Objetos Tipo¶
Quizás una de las estructuras más importantes del sistema de objetos Python es la estructura que define un nuevo tipo: la estructura PyTypeObject
. Los objetos tipo se pueden manejar utilizando cualquiera de las funciones PyObject_*()
o PyType_*()
, pero no ofrecen mucho que sea interesante para la mayoría de las aplicaciones de Python. Estos objetos son fundamentales para el comportamiento de los objetos, por lo que son muy importantes para el propio intérprete y para cualquier módulo de extensión que implemente nuevos tipos.
Los objetos de tipo son bastante grandes en comparación con la mayoría de los tipos estándar. La razón del tamaño es que cada objeto de tipo almacena una gran cantidad de valores, principalmente punteros de función C, cada uno de los cuales implementa una pequeña parte de la funcionalidad del tipo. Los campos del objeto tipo se examinan en detalle en esta sección. Los campos se describirán en el orden en que aparecen en la estructura.
Además de la siguiente referencia rápida, la sección Ejemplos proporciona una visión rápida del significado y uso de PyTypeObject
.
Referencia rápida¶
«ranuras tp» (tp slots)¶
Ranura |
métodos/atributos especiales |
Información 2 |
||||
---|---|---|---|---|---|---|
O |
T |
D |
I |
|||
<R> |
const char * |
__name__ |
X |
X |
||
X |
X |
X |
||||
X |
X |
|||||
X |
X |
X |
||||
X |
X |
|||||
__getattribute__, __getattr__ |
G |
|||||
__setattr__, __delattr__ |
G |
|||||
% |
||||||
__repr__ |
X |
X |
X |
|||
% |
||||||
% |
||||||
% |
||||||
__hash__ |
X |
G |
||||
__call__ |
X |
X |
||||
__str__ |
X |
X |
||||
__getattribute__, __getattr__ |
X |
X |
G |
|||
__setattr__, __delattr__ |
X |
X |
G |
|||
% |
||||||
unsigned long |
X |
X |
? |
|||
const char * |
__doc__ |
X |
X |
|||
X |
G |
|||||
X |
G |
|||||
__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__ |
X |
G |
||||
X |
? |
|||||
__iter__ |
X |
|||||
__next__ |
X |
|||||
|
X |
X |
||||
|
X |
|||||
|
X |
X |
||||
__base__ |
X |
|||||
|
__dict__ |
? |
||||
__get__ |
X |
|||||
__set__, __delete__ |
X |
|||||
X |
? |
|||||
__init__ |
X |
X |
X |
|||
X |
? |
? |
||||
__new__ |
X |
X |
? |
? |
||
X |
X |
? |
? |
|||
X |
X |
|||||
< |
|
__bases__ |
~ |
|||
< |
|
__mro__ |
~ |
|||
[ |
|
|||||
|
__subclasses__ |
|||||
|
||||||
( |
||||||
unsigned int |
||||||
__del__ |
X |
|||||
- 1
Un nombre de ranura entre paréntesis indica que está (efectivamente) en desuso. Los nombres entre paréntesis angulares deben tratarse como de solo lectura. Los nombres entre corchetes son solo para uso interno. «<R>» (como prefijo) significa que el campo es obligatorio (no debe ser
NULL
).- 2
Columnas:
«O»: establecido en
PyBaseObject_Type
«T»: establecido en
PyType_Type
«D»: por defecto (si la ranura está establecida como
NULL
)X - PyType_Ready sets this value if it is NULL ~ - PyType_Ready always sets this value (it should be NULL) ? - PyType_Ready may set this value depending on other slots Also see the inheritance column ("I").
«I»: herencia
X - type slot is inherited via *PyType_Ready* if defined with a *NULL* value % - the slots of the sub-struct are inherited individually G - inherited, but only in combination with other slots; see the slot's description ? - it's complicated; see the slot's description
Tenga en cuenta que algunos espacios se heredan efectivamente a través de la cadena de búsqueda de atributos normal.
sub-ranuras (sub-slots)¶
Ranuras (Slot) |
métodos especiales |
|
---|---|---|
__await__ |
||
__aiter__ |
||
__anext__ |
||
__add__ __radd__ |
||
__iadd__ |
||
__sub__ __rsub__ |
||
__isub__ |
||
__mul__ __rmul__ |
||
__imul__ |
||
__mod__ __rmod__ |
||
__imod__ |
||
__divmod__ __rdivmod__ |
||
__pow__ __rpow__ |
||
__ipow__ |
||
__neg__ |
||
__pos__ |
||
__abs__ |
||
__bool__ |
||
__invert__ |
||
__lshift__ __rlshift__ |
||
__ilshift__ |
||
__rshift__ __rrshift__ |
||
__irshift__ |
||
__and__ __rand__ |
||
__iand__ |
||
__xor__ __rxor__ |
||
__ixor__ |
||
__or__ __ror__ |
||
__ior__ |
||
__int__ |
||
void * |
||
__float__ |
||
__floordiv__ |
||
__ifloordiv__ |
||
__truediv__ |
||
__itruediv__ |
||
__index__ |
||
__matmul__ __rmatmul__ |
||
__imatmul__ |
||
__len__ |
||
__getitem__ |
||
__setitem__, __delitem__ |
||
__len__ |
||
__add__ |
||
__mul__ |
||
__getitem__ |
||
__setitem__ __delitem__ |
||
__contains__ |
||
__iadd__ |
||
__imul__ |
||
ranura de typedefs¶
typedef |
Tipos Parámetros |
Tipo de Retorno |
---|---|---|
|
||
void * |
void |
|
void * |
void |
|
int |
||
|
||
int |
||
|
|
|
PyObject *const char *
|
|
|
int |
||
|
||
int |
||
|
||
int |
||
|
Py_hash_t |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
int |
||
void |
||
void * |
int |
|
PyObject * |
|
|
|
||
|
||
|
||
int |
||
int |
||
int |
Vea Tipo Ranura typedefs abajo para más detalles.
Definición de PyTypeObject
¶
La definición de estructura para PyTypeObject
se puede encontrar en Include/object.h
. Por conveniencia de referencia, esto repite la definición encontrada allí:
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 */
/* call function for all accessible objects */
traverseproc tp_traverse;
/* delete references to contained objects */
inquiry tp_clear;
/* 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;
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;
} PyTypeObject;
Ranuras (Slots) PyObject
¶
The type object structure extends the PyVarObject
structure. The
ob_size
field is used for dynamic types (created by type_new()
,
usually called from a class statement). Note that PyType_Type
(the
metatype) initializes tp_itemsize
, which means that its instances (i.e.
type objects) must have the ob_size
field.
-
PyObject*
PyObject._ob_next
¶ -
PyObject*
PyObject._ob_prev
¶ Estos campos solo están presentes cuando se define la macro
Py_TRACE_REFS
. Su inicialización aNULL
se ocupa de la macroPyObject_HEAD_INIT
. Para los objetos asignados estáticamente, estos campos siempre permanecenNULL
. Para los objetos asignados dinámicamente, estos dos campos se utilizan para vincular el objeto en una lista doblemente vinculada de todos objetos vivos en el montón. Esto podría usarse para varios propósitos de depuración; Actualmente, el único uso es imprimir los objetos que aún están vivos al final de una ejecución cuando se establece la variable de entornoPYTHONDUMPREFS
.Herencia:
Estos campos no son heredados por subtipos.
-
Py_ssize_t
PyObject.ob_refcnt
¶ Este es el recuento de referencia del objeto tipo, inicializado a
1
por el macroPyObject_HEAD_INIT
. Tenga en cuenta que para los objetos de tipo asignados estáticamente, las instancias del tipo (objetos cuyoob_type
apunta al tipo) no cuentan como referencias. Pero para los objetos de tipo asignados dinámicamente, las instancias sí cuentan como referencias.Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos.
-
PyTypeObject*
PyObject.ob_type
¶ Este es el tipo del tipo, en otras palabras, su metatipo. Se inicializa mediante el argumento de la macro
PyObject_HEAD_INIT
, y su valor normalmente debería ser&PyType_Type
. Sin embargo, para los módulos de extensión cargables dinámicamente que deben ser utilizables en Windows (al menos), el compilador se queja de que este no es un inicializador válido. Por lo tanto, la convención es pasarNULL
al macroPyObject_HEAD_INIT
e inicializar este campo explícitamente al comienzo de la función de inicialización del módulo, antes de hacer cualquier otra cosa. Esto normalmente se hace así:Foo_Type.ob_type = &PyType_Type;
Esto debe hacerse antes de que se creen instancias del tipo.
PyType_Ready()
comprueba siob_type
esNULL
, y si es así, lo inicializa en el campoob_type
de la clase base.PyType_Ready()
no cambiará este campo si no es cero.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Ranuras PyVarObject
¶
-
Py_ssize_t
PyVarObject.ob_size
¶ Para los objetos tipo asignados estáticamente, esto debe inicializarse a cero. Para los objetos tipo asignados dinámicamente, este campo tiene un significado interno especial.
Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos.
Ranuras PyTypeObject
¶
Cada ranura tiene una sección que describe la herencia. Si PyType_Ready()
puede establecer un valor cuando el campo se establece en NULL
, entonces también habrá una sección «Predeterminada». (Tenga en cuenta que muchos campos establecidos en PyBaseObject_Type
y PyType_Type
actúan efectivamente como valores predeterminados).
