Pengantar

Interfejs programowania aplikacji w Pythonie daje programistom języków C i C++ dostęp do programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego na wielu poziomach. Sprzęg (API) jest równo użyteczny z poziomu C++ ale dla porządku jest zwykle określany mianem sprzęgu pomiędzy językami pytonowskim a C (z ang. - Python/C API). Istnieją dwie zasadniczo różne przyczyny dla użycia interfejsu między językami Python i C. Pierwszą przyczyną jest pisanie modułów rozszerzających dla szczególnych powodów; są to moduły języka C, które rozszerzają interpreter Pythona. To jest zwykle najczęstsze użycie. Drugą przyczyną jest użycie Pythona jako komponentu większego programu; ta technika jest zwykle określana mianem załączania - z ang. - embedding w aplikacji.

Napisanie moduł rozszerzeń jest stosunkowo dobrze zrozumiałym procesem, w którym dobrze sprawdza się podejście "książki kucharskiej". Istnieje kilka narzędzi, które w pewnym stopniu automatyzują ten proces. Ludzie wbudowali Pythona w innych aplikacja od początku jego istnienia, proces wbudowania Pythona jest mniej prosty niż pisanie rozszerzenia.

Wiele zadań sprzęgu (API) jest użytecznych niezależnie od tego czy załączasz, czy też rozszerzasz program interpretujący język pytonowski; co więcej, większość aplikacji które załącza program interpretujący polecenia jezyka pytonowskiego potrzebuje także szczególnych rozszerzeń, więc prawdopodobnie jest dobrym pomysłem zaznajomienie się z pisaniem