# 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.

Sin embargo, en la mayoría de las situaciones, se recomienda asignar memoria del montón de Python específicamente porque este último está bajo el control del administrador de memoria de Python. Por ejemplo, esto es necesario cuando el intérprete se amplía con nuevos tipos de objetos escritos en C. Otra razón para usar el montón de Python es el deseo de informar al administrador de memoria de Python sobre las necesidades de memoria del módulo de extensión. Incluso cuando la memoria solicitada se usa exclusivamente para fines internos y altamente específicos, delegar todas las solicitudes de memoria al administrador de memoria de Python hace que el intérprete tenga una imagen más precisa de su huella de memoria en su conjunto. En consecuencia, bajo ciertas circunstancias, el administrador de memoria de Python puede o no desencadenar acciones apropiadas, como recolección de basura, compactación de memoria u otros procedimientos preventivos. Tenga en cuenta que al usar el asignador de la biblioteca C como se muestra en el ejemplo anterior, la memoria asignada para el búfer de E/S escapa completamente al administrador de memoria Python.

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.

The default raw memory allocator uses the following functions: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` and `free()`; call `malloc(1)` (or `calloc(1, 1)`) when requesting zero bytes.

Added in version 3.4.

void *PyMem_RawMalloc(size_t n)

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  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)

  Asigna nelem elementos cada uno cuyo tamaño en bytes es elsize y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla. La memoria se inicializa a ceros.

  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)`.

  Added in version 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.

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  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.

  Asigna nelem elementos cada uno cuyo tamaño en bytes es elsize y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla. La memoria se inicializa a ceros.

  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)`.

  Added in version 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.

PyMem_New(TYPE, 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.

PyMem_Resize(p, TYPE, 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

No hay garantía de que la memoria retornada por estos asignadores se pueda convertir con éxito en un objeto Python al interceptar las funciones de asignación en este dominio mediante los métodos descritos en la sección Personalizar Asignadores de Memoria.

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.

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  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.

  Asigna nelem elementos cada uno cuyo tamaño en bytes es elsize y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla. La memoria se inicializa a ceros.

  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)`.

  Added in version 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

Added in version 3.4.

type PyMemAllocatorEx

  Estructura utilizada para describir un asignador de bloque de memoria. La estructura tiene cuatro campos:

  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: The `PyMemAllocator` structure was renamed to `PyMemAllocatorEx` and a new `calloc` field was added.

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.

  For the `PYMEM_DOMAIN_RAW` domain, the allocator must be thread-safe: the GIL is not held when the allocator is called.

  For the remaining domains, the allocator must also be thread-safe: the allocator may be called in different interpreters that do not share a `GIL`.

  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.

  Vea también `PyPreConfig.allocator` y Preinicialización de Python con PyPreConfig.

  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.

  Distinto en la versión 3.12: All allocators must be thread-safe.

void PyMem_SetupDebugHooks(void)

  Configurar 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)

- Check that the GIL is held when allocator functions of `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (ex: `PyObject_Malloc()`) and `PYMEM_DOMAIN_MEM` (ex: `PyMem_Malloc()`) domains are called.

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'` for `PYMEM_DOMAIN_RAW`.

  - `'m'` for `PYMEM_DOMAIN_MEM`.

  - `'o'` for `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).

  A serial number, incremented by 1 on each call to a malloc-like or realloc-like function. Big-endian `size_t`. If «bad memory» is detected later, the serial number gives an excellent way to set a breakpoint on the next run, to capture the instant at which this block was passed out. The static function bumpserialno() in obmalloc.c is the only place the serial number is incremented, and exists so you can set such a breakpoint easily.

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: The `PyMem_SetupDebugHooks()` function now also works on Python compiled in release mode. On error, the debug hooks now use `tracemalloc` to get the traceback where a memory block was allocated. The debug hooks now also check if the GIL is held when functions of `PYMEM_DOMAIN_OBJ` and `PYMEM_DOMAIN_MEM` domains are called.

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 has a pymalloc allocator optimized for small objects (smaller or equal to 512 bytes) with a short lifetime. It uses memory mappings called «arenas» with a fixed size of either 256 KiB on 32-bit platforms or 1 MiB on 64-bit platforms. It falls back to `PyMem_RawMalloc()` and `PyMem_RawRealloc()` for allocations larger than 512 bytes.

pymalloc is the default allocator of the `PYMEM_DOMAIN_MEM` (ex: `PyMem_Malloc()`) and `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (ex: `PyObject_Malloc()`) domains.

El asignador de arena utiliza las siguientes funciones:

- `VirtualAlloc()` and `VirtualFree()` on Windows,

- `mmap()` and `munmap()` if available,

- `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

Added in version 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

Added in version 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()  */

In addition to the functions aimed at handling raw memory blocks from the Python heap, objects in Python are allocated and released with `PyObject_New`, `PyObject_NewVar` and `PyObject_Del()`.

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