-
const char*
PyTypeObject.tp_name
¶ Puntero a una cadena de caracteres terminada en
NULL
que contiene el nombre del tipo. Para los tipos que son accesibles como módulos globales, la cadena debe ser el nombre completo del módulo, seguido de un punto, seguido del nombre del tipo; para los tipos integrados, debe ser solo el nombre del tipo. Si el módulo es un submódulo de un paquete, el nombre completo del paquete es parte del nombre completo del módulo. Por ejemplo, un tipo llamadoT
definido en el móduloM
en el subpaqueteQ
en el paqueteP
debe tener el inicializadortp_name
"PQMT"
.Para los objetos tipo asignados dinámicamente, este debería ser solo el nombre del tipo, y el nombre del módulo almacenado explícitamente en el tipo diccionario (dict) como el valor para la clave
'__module__'
.Para los objetos tipo asignados estáticamente, el campo
tp_name
debe contener un punto. Todo antes del último punto se hace accesible como el atributo__module__
, y todo después del último punto se hace accesible como el atributo__name__
.Si no hay ningún punto, todo el campo
tp_name
se hace accesible como el atributo__name__
, y el atributo__module__
no está definido (a menos que sea explícitamente establecido en el diccionario, como se explicó anteriormente). Esto significa que su tipo será imposible de guardar como pickle. Además, no figurará en la documentación del módulo creado con pydoc.Este campo no debe ser
NULL
. Es el único campo obligatorio enPyTypeObject()
(que no sea potencialmentetp_itemsize
).Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos.
-
Py_ssize_t
PyTypeObject.tp_basicsize
¶ -
Py_ssize_t
PyTypeObject.tp_itemsize
¶ Estos campos permiten calcular el tamaño en bytes de instancias del tipo.
Hay dos tipos de tipos: los tipos con instancias de longitud fija tienen un campo cero
tp_itemsize
, los tipos con instancias de longitud variable tienen un campo distinto de cerotp_itemsize
. Para un tipo con instancias de longitud fija, todas las instancias tienen el mismo tamaño, dado entp_basicsize
.Para un tipo con instancias de longitud variable, las instancias deben tener un campo
ob_size
, y el tamaño de la instancia estp_basicsize
más N vecestp_itemsize
, donde N es la «longitud» del objeto. El valor de N generalmente se almacena en el campoob_size
de la instancia. Hay excepciones: por ejemplo, los ints usan un negativoob_size
para indicar un número negativo, y N esabs(ob_size)
allí. Además, la presencia de un campoob_size
en el diseño de la instancia no significa que la estructura de la instancia sea de longitud variable (por ejemplo, la estructura para el tipo de lista tiene instancias de longitud fija, aunque esas instancias tienen un significativo campoob_size
).El tamaño básico incluye los campos en la instancia declarada por el macro
PyObject_HEAD
oPyObject_VAR_HEAD
(lo que se use para declarar la estructura de la instancia) y esto a su vez incluye campos_ob_prev
y_ob_next
si están presentes. Esto significa que la única forma correcta de obtener un inicializador paratp_basicsize
es usar el operadorsizeof
en la estructura utilizada para declarar el diseño de la instancia. El tamaño básico no incluye el tamaño del encabezado del GC.Una nota sobre la alineación: si los elementos variables requieren una alineación particular, esto debe ser atendido por el valor de
tp_basicsize
. Ejemplo: supongamos que un tipo implementa un arreglo de dobles (double
).tp_itemsize
essizeof(double)
. Es responsabilidad del programador quetp_basicsize
es un múltiplo desizeof(double)
(suponiendo que este sea el requisito de alineación paradouble
).Para cualquier tipo con instancias de longitud variable, este campo no debe ser
NULL
.Herencia:
Estos campos se heredan por separado por subtipos. Si el tipo base tiene un miembro distinto de cero
tp_itemsize
, generalmente no es seguro establecertp_itemsize
en un valor diferente de cero en un subtipo ( aunque esto depende de la implementación del tipo base).
-
destructor
PyTypeObject.tp_dealloc
¶ Un puntero a la función destructor de instancias. Esta función debe definirse a menos que el tipo garantice que sus instancias nunca se desasignarán (como es el caso de los singletons
None
yEllipsis
). La firma de la función es:void tp_dealloc(PyObject *self);
La función destructor es llamada por las macros
Py_DECREF()
yPy_XDECREF()
cuando el nuevo recuento de referencia es cero. En este punto, la instancia todavía existe, pero no hay referencias a ella. La función destructor debe liberar todas las referencias que posee la instancia, liberar todos los búferes de memoria que posee la instancia (utilizando la función de liberación correspondiente a la función de asignación utilizada para asignar el búfer) y llamar a los tipos funcióntp_free
. Si el tipo no es subtipable (no tiene establecido el bit de indicadorPy_TPFLAGS_BASETYPE
), está permitido llamar al objeto desasignador directamente en lugar de a través detp_free
. El objeto desasignador debe ser el utilizado para asignar la instancia; normalmente esPyObject_Del()
si la instancia se asignó usandoPyObject_New()
oPyObject_VarNew()
, oPyObject_GC_Del()
si la instancia se asignó usandoPyObject_GC_New()
oPyObject_GC_NewVar()
.If the type supports garbage collection (has the
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
flag bit set), the destructor should callPyObject_GC_UnTrack()
before clearing any member fields.static void foo_dealloc(foo_object *self) { PyObject_GC_UnTrack(self); Py_CLEAR(self->ref); Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *)self); }
Finalmente, si el tipo está asignado en el montón (
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
), el desasignador debería disminuir el conteo de referencia para su objeto tipo después de llamar al desasignador del tipo. Para evitar punteros colgantes, la forma recomendada de lograr esto es:static void foo_dealloc(foo_object *self) { PyTypeObject *tp = Py_TYPE(self); // free references and buffers here tp->tp_free(self); Py_DECREF(tp); }
Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
Py_ssize_t
PyTypeObject.tp_vectorcall_offset
¶ Un desplazamiento opcional a una función por instancia que implementa la llamada al objeto usando vectorcall protocol, una alternativa más eficiente del simple
tp_call
.Este campo solo se usa si se establece el flag
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
. Si es así, debe ser un entero positivo que contenga el desplazamiento en la instancia de un punterovectorcallfunc
.El puntero vectorcallfunc puede ser
NULL
, en cuyo caso la instancia se comporta como siPy_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
no estuviera configurado: llamar a la instancia vuelve atp_call
.Cualquier clase que establezca
_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
también debe establecertp_call
y asegurarse de que su comportamiento sea coherente con la función vectorcallfunc. Esto se puede hacer configurando tp_call enPyVectorcall_Call()
.Advertencia
No se recomienda para tipos de pila para implementar el protocolo vectorcall. Cuando un usuario establece
__call__
en código Python, solo se actualiza tp_call, lo que probablemente lo haga inconsistente con la función vectorcall.Nota
La semántica de la ranura
tp_vectorcall_offset
es provisional y se espera que finalice en Python 3.9. Si usa vectorcall, planifique actualizar su código para Python 3.9.Distinto en la versión 3.8: Antes de la versión 3.8, este slot se llamaba
tp_print
. En Python 2.x, se usó para imprimir en un archivo. En Python 3.0 a 3.7, no se usó.Herencia:
Este campo siempre se hereda. Sin embargo, el flag
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
no siempre se hereda. Si no es así, entonces la subclase no usará vectorcall, excepto cuandoPyVectorcall_Call()
se llame explícitamente. Este es en particular el caso de los heap types (incluidas las subclases definidas en Python).
-
getattrfunc
PyTypeObject.tp_getattr
¶ Un puntero opcional a la función «obtener atributo cadena de caracteres» (get-attribute-string).
Este campo está en desuso. Cuando se define, debe apuntar a una función que actúe igual que la función
tp_getattro
, pero tomando una cadena de caracteres C en lugar de un objeto de cadena Python para dar el nombre del atributo.Herencia:
Grupo:
tp_getattr
,tp_getattro
Este campo es heredado por los subtipos junto con
tp_getattro
: un subtipo hereda ambostp_getattr
ytp_getattro
de su base escriba cuando los subtipostp_getattr
ytp_getattro
son ambosNULL
.
-
setattrfunc
PyTypeObject.tp_setattr
¶ Un puntero opcional a la función para configurar y eliminar atributos.
Este campo está en desuso. Cuando se define, debe apuntar a una función que actúe igual que la función
tp_setattro
, pero tomando una cadena de caracteres C en lugar de un objeto de cadena Python para dar el nombre del atributo.Herencia:
Grupo:
tp_setattr
,tp_setattro
Este campo es heredado por los subtipos junto con
tp_setattro
: un subtipo hereda ambostp_setattr
ytp_setattro
de su base escriba cuando los subtipostp_setattr
ytp_setattro
son ambosNULL
.
-
PyAsyncMethods*
PyTypeObject.tp_as_async
¶ Puntero a una estructura adicional que contiene campos relevantes solo para los objetos que implementan los protocolos «esperable» (awaitable) y «iterador asíncrono» (asynchronous iterator) en el nivel C. Ver Estructuras de objetos asíncronos para más detalles.
Nuevo en la versión 3.5: Anteriormente conocidos como
tp_compare
ytp_reserved
.Herencia:
El campo
tp_as_async
no se hereda, pero los campos contenidos se heredan individualmente.
