destinadas a manejar bloques de memoria sin procesar del montón de Python, los objetos en Python se asignan y liberan con `PyObject_New()`, `PyObject_NewVar()` y `PyObject_Del()` .

Esto se explicará en el próximo capítulo sobre cómo definir e implementar nuevos tipos de objetos en C.