-
reprfunc
PyTypeObject.tp_repr
¶ Un puntero opcional a una función que implementa la función incorporada
repr()
.La firma es la misma que para
PyObject_Repr()
:PyObject *tp_repr(PyObject *self);
La función debe retornar una cadena de caracteres o un objeto Unicode. Idealmente, esta función debería retornar una cadena que, cuando se pasa a
eval()
, dado un entorno adecuado, retorna un objeto con el mismo valor. Si esto no es factible, debe retornar una cadena que comience con'<'
y termine con'>'
desde la cual se puede deducir tanto el tipo como el valor del objeto.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Por defecto:
Cuando este campo no está configurado, se retorna una cadena de caracteres de la forma
<%s object at %p>
, donde%s
se reemplaza por el nombre del tipo y%p
por dirección de memoria del objeto.
-
PyNumberMethods*
PyTypeObject.tp_as_number
¶ Puntero a una estructura adicional que contiene campos relevantes solo para objetos que implementan el protocolo numérico. Estos campos están documentados en Estructuras de Objetos de Números.
Herencia:
El campo
tp_as_number
no se hereda, pero los campos contenidos se heredan individualmente.
-
PySequenceMethods*
PyTypeObject.tp_as_sequence
¶ Puntero a una estructura adicional que contiene campos relevantes solo para objetos que implementan el protocolo de secuencia. Estos campos están documentados en Estructuras de objetos secuencia.
Herencia:
El campo
tp_as_sequence
no se hereda, pero los campos contenidos se heredan individualmente.
-
PyMappingMethods*
PyTypeObject.tp_as_mapping
¶ Puntero a una estructura adicional que contiene campos relevantes solo para objetos que implementan el protocolo de mapeo. Estos campos están documentados en Estructuras de Objetos Mapeo.
Herencia:
El campo
tp_as_mapping
no se hereda, pero los campos contenidos se heredan individualmente.
-
hashfunc
PyTypeObject.tp_hash
¶ Un puntero opcional a una función que implementa la función incorporada
hash()
.La firma es la misma que para
PyObject_Hash()
:Py_hash_t tp_hash(PyObject *);
El valor
-1
no debe retornarse como un valor de retorno normal; Cuando se produce un error durante el cálculo del valor hash, la función debe establecer una excepción y retornar-1
.Cuando este campo no está establecido (y
tp_richcompare
no está establecido), se lanzaTypeError
cuando hay un intento de tomar el hash del objeto. Esto es lo mismo que establecerlo enPyObject_HashNotImplemented()
.Este campo se puede establecer explícitamente en
PyObject_HashNotImplemented()
para bloquear la herencia del método hash de un tipo primario. Esto se interpreta como el equivalente de__hash__ = None
en el nivel de Python, lo que hace queisinstance(o, collections.Hashable)
retorne correctamenteFalse
. Tenga en cuenta que lo contrario también es cierto: establecer__hash__ = None
en una clase en el nivel de Python dará como resultado que la ranuratp_hash
se establezca enPyObject_HashNotImplemented()
.Herencia:
Grupo:
tp_hash
,tp_richcompare
Este campo es heredado por subtipos junto con
tp_richcompare
: un subtipo hereda ambostp_richcompare
ytp_hash
, cuando los subtipostp_richcompare
ytp_hash
son ambosNULL
.
-
ternaryfunc
PyTypeObject.tp_call
¶ Un puntero opcional a una función que implementa la llamada al objeto. Esto debería ser
NULL
si el objeto no es invocable. La firma es la misma que paraPyObject_Call()
:PyObject *tp_call(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs);
Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
reprfunc
PyTypeObject.tp_str
¶ Un puntero opcional a una función que implementa la operación integrada
str()
. (Tenga en cuenta questr
es un tipo ahora, ystr()
llama al constructor para ese tipo. Este constructor llama aPyObject_Str()
para hacer el trabajo real, yPyObject_Str()
llamará a este controlador.)La firma es la misma que para
PyObject_Str()
:PyObject *tp_str(PyObject *self);
La función debe retornar una cadena de caracteres o un objeto Unicode. Debe ser una representación de cadena «amigable» del objeto, ya que esta es la representación que será utilizada, entre otras cosas, por la función
print()
.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Por defecto:
Cuando este campo no está configurado, se llama a
PyObject_Repr()
para retornar una representación de cadena de caracteres.
-
getattrofunc
PyTypeObject.tp_getattro
¶ Un puntero opcional a la función «obtener atributo» (get-attribute).
La firma es la misma que para
PyObject_GetAttr()
:PyObject *tp_getattro(PyObject *self, PyObject *attr);
Por lo general, es conveniente establecer este campo en
PyObject_GenericGetAttr()
, que implementa la forma normal de buscar atributos de objeto.Herencia:
Grupo:
tp_getattr
,tp_getattro
Este campo es heredado por los subtipos junto con
tp_getattr
: un subtipo hereda ambostp_getattr
ytp_getattro
de su base escriba cuando los subtipostp_getattr
ytp_getattro
son ambosNULL
.Por defecto:
PyBaseObject_Type
usaPyObject_GenericGetAttr()
.
-
setattrofunc
PyTypeObject.tp_setattro
¶ Un puntero opcional a la función para configurar y eliminar atributos.
La firma es la misma que para
PyObject_SetAttr()
:int tp_setattro(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value);
Además, se debe admitir la configuración de value en
NULL
para eliminar un atributo. Por lo general, es conveniente establecer este campo enPyObject_GenericSetAttr()
, que implementa la forma normal de establecer los atributos del objeto.Herencia:
Grupo:
tp_setattr
,tp_setattro
Los subtipos heredan este campo junto con
tp_setattr
: un subtipo hereda ambostp_setattr
ytp_setattro
de su base escriba cuando los subtipostp_setattr
ytp_setattro
son ambosNULL
.Por defecto:
PyBaseObject_Type
usaPyObject_GenericSetAttr()
.
-
PyBufferProcs*
PyTypeObject.tp_as_buffer
¶ Puntero a una estructura adicional que contiene campos relevantes solo para objetos que implementan la interfaz del búfer. Estos campos están documentados en Estructuras de Objetos Búfer.
Herencia:
El campo
tp_as_buffer
no se hereda, pero los campos contenidos se heredan individualmente.
-
unsigned long
PyTypeObject.tp_flags
¶ Este campo es una máscara de bits de varias banderas. Algunas banderas indican semántica variante para ciertas situaciones; otros se utilizan para indicar que ciertos campos en el tipo de objeto (o en las estructuras de extensión a las que se hace referencia a través de
tp_as_number
,tp_as_sequence
,tp_as_mapping
, ytp_as_buffer
) que históricamente no siempre estuvieron presentes son válidos; si dicho bit de bandera está claro, no se debe acceder a los campos de tipo que protege y se debe considerar que tienen un valor cero oNULL
.Herencia:
La herencia de este campo es complicada. La mayoría de los bits de bandera se heredan individualmente, es decir, si el tipo base tiene un conjunto de bits de bandera, el subtipo hereda este bit de bandera. Los bits de bandera que pertenecen a las estructuras de extensión se heredan estrictamente si la estructura de extensión se hereda, es decir, el valor del tipo base del bit de bandera se copia en el subtipo junto con un puntero a la estructura de extensión. El bit de bandera
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
se hereda junto contp_traverse
ytp_clear
, es decir, si el bit de banderaPy_TPFLAGS_HAVE_GC
está claro en el subtipo y los campostp_traverse
ytp_clear
en el subtipo existen y tienen valoresNULL
.Por defecto:
PyBaseObject_Type
usaPy_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE
.Máscaras de bits:
Las siguientes máscaras de bits están definidas actualmente; estos se pueden unidos por OR usando el operador
|
para formar el valor del campotp_flags
. El macroPyType_HasFeature()
toma un tipo y un valor de banderas, tp y f, y comprueba sitp->tp_flags & f
no es cero.-
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
¶ Este bit se establece cuando el objeto de tipo se asigna en el montón, por ejemplo, los tipos creados dinámicamente usando
PyType_FromSpec()
. En este caso, el campoob_type
de sus instancias se considera una referencia al tipo, y el objeto de tipo se llama INCREF cuando se crea una nueva instancia, y DECREF cuando se destruye una instancia (esto hace no se aplica a instancias de subtipos; solo el tipo al que hace referencia el ob_type de la instancia obtiene INCREF o DECREF).Herencia:
???
-
Py_TPFLAGS_BASETYPE
¶ Este bit se establece cuando el tipo se puede usar como el tipo base de otro tipo. Si este bit es claro, el tipo no puede subtiparse (similar a una clase «final» en Java).
Herencia:
???
-
Py_TPFLAGS_READY
¶ Este bit se establece cuando el objeto tipo ha sido completamente inicializado por
PyType_Ready()
.Herencia:
???
-
Py_TPFLAGS_READYING
¶ Este bit se establece mientras
PyType_Ready()
está en el proceso de inicialización del objeto tipo.Herencia:
???
-
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
¶ Este bit se establece cuando el objeto admite la recolección de elementos no utilizados. Si se establece este bit, las instancias deben crearse usando
PyObject_GC_New()
y destruirse usandoPyObject_GC_Del()
. Más información en la sección Apoyo a la recolección de basura cíclica. Este bit también implica que los campos relacionados con GCtp_traverse
ytp_clear
están presentes en el objeto de tipo.Herencia:
Grupo:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
El bit de indicador
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
se hereda junto con los campostp_traverse
ytp_clear
, es decir, si el bit de indicadorPy_TPFLAGS_HAVE_GC
está claro en el subtipo y los campostp_traverse
ytp_clear
en el subtipo existen y tienen valoresNULL
.
-
Py_TPFLAGS_DEFAULT
¶ Esta es una máscara de bits de todos los bits que pertenecen a la existencia de ciertos campos en el objeto tipo y sus estructuras de extensión. Actualmente, incluye los siguientes bits:
Py_TPFLAGS_HAVE_STACKLESS_EXTENSION
,Py_TPFLAGS_HAVE_VERSION_TAG
.Herencia:
???
-
Py_TPFLAGS_METHOD_DESCRIPTOR
¶ Este bit indica que los objetos se comportan como métodos independientes.
Si este indicador está configurado para
type(meth)
, entonces:meth.__get__(obj, cls)(*args, **kwds)
(conobj
noNone
) debe ser equivalente ameth(obj, *args, **kwds)
.meth.__get__(None, cls)(*args, **kwds)
debe ser equivalente ameth(*args, **kwds)
.
Este indicador (flag) permite una optimización para llamadas a métodos típicos como
obj.meth()
: evita crear un objeto temporal de «método vinculado» paraobj.meth
.Nuevo en la versión 3.8.
Herencia:
Este indicador (flag) nunca es heredada por los tipos de montón. Para los tipos de extensión, se hereda siempre que
tp_descr_get
se hereda.
-
Py_TPFLAGS_LONG_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_LIST_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_TUPLE_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_BYTES_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_UNICODE_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_DICT_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_BASE_EXC_SUBCLASS
¶
-
Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS
¶ Estas marcas son utilizadas por funciones como
PyLong_Check()
para determinar rápidamente si un tipo es una subclase de un tipo incorporado; dichos controles específicos son más rápidos que un control genérico, comoPyObject_IsInstance()
. Los tipos personalizados que heredan de los elementos integrados deben tener sutp_flags
configurado correctamente, o el código que interactúa con dichos tipos se comportará de manera diferente dependiendo del tipo de verificación que se use.
-
Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE
¶ Este bit se establece cuando la ranura
tp_finalize
está presente en la estructura de tipo.Nuevo en la versión 3.4.
Obsoleto desde la versión 3.8: Este indicador ya no es necesario, ya que el intérprete asume que: el espacio
tp_finalize
siempre está presente en la estructura de tipos.
-
Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
¶ Este bit se establece cuando la clase implementa protocolo vectorcall. Consulte
tp_vectorcall_offset
para obtener más detalles.Herencia:
Este bit se hereda para subtipos static si
tp_call
también se hereda. Heap types no heredanPy_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL
.Nuevo en la versión 3.9.
-
-
const char*
PyTypeObject.tp_doc
¶ Un puntero opcional a una cadena de caracteres de C terminada en
NULL
que proporciona la cadena de documentación para este tipo de objeto. Esto se expone como el atributo__doc__
en el tipo y las instancias del tipo.Herencia:
Este campo es no heredado por los subtipos.
-
traverseproc
PyTypeObject.tp_traverse
¶ Un puntero opcional a una función transversal para el recolector de basura. Esto solo se usa si se establece el bit de la bandera (flag)
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
. La firma es:int tp_traverse(PyObject *self, visitproc visit, void *arg);
Se puede encontrar más información sobre el esquema de recolección de basura de Python en la sección Apoyo a la recolección de basura cíclica.
El puntero
tp_traverse
es utilizado por el recolector de basura para detectar ciclos de referencia. Una implementación típica de untp_traverse
simplemente llama aPy_VISIT()
en cada uno de los miembros de la instancia que son objetos de Python que posee la instancia. Por ejemplo, esta es la funciónlocal_traverse()
del módulo de extensión_thread
:static int local_traverse(localobject *self, visitproc visit, void *arg) { Py_VISIT(self->args); Py_VISIT(self->kw); Py_VISIT(self->dict); return 0; }
Tenga en cuenta que
Py_VISIT()
solo se llama a aquellos miembros que pueden participar en los ciclos de referencia. Aunque también hay un miembroself->key
, solo puede serNULL
o una cadena de caracteres de Python y, por lo tanto, no puede ser parte de un ciclo de referencia.Por otro lado, incluso si sabe que un miembro nunca puede ser parte de un ciclo, como ayuda para la depuración puede visitarlo de todos modos solo para que la función
get_referents()
del módulogc
lo incluirá.Advertencia
Al implementar
tp_traverse
, solo se deben visitar los miembros que posee la instancia (al tener fuertes referencias a ellos). Por ejemplo, si un objeto admite referencias débiles a través de la ranuratp_weaklist
, el puntero que admite la lista vinculada (a lo que tp_weaklist señala) no debe ser visitado como la instancia no posee directamente las referencias débiles a sí mismo (la lista de referencias débiles está ahí para admitir la maquinaria de referencia débil, pero la instancia no tiene una referencia fuerte a los elementos dentro de ella, ya que se puede eliminar incluso si la instancia aún está viva).Tenga en cuenta que
Py_VISIT()
requiere los parámetros visit y arg paralocal_traverse()
para tener estos nombres específicos; no les llames de ninguna manera.Los tipos asignados al heap (
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE
, como los creados conPyType_FromSpec()
y API similares) contienen una referencia a su tipo. Por lo tanto, su función transversal debe visitarPy_TYPE(self)
, o delegar esta responsabilidad llamando atp_traverse
de otro tipo asignado al heap (como una superclase asignada al heap). Si no es así, es posible que el objeto de tipo no se recolecte como basura.Distinto en la versión 3.9: Se espera que los tipos asignados al montón visiten
Py_TYPE(self)
entp_traverse
. En versiones anteriores de Python, debido al bug 40217, hacer esto puede provocar fallas en las subclases.Herencia:
Grupo:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
Este campo es heredado por los subtipos junto con
tp_clear
y elPy_TPFLAGS_HAVE_GC
bit de bandera: el bit de bandera,tp_traverse
, ytp_clear
se heredan todos del tipo base si todos son cero en el subtipo.
-
inquiry
PyTypeObject.tp_clear
¶ Un puntero opcional a una función de limpieza (clear function) para el recolector de basura. Esto solo se usa si se establece el bit de bandera
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
. La firma es:int tp_clear(PyObject *);
La función miembro
tp_clear
se usa para romper los ciclos de referencia en la basura cíclica detectada por el recolector de basura. En conjunto, todas las funcionestp_clear
en el sistema deben combinarse para romper todos los ciclos de referencia. Esto es sutil y, en caso de duda, proporcione una funcióntp_clear
. Por ejemplo, el tipo de tupla no implementa una funcióntp_clear
, porque es posible demostrar que ningún ciclo de referencia puede estar compuesto completamente de tuplas. Por lo tanto, las funcionestp_clear
de otros tipos deben ser suficientes para romper cualquier ciclo que contenga una tupla. Esto no es inmediatamente obvio, y rara vez hay una buena razón para evitar la implementación detp_clear
.Las implementaciones de
tp_clear
deberían descartar las referencias de la instancia a las de sus miembros que pueden ser objetos de Python, y establecer sus punteros a esos miembros enNULL
, como en el siguiente ejemplo:static int local_clear(localobject *self) { Py_CLEAR(self->key); Py_CLEAR(self->args); Py_CLEAR(self->kw); Py_CLEAR(self->dict); return 0; }
Se debe utilizar el macro
Py_CLEAR()
, porque borrar las referencias es delicado: la referencia al objeto contenido no se debe disminuir hasta después de que el puntero al objeto contenido se establezca enNULL
. Esto se debe a que la disminución del conteo de referencias puede hacer que el objeto contenido se convierta en basura, lo que desencadena una cadena de actividad de recuperación que puede incluir la invocación de código arbitrario de Python (debido a finalizadores o devoluciones de llamada de reflujo débil, asociadas con el objeto contenido). Si es posible que dicho código haga referencia a self nuevamente, es importante que el puntero al objeto contenido seaNULL
en ese momento, de modo que self sepa que el objeto contenido ya no se puede usar. El macroPy_CLEAR()
realiza las operaciones en un orden seguro.Note that
tp_clear
is not always called before an instance is deallocated. For example, when reference counting is enough to determine that an object is no longer used, the cyclic garbage collector is not involved andtp_dealloc
is called directly.Debido a que el objetivo de
tp_clear
es romper los ciclos de referencia, no es necesario borrar objetos contenidos como cadenas de caracteres de Python o enteros de Python, que no pueden participar en los ciclos de referencia. Por otro lado, puede ser conveniente borrar todos los objetos Python contenidos y escribir la funcióntp_dealloc
para invocartp_clear
.Se puede encontrar más información sobre el esquema de recolección de basura de Python en la sección Apoyo a la recolección de basura cíclica.
Herencia:
Grupo:
Py_TPFLAGS_HAVE_GC
,tp_traverse
,tp_clear
Este campo es heredado por subtipos junto con
tp_traverse
y elPy_TPFLAGS_HAVE_GC
bit de bandera: el bit de bandera,tp_traverse
, ytp_clear
se heredan todos del tipo base si todos son cero en el subtipo.
-
richcmpfunc
PyTypeObject.tp_richcompare
¶ Un puntero opcional a la función de comparación enriquecida, cuya firma es:
PyObject *tp_richcompare(PyObject *self, PyObject *other, int op);
Se garantiza que el primer parámetro será una instancia del tipo definido por
PyTypeObject
.La función debería retornar el resultado de la comparación (generalmente
Py_True
oPy_False
). Si la comparación no está definida, debe retornarPy_NotImplemented
, si se produce otro error, debe retornarNULL
y establecer una condición de excepción.Las siguientes constantes se definen para ser utilizadas como el tercer argumento para
tp_richcompare
y paraPyObject_RichCompare()
:Constante
Comparación
Py_LT
<
Py_LE
<=
Py_EQ
==
Py_NE
!=
Py_GT
>
Py_GE
>=
El siguiente macro está definido para facilitar la escritura de funciones de comparación enriquecidas:
-
Py_RETURN_RICHCOMPARE
(VAL_A, VAL_B, op)¶ Retorna
Py_True
oPy_False
de la función, según el resultado de una comparación.VAL_A
yVAL_B
deben ser ordenados por operadores de comparación C (por ejemplo, pueden ser enteros o punto flotantes de C). El tercer argumento especifica la operación solicitada, como por ejemploPyObject_RichCompare()
.El conteo de referencia del valor de retorno se incrementa correctamente.
En caso de error, establece una excepción y retorna
NULL
de la función.Nuevo en la versión 3.7.
Herencia:
Grupo:
tp_hash
,tp_richcompare
Este campo es heredado por subtipos junto con
tp_hash
: un subtipo heredatp_richcompare
ytp_hash
cuando el subtipotp_richcompare
ytp_hash
son ambosNULL
.Por defecto:
PyBaseObject_Type
proporciona una implementacióntp_richcompare
, que puede ser heredada. Sin embargo, si solo se definetp_hash
, ni siquiera se utiliza la función heredada y las instancias del tipo no podrán participar en ninguna comparación.-
-
Py_ssize_t
PyTypeObject.tp_weaklistoffset
¶ Si las instancias de este tipo son débilmente referenciables, este campo es mayor que cero y contiene el desplazamiento en la estructura de instancia del encabezado de la lista de referencia débil (ignorando el encabezado GC, si está presente); este desplazamiento es utilizado por
PyObject_ClearWeakRefs()
y las funcionesPyWeakref_*()
. La estructura de la instancia debe incluir un campo de tipoPyObject*
que se inicializa enNULL
.No confunda este campo con
tp_weaklist
; ese es el encabezado de la lista para referencias débiles al objeto de tipo en sí.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos, pero consulte las reglas que se enumeran a continuación. Un subtipo puede anular este desplazamiento; Esto significa que el subtipo utiliza un encabezado de lista de referencia débil diferente que el tipo base. Dado que el encabezado de la lista siempre se encuentra a través de
tp_weaklistoffset
, esto no debería ser un problema.Cuando un tipo definido por una declaración de clase no tiene
__slots__
declaración, y ninguno de sus tipos base es débilmente referenciable, el tipo se hace débilmente referenciable al agregar una ranura de encabezado de lista de referencia débil al diseño de la instancia y configurandotp_weaklistoffset
del desplazamiento de esa ranura.Cuando la declaración de un tipo
__slots__
contiene un espacio llamado__weakref__
, ese espacio se convierte en el encabezado de la lista de referencia débil para las instancias del tipo, y el desplazamiento del espacio se almacena en el tipotp_weaklistoffset
.Cuando la declaración de un tipo
__slots__
no contiene un espacio llamado__weakref__
, el tipo hereda sutp_weaklistoffset
de su tipo base.
-
getiterfunc
PyTypeObject.tp_iter
¶ Un puntero opcional a una función que retorna un iterador para el objeto. Su presencia normalmente indica que las instancias de este tipo son iterables (aunque las secuencias pueden ser iterables sin esta función).
Esta función tiene la misma firma que
PyObject_GetIter()
:PyObject *tp_iter(PyObject *self);
Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
iternextfunc
PyTypeObject.tp_iternext
¶ Un puntero opcional a una función que retorna el siguiente elemento en un iterador. La firma es:
PyObject *tp_iternext(PyObject *self);
Cuando el iterador está agotado, debe retornar
NULL
; a la excepciónStopIteration
puede o no establecerse. Cuando se produce otro error, también debe retornarNULL
. Su presencia indica que las instancias de este tipo son iteradores.Los tipos de iterador también deberían definir la función
tp_iter
, y esa función debería retornar la instancia de iterador en sí (no una nueva instancia de iterador).Esta función tiene la misma firma que
PyIter_Next()
.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
struct PyMethodDef*
PyTypeObject.tp_methods
¶ Un puntero opcional a un arreglo estático terminado en
NULL
de estructurasPyMethodDef
, declarando métodos regulares de este tipo.Para cada entrada en el arreglo, se agrega una entrada al diccionario del tipo (ver
tp_dict
a continuación) que contiene un descriptor method.Herencia:
Los subtipos no heredan este campo (los métodos se heredan mediante un mecanismo diferente).
-
struct PyMemberDef*
PyTypeObject.tp_members
¶ Un puntero opcional a un arreglo estático terminado en
NULL
de estructurasPyMemberDef
, declarando miembros de datos regulares (campos o ranuras) de instancias de este tipo.Para cada entrada en el arreglo, se agrega una entrada al diccionario del tipo (ver
tp_dict
a continuación) que contiene un descriptor member.Herencia:
Los subtipos no heredan este campo (los miembros se heredan mediante un mecanismo diferente).
-
struct PyGetSetDef*
PyTypeObject.tp_getset
¶ Un puntero opcional a un arreglo estático terminado en
NULL
de estructurasPyGetSetDef
, declarando atributos calculados de instancias de este tipo.Para cada entrada en el arreglo, se agrega una entrada al diccionario del tipo (ver
tp_dict
a continuación) que contiene un descriptor getset.Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos (los atributos computados se heredan a través de un mecanismo diferente).
-
PyTypeObject*
PyTypeObject.tp_base
¶ Un puntero opcional a un tipo base del que se heredan las propiedades de tipo. En este nivel, solo se admite una herencia única; La herencia múltiple requiere la creación dinámica de un objeto tipo llamando al metatipo.
Nota
La inicialización de ranuras está sujeta a las reglas de inicialización de globales. C99 requiere que los inicializadores sean «constantes de dirección». Los designadores de funciones como
PyType_GenericNew()
, con conversión implícita a un puntero, son constantes de dirección C99 válidas.Sin embargo, el operador unario “&” aplicado a una variable no estática como
PyBaseObject_Type()
no es necesario para producir una dirección constante. Los compiladores pueden admitir esto (gcc lo hace), MSVC no. Ambos compiladores son estrictamente estándar conforme a este comportamiento particular.En consecuencia,
tp_base
debe establecerse en la función init del módulo de extensión.Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos (obviamente).
Por defecto:
Este campo predeterminado es
&PyBaseObject_Type
(que para los programadores de Python se conoce como el tipoobjeto
).
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_dict
¶ El diccionario del tipo se almacena aquí por
PyType_Ready()
.Este campo normalmente debe inicializarse a
NULL
antes de llamar aPyType_Ready
; también se puede inicializar en un diccionario que contiene atributos iniciales para el tipo. Una vezPyType_Ready()
ha inicializado el tipo, los atributos adicionales para el tipo pueden agregarse a este diccionario solo si no corresponden a operaciones sobrecargadas (como__add__()
).Herencia:
Este campo no es heredado por los subtipos (aunque los atributos definidos aquí se heredan a través de un mecanismo diferente).
Por defecto:
Si este campo es
NULL
,PyType_Ready()
le asignará un nuevo diccionario.Advertencia
No es seguro usar
PyDict_SetItem()
en o modificar de otra manera atp_dict
con el diccionario C-API.
-
descrgetfunc
PyTypeObject.tp_descr_get
¶ Un puntero opcional a una función «obtener descriptor» (descriptor ger).
La firma de la función es:
PyObject * tp_descr_get(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *type);
Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
descrsetfunc
PyTypeObject.tp_descr_set
¶ Un puntero opcional a una función para configurar y eliminar el valor de un descriptor.
La firma de la función es:
int tp_descr_set(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *value);
El argumento value se establece a
NULL
para borrar el valor.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
-
Py_ssize_t
PyTypeObject.tp_dictoffset
¶ Si las instancias de este tipo tienen un diccionario que contiene variables de instancia, este campo no es cero y contiene el desplazamiento en las instancias del tipo del diccionario de variables de instancia; este desplazamiento es utilizado por
PyObject_GenericGetAttr()
.No confunda este campo con
tp_dict
; ese es el diccionario para los atributos del tipo de objeto en sí.Si el valor de este campo es mayor que cero, especifica el desplazamiento desde el inicio de la estructura de la instancia. Si el valor es menor que cero, especifica el desplazamiento desde el end de la estructura de la instancia. Un desplazamiento negativo es más costoso de usar y solo debe usarse cuando la estructura de la instancia contiene una parte de longitud variable. Esto se utiliza, por ejemplo, para agregar un diccionario de variables de instancia a los subtipos de
str
otuple
. Tenga en cuenta que el campotp_basicsize
debe tener en cuenta el diccionario agregado al final en ese caso, aunque el diccionario no esté incluido en el diseño básico del objeto. En un sistema con un tamaño de puntero de 4 bytes,tp_dictoffset
debe establecerse en-4
para indicar que el diccionario está al final de la estructura.El desplazamiento real del diccionario en una instancia se puede calcular a partir de un elemento negativo
tp_dictoffset
de la siguiente manera:dictoffset = tp_basicsize + abs(ob_size)*tp_itemsize + tp_dictoffset if dictoffset is not aligned on sizeof(void*): round up to sizeof(void*)
donde
tp_basicsize
,tp_itemsize
ytp_dictoffset
se toman del objeto type, yob_size
está tomado de la instancia. Se toma el valor absoluto porque ints usa el signo deob_size
para almacenar el signo del número. (Nunca es necesario hacer este cálculo usted mismo; lo hace por usted la función_PyObject_GetDictPtr()
.)Herencia:
Este campo es heredado por subtipos, pero consulte las reglas que se enumeran a continuación. Un subtipo puede anular este desplazamiento; Esto significa que las instancias de subtipo almacenan el diccionario en un desplazamiento de diferencia que el tipo base. Dado que el diccionario siempre se encuentra a través de
tp_dictoffset
, esto no debería ser un problema.Cuando un tipo definido por una declaración de clase no tiene
__slots__
declaración, y ninguno de sus tipos base tiene un diccionario de variable de instancia, se agrega un espacio de diccionario al diseño de la instancia y eltp_dictoffset
está configurado para el desplazamiento de esa ranura.Cuando un tipo definido por una declaración de clase tiene una declaración
__slots__
, el tipo hereda sutp_dictoffset
de su tipo base.(Agrega un espacio llamado
__dict__
a la declaración__slots__
no tiene el efecto esperado, solo causa confusión. Quizás esto debería agregarse como una característica como__weakref__
aunque.)Por defecto:
Esta ranura no tiene valor predeterminado. Para los tipos estáticos, si el campo es
NULL
, entonces no__dict__
se crea para las instancias.
-
initproc
PyTypeObject.tp_init
¶ Un puntero opcional a una función de inicialización de instancia.
Esta función corresponde al método de clases
__init__()
. Como__init__()
, es posible crear una instancia sin llamar a__init__()
, y es posible reinicializar una instancia llamando de nuevo a su método__init__()
.La firma de la función es:
int tp_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds);
El argumento propio es la instancia que se debe inicializar; los argumentos args y kwds representan argumentos posicionales y de palabras clave de la llamada a
__init__()
.La función
tp_init
, si no esNULL
, se llama cuando una instancia se crea normalmente llamando a su tipo, después de la funcióntp_new
del tipo ha retornado una instancia del tipo. Si la funcióntp_new
retorna una instancia de otro tipo que no es un subtipo del tipo original, no se llama la funcióntp_init
; iftp_new
retorna una instancia de un subtipo del tipo original, se llama al subtipotp_init
.Retorna
0
en caso de éxito,-1
y establece una excepción en caso de error.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Por defecto:
Para los tipos estáticos, este campo no tiene un valor predeterminado.
-
allocfunc
PyTypeObject.tp_alloc
¶ Un puntero opcional a una función de asignación de instancia.
La firma de la función es:
PyObject *tp_alloc(PyTypeObject *self, Py_ssize_t nitems);
Herencia:
Este campo es heredado por subtipos estáticos, pero no por subtipos dinámicos (subtipos creados por una declaración de clase).
Por defecto:
Para subtipos dinámicos, este campo siempre se establece en
PyType_GenericAlloc()
, para forzar una estrategia de asignación de montón estándar.Para subtipos estáticos,
PyBaseObject_Type
utilizaPyType_GenericAlloc()
. Ese es el valor recomendado para todos los tipos definidos estáticamente.
-
newfunc
PyTypeObject.tp_new
¶ Un puntero opcional a una función de creación de instancias.
La firma de la función es:
PyObject *tp_new(PyTypeObject *subtype, PyObject *args, PyObject *kwds);
El argumento subtype es el tipo de objeto que se está creando; los argumentos args y kwds representan argumentos posicionales y de palabras clave de la llamada al tipo. Tenga en cuenta que subtype no tiene que ser igual al tipo cuya función
tp_new
es llamada; puede ser un subtipo de ese tipo (pero no un tipo no relacionado).La función
tp_new
debería llamar asubtype->tp_alloc(subtype, nitems)
para asignar espacio para el objeto, y luego hacer solo la inicialización adicional que sea absolutamente necesaria. La inicialización que se puede ignorar o repetir de forma segura debe colocarse en el controladortp_init
. Una buena regla general es que para los tipos inmutables, toda la inicialización debe tener lugar entp_new
, mientras que para los tipos mutables, la mayoría de las inicializaciones se deben diferir atp_init
.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos, excepto que no es heredado por tipos estáticos cuyo
tp_base
esNULL
o&PyBaseObject_Type
.Por defecto:
Para los tipos estáticos, este campo no tiene valor predeterminado. Esto significa que si el espacio se define como
NULL
, no se puede llamar al tipo para crear nuevas instancias; presumiblemente hay otra forma de crear instancias, como una función de fábrica.
-
freefunc
PyTypeObject.tp_free
¶ Un puntero opcional a una función de desasignación de instancia. Su firma es:
void tp_free(void *self);
Un inicializador que es compatible con esta firma es
PyObject_Free()
.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos estáticos, pero no por subtipos dinámicos (subtipos creados por una declaración de clase)
Por defecto:
En los subtipos dinámicos, este campo se establece en un desasignador adecuado para que coincida con
PyType_GenericAlloc()
y el valor del bit de banderaPy_TPFLAGS_HAVE_GC
.Para subtipos estáticos,
PyBaseObject_Type
usaPyObject_Del
.
-
inquiry
PyTypeObject.tp_is_gc
¶ Un puntero opcional a una función llamada por el recolector de basura.
El recolector de basura necesita saber si un objeto en particular es coleccionable o no. Normalmente, es suficiente mirar el el campo
tp_flags
del tipo objeto , y verificar el bit de banderaPy_TPFLAGS_HAVE_GC
. Pero algunos tipos tienen una mezcla de instancias asignadas estáticamente y dinámicamente, y las instancias asignadas estáticamente no son coleccionables. Tales tipos deberían definir esta función; debería retornar1
para una instancia coleccionable y0
para una instancia no coleccionable. La firma es:int tp_is_gc(PyObject *self);
(El único ejemplo de esto son los mismo tipos. El metatipo,
PyType_Type
, define esta función para distinguir entre tipos asignados estáticamente y dinámicamente.)Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Por defecto:
Esta ranura no tiene valor predeterminado. Si este campo es
NULL
, se utilizaPy_TPFLAGS_HAVE_GC
como el equivalente funcional.
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_bases
¶ Tupla de tipos base.
Esto se establece para los tipos creados por una declaración de clase. Debería ser
NULL
para los tipos estáticamente definidos.Herencia:
Este campo no se hereda.
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_mro
¶ Tupla que contiene el conjunto expandido de tipos base, comenzando con el tipo en sí y terminando con
object
, en orden de resolución de método.Herencia:
Este campo no se hereda; se calcula fresco por
PyType_Ready()
.
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_cache
¶ No usado. Solo para uso interno.
Herencia:
Este campo no se hereda.
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_subclasses
¶ Lista de referencias débiles a subclases. Solo para uso interno.
Herencia:
Este campo no se hereda.
-
PyObject*
PyTypeObject.tp_weaklist
¶ Cabecera de lista de referencia débil, para referencias débiles a este tipo de objeto. No heredado Solo para uso interno.
Herencia:
Este campo no se hereda.
-
destructor
PyTypeObject.tp_del
¶ Este campo está en desuso. Use
tp_finalize
en su lugar.
-
unsigned int
PyTypeObject.tp_version_tag
¶ Se usa para indexar en el caché de métodos. Solo para uso interno.
Herencia:
Este campo no se hereda.
-
destructor
PyTypeObject.tp_finalize
¶ Un puntero opcional a una función de finalización de instancia. Su firma es:
void tp_finalize(PyObject *self);
Si
tp_finalize
está configurado, el intérprete lo llama una vez cuando finaliza una instancia. Se llama desde el recolector de basura (si la instancia es parte de un ciclo de referencia aislado) o justo antes de que el objeto se desasigne. De cualquier manera, se garantiza que se invocará antes de intentar romper los ciclos de referencia, asegurando que encuentre el objeto en un estado sano.tp_finalize
no debe mutar el estado de excepción actual; por lo tanto, una forma recomendada de escribir un finalizador no trivial es:static void local_finalize(PyObject *self) { PyObject *error_type, *error_value, *error_traceback; /* Save the current exception, if any. */ PyErr_Fetch(&error_type, &error_value, &error_traceback); /* ... */ /* Restore the saved exception. */ PyErr_Restore(error_type, error_value, error_traceback); }
Para que este campo se tenga en cuenta (incluso a través de la herencia), también debe establecer el bit de banderas
Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE
.Además, tenga en cuenta que, en un Python que ha recolectado basura, se puede llamar a
tp_dealloc
desde cualquier hilo de Python, no solo el hilo que creó el objeto (si el objeto se convierte en parte de un ciclo de conteo de referencias, ese ciclo puede ser recogido por una recolección de basura en cualquier hilo). Esto no es un problema para las llamadas a la API de Python, ya que el hilo en el que se llamatp_dealloc
será el propietario del Bloqueo Global del Intérprete (GIL, por sus siglas en inglés Global Interpreter Lock). Sin embargo, si el objeto que se destruye a su vez destruye objetos de alguna otra biblioteca C o C++, se debe tener cuidado para garantizar que la destrucción de esos objetos en el hilo que se llamatp_dealloc
no violará ningún supuesto de la biblioteca.Herencia:
Este campo es heredado por subtipos.
Nuevo en la versión 3.4.
Ver también
«Finalización segura de objetos» (PEP 442)
-
vectorcallfunc
PyTypeObject.tp_vectorcall
¶ Función Vectorcall a utilizar para llamadas de este tipo de objeto. En otras palabras, se usa para implementar vectorcall para
type.__call__
. Sitp_vectorcall
esNULL
, se usa la implementación de llamada predeterminada usando__new__
y__init__
.Herencia:
Este campo nunca se hereda.
Nuevo en la versión 3.9: (el campo existe desde 3.8 pero solo se usa desde 3.9)
Tipos Montículos (Heap Types)¶
Tradicionalmente, los tipos definidos en el código C son static, es decir, una estructura estática PyTypeObject
se define directamente en el código y se inicializa usando PyType_Ready()
.
Esto da como resultado tipos que están limitados en relación con los tipos definidos en Python:
Los tipos estáticos están limitados a una base, es decir, no pueden usar herencia múltiple.
Los objetos de tipo estático (pero no necesariamente sus instancias) son inmutables. No es posible agregar o modificar los atributos del objeto tipo desde Python.
Los objetos de tipo estático se comparten en sub intérpretes, por lo que no deben incluir ningún estado específico del sub interpretador.
Además, dado que PyTypeObject
no forma parte de stable ABI, cualquier módulo de extensión que use tipos estáticos debe compilarse para una versión menor específica de Python.
Una alternativa a los tipos estáticos es tipos asignados al montículo (heap-allocated types), o tipos montículo (heap types) para abreviar, que corresponden estrechamente a las clases creadas por la declaración class
de Python.
Esto se hace completando una estructura PyType_Spec
y llamando a PyType_FromSpecWithBases()
.
Estructuras de Objetos de Números¶
-
PyNumberMethods
¶ Esta estructura contiene punteros a las funciones que utiliza un objeto para implementar el protocolo numérico. Cada función es utilizada por la función de un nombre similar documentado en la sección Protocolo de números.
Aquí está la definición de la estructura:
typedef struct { binaryfunc nb_add; binaryfunc nb_subtract; binaryfunc nb_multiply; binaryfunc nb_remainder; binaryfunc nb_divmod; ternaryfunc nb_power; unaryfunc nb_negative; unaryfunc nb_positive; unaryfunc nb_absolute; inquiry nb_bool; unaryfunc nb_invert; binaryfunc nb_lshift; binaryfunc nb_rshift; binaryfunc nb_and; binaryfunc nb_xor; binaryfunc nb_or; unaryfunc nb_int; void *nb_reserved; unaryfunc nb_float; binaryfunc nb_inplace_add; binaryfunc nb_inplace_subtract; binaryfunc nb_inplace_multiply; binaryfunc nb_inplace_remainder; ternaryfunc nb_inplace_power; binaryfunc nb_inplace_lshift; binaryfunc nb_inplace_rshift; binaryfunc nb_inplace_and; binaryfunc nb_inplace_xor; binaryfunc nb_inplace_or; binaryfunc nb_floor_divide; binaryfunc nb_true_divide; binaryfunc nb_inplace_floor_divide; binaryfunc nb_inplace_true_divide; unaryfunc nb_index; binaryfunc nb_matrix_multiply; binaryfunc nb_inplace_matrix_multiply; } PyNumberMethods;
Nota
Las funciones binarias y ternarias deben verificar el tipo de todos sus operandos e implementar las conversiones necesarias (al menos uno de los operandos es una instancia del tipo definido). Si la operación no está definida para los operandos dados, las funciones binarias y ternarias deben retornar
Py_NotImplemented
, si se produce otro error, deben retornarNULL
y establecer una excepción.Nota
El campo
nb_reserved
siempre debe serNULL
. Anteriormente se llamabanb_long
, y se renombró en Python 3.0.1.
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_add
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_subtract
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_multiply
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_remainder
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_divmod
¶
-
ternaryfunc
PyNumberMethods.nb_power
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_lshift
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_rshift
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_and
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_xor
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_or
¶
-
void *
PyNumberMethods.nb_reserved
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_add
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_subtract
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_multiply
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_remainder
¶
-
ternaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_power
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_lshift
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_rshift
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_and
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_xor
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_or
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_floor_divide
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_true_divide
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_floor_divide
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_true_divide
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_matrix_multiply
¶
-
binaryfunc
PyNumberMethods.nb_inplace_matrix_multiply
¶
Estructuras de Objetos Mapeo¶
-
PyMappingMethods
¶ Esta estructura contiene punteros a las funciones que utiliza un objeto para implementar el protocolo de mapeo. Tiene tres miembros:
-
lenfunc
PyMappingMethods.mp_length
¶ Esta función es utilizada por
PyMapping_Size()
yPyObject_Size()
, y tiene la misma firma. Esta ranura puede establecerse enNULL
si el objeto no tiene una longitud definida.
-
binaryfunc
PyMappingMethods.mp_subscript
¶ Esta función es utilizada por
PyObject_GetItem()
yPySequence_GetSlice()
, y tiene la misma firma quePyObject_GetItem()
. Este espacio debe llenarse para que la funciónPyMapping_Check()
retorna1
, de lo contrario puede serNULL
.
-
objobjargproc
PyMappingMethods.mp_ass_subscript
¶ Esta función es utilizada por
PyObject_SetItem()
,PyObject_DelItem()
,PyObject_SetSlice()
yPyObject_DelSlice()
. Tiene la misma firma quePyObject_SetItem()
, pero v también se puede establecer enNULL
para eliminar un elemento. Si este espacio esNULL
, el objeto no admite la asignación y eliminación de elementos.
Estructuras de objetos secuencia¶
-
PySequenceMethods
¶ Esta estructura contiene punteros a las funciones que utiliza un objeto para implementar el protocolo de secuencia.
-
lenfunc
PySequenceMethods.sq_length
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_Size()
yPyObject_Size()
, y tiene la misma firma. También se usa para manejar índices negativos a través de los espaciossq_item
ysq_ass_item
.
-
binaryfunc
PySequenceMethods.sq_concat
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_Concat()
y tiene la misma firma. También es utilizado por el operador+
, después de intentar la suma numérica a través de la ranuranb_add
.
-
ssizeargfunc
PySequenceMethods.sq_repeat
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_Repeat()
y tiene la misma firma. También es utilizado por el operador*
, después de intentar la multiplicación numérica a través de la ranuranb_multiply
.
-
ssizeargfunc
PySequenceMethods.sq_item
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_GetItem()
y tiene la misma firma. También es utilizado porPyObject_GetItem()
, después de intentar la suscripción a través de la ranuramp_subscript
. Este espacio debe llenarse para que la funciónPySequence_Check()
retorna1
, de lo contrario puede serNULL
.Los índices negativos se manejan de la siguiente manera: si se llena el espacio
sq_length
, se llama y la longitud de la secuencia se usa para calcular un índice positivo que se pasa asq_item
. Sisq_length
esNULL
, el índice se pasa como es a la función.
-
ssizeobjargproc
PySequenceMethods.sq_ass_item
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_SetItem()
y tiene la misma firma. También lo usanPyObject_SetItem()
yPyObject_DelItem()
, después de intentar la asignación y eliminación del elemento a través de la ranuramp_ass_subscript
. Este espacio puede dejarse enNULL
si el objeto no admite la asignación y eliminación de elementos.
-
objobjproc
PySequenceMethods.sq_contains
¶ Esta función puede ser utilizada por
PySequence_Contains()
y tiene la misma firma. Este espacio puede dejarse enNULL
, en este casoPySequence_Contains()
simplemente atraviesa la secuencia hasta que encuentra una coincidencia.
-
binaryfunc
PySequenceMethods.sq_inplace_concat
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_InPlaceConcat()
y tiene la misma firma. Debería modificar su primer operando y retornarlo. Este espacio puede dejarse enNULL
, en este casoPySequence_InPlaceConcat()
volverá aPySequence_Concat()
. También es utilizado por la asignación aumentada+=
, después de intentar la suma numérica en el lugar a través de la ranuranb_inplace_add
.
-
ssizeargfunc
PySequenceMethods.sq_inplace_repeat
¶ Esta función es utilizada por
PySequence_InPlaceRepeat()
y tiene la misma firma. Debería modificar su primer operando y retornarlo. Este espacio puede dejarse enNULL
, en este casoPySequence_InPlaceRepeat()
volverá aPySequence_Repeat()
. También es utilizado por la asignación aumentada*=
, después de intentar la multiplicación numérica en el lugar a través de la ranuranb_inplace_multiply
.
Estructuras de Objetos Búfer¶
-
PyBufferProcs
¶ Esta estructura contiene punteros a las funciones requeridas por Buffer protocol. El protocolo define cómo un objeto exportador puede exponer sus datos internos a objetos de consumo.
-
getbufferproc
PyBufferProcs.bf_getbuffer
¶ La firma de esta función es:
int (PyObject *exporter, Py_buffer *view, int flags);
Maneja una solicitud a exporter para completar view según lo especificado por flags. Excepto por el punto (3), una implementación de esta función DEBE seguir estos pasos:
Comprueba si se puede cumplir con la solicitud. Si no, lanza
PyExc_BufferError
, estableceview->obj
enNULL
y retorna-1
.Rellene los campos solicitados.
Incrementa un contador interno para el número de exportaciones (exports).
Establece
view->obj
en exporter e incrementeview->obj
.Retorna
0
.
Si exporter es parte de una cadena o árbol de proveedores de búfer, se pueden usar dos esquemas principales:
Re-exportación: cada miembro del árbol actúa como el objeto exportador y establece
view->obj
en una nueva referencia a sí mismo.Redirigir: la solicitud de búfer se redirige al objeto raíz del árbol. Aquí
view->obj
será una nueva referencia al objeto raíz.
Los campos individuales de view se describen en la sección Estructura de búfer, las reglas sobre cómo debe reaccionar un exportador a solicitudes específicas se encuentran en la sección Tipos de solicitud de búfer.
Toda la memoria señalada en la estructura
Py_buffer
pertenece al exportador y debe permanecer válida hasta que no queden consumidores.format
,shape
,strides
,suboffsets
yinternal
son de solo lectura para el consumidor.PyBuffer_FillInfo()
proporciona una manera fácil de exponer un búfer de bytes simple mientras se trata correctamente con todos los tipos de solicitud.PyObject_GetBuffer()
es la interfaz para el consumidor que envuelve esta función.
-
releasebufferproc
PyBufferProcs.bf_releasebuffer
¶ La firma de esta función es:
void (PyObject *exporter, Py_buffer *view);
Maneja una solicitud para liberar los recursos del búfer. Si no es necesario liberar recursos,
PyBufferProcs.bf_releasebuffer
puede serNULL
. De lo contrario, una implementación estándar de esta función tomará estos pasos opcionales:Disminuir un contador interno para el número de exportaciones.
Si el contador es
0
, libera toda la memoria asociada con view.
El exportador DEBE utilizar el campo
internal
para realizar un seguimiento de los recursos específicos del búfer. Se garantiza que este campo permanecerá constante, mientras que un consumidor PUEDE pasar una copia del búfer original como argumento view.Esta función NO DEBE disminuir
view->obj
, ya que esto se hace automáticamente enPyBuffer_Release()
(este esquema es útil para romper los ciclos de referencia).PyBuffer_Release()
es la interfaz para el consumidor que envuelve esta función.
Estructuras de objetos asíncronos¶
Nuevo en la versión 3.5.
-
PyAsyncMethods
¶ Esta estructura contiene punteros a las funciones requeridas para implementar objetos «esperable» (awaitable) y «iterador asincrónico» (asynchronous iterator).
Aquí está la definición de la estructura:
typedef struct { unaryfunc am_await; unaryfunc am_aiter; unaryfunc am_anext; } PyAsyncMethods;
-
unaryfunc
PyAsyncMethods.am_await
¶ La firma de esta función es:
PyObject *am_await(PyObject *self);
El objeto retornado debe ser un iterador, es decir
PyIter_Check()
debe retornar1
para ello.Este espacio puede establecerse en
NULL
si un objeto no es awaitable.
-
unaryfunc
PyAsyncMethods.am_aiter
¶ La firma de esta función es:
PyObject *am_aiter(PyObject *self);
Must return an asynchronous iterator object. See
__anext__()
for details.Este espacio puede establecerse en
NULL
si un objeto no implementa el protocolo de iteración asincrónica.
-
unaryfunc
PyAsyncMethods.am_anext
¶ La firma de esta función es:
PyObject *am_anext(PyObject *self);
Debe retornar un objeto «esperable» (awaitable). Ver
__anext__()
para más detalles. Esta ranura puede establecerse enNULL
.
Tipo Ranura typedefs¶
-
PyObject *
(*allocfunc)
(PyTypeObject *cls, Py_ssize_t nitems)¶ El propósito de esta función es separar la asignación de memoria de la inicialización de memoria. Debería retornar un puntero a un bloque de memoria de longitud adecuada para la instancia, adecuadamente alineado e inicializado a ceros, pero con
ob_refcnt
establecido en1
yob_type
establecido en argumento de tipo. Si el tipotp_itemsize
no es cero, el campo del objetoob_size
debe inicializarse en nitems y la longitud del bloque de memoria asignado debe sertp_basicsize + nitems*tp_itemsize
, redondeado a un múltiplo desizeof(void*)
; de lo contrario, nitems no se usa y la longitud del bloque debe sertp_basicsize
.Esta función no debe hacer ninguna otra instancia de inicialización, ni siquiera para asignar memoria adicional; eso debe ser realizado por
tp_new
.
-
PyObject *
(*getattrfunc)
(PyObject *self, char *attr)¶ Retorna el valor del atributo nombrado para el objeto.
-
int
(*setattrfunc)
(PyObject *self, char *attr, PyObject *value)¶ Establece el valor del atributo nombrado para el objeto. El argumento del valor se establece en
NULL
para eliminar el atributo.
-
PyObject *
(*getattrofunc)
(PyObject *self, PyObject *attr)¶ Retorna el valor del atributo nombrado para el objeto.
Consulte
tp_getattro
.
-
int
(*setattrofunc)
(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value)¶ Establece el valor del atributo nombrado para el objeto. El argumento del valor se establece en
NULL
para eliminar el atributo.Consulte
tp_setattro
.
-
PyObject *
(*richcmpfunc)
(PyObject *, PyObject *, int)¶ Consulte
tp_richcompare
.
-
PyObject *
(*iternextfunc)
(PyObject *)¶ Consulte
tp_iternext
.
-
Py_ssize_t
(*lenfunc)
(PyObject *)¶
-
PyObject *
(*ssizeargfunc)
(PyObject *, Py_ssize_t)¶
-
int
(*ssizeobjargproc)
(PyObject *, Py_ssize_t)¶
Ejemplos¶
Los siguientes son ejemplos simples de definiciones de tipo Python. Incluyen el uso común que puede encontrar. Algunos demuestran casos difíciles de esquina (corner cases). Para obtener más ejemplos, información práctica y un tutorial, consulte «definiendo nuevos tipos» (Definición de tipos de extensión: Tutorial) y «tópicos de nuevos tipos (Definición de tipos de extensión: temas variados).
Un tipo estático básico:
typedef struct {
PyObject_HEAD
const char *data;
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject),
.tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
.tp_new = myobj_new,
.tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};
También puede encontrar código más antiguo (especialmente en la base de código CPython) con un inicializador más detallado:
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
"mymod.MyObject", /* tp_name */
sizeof(MyObject), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
(destructor)myobj_dealloc, /* tp_dealloc */
0, /* tp_vectorcall_offset */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
0, /* tp_as_async */
(reprfunc)myobj_repr, /* tp_repr */
0, /* tp_as_number */
0, /* tp_as_sequence */
0, /* tp_as_mapping */
0, /* tp_hash */
0, /* tp_call */
0, /* tp_str */
0, /* tp_getattro */
0, /* tp_setattro */
0, /* tp_as_buffer */
0, /* tp_flags */
PyDoc_STR("My objects"), /* tp_doc */
0, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
0, /* tp_methods */
0, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
0, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
0, /* tp_init */
0, /* tp_alloc */
myobj_new, /* tp_new */
};
Un tipo que admite referencias débiles, instancias de diccionarios (dicts) y hashing:
typedef struct {
PyObject_HEAD
const char *data;
PyObject *inst_dict;
PyObject *weakreflist;
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject),
.tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
.tp_weaklistoffset = offsetof(MyObject, weakreflist),
.tp_dictoffset = offsetof(MyObject, inst_dict),
.tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_HAVE_GC,
.tp_new = myobj_new,
.tp_traverse = (traverseproc)myobj_traverse,
.tp_clear = (inquiry)myobj_clear,
.tp_alloc = PyType_GenericNew,
.tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
.tp_hash = (hashfunc)myobj_hash,
.tp_richcompare = PyBaseObject_Type.tp_richcompare,
};
Una subclase de str que no se puede subclasificar (subclassed) y no se puede llamar para crear instancias (por ejemplo, utiliza una función de fábrica separada):
typedef struct {
PyUnicodeObject raw;
char *extra;
} MyStr;
static PyTypeObject MyStr_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyStr",
.tp_basicsize = sizeof(MyStr),
.tp_base = NULL, // set to &PyUnicode_Type in module init
.tp_doc = PyDoc_STR("my custom str"),
.tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT,
.tp_new = NULL,
.tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};
El tipo estático más simple (con instancias de longitud fija):
typedef struct {
PyObject_HEAD
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
};
El tipo estático más simple (con instancias de longitud variable):
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
const char *data[1];
} MyObject;
static PyTypeObject MyObject_Type = {
PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
.tp_name = "mymod.MyObject",
.tp_basicsize = sizeof(MyObject) - sizeof(char *),
.tp_itemsize = sizeof(char *),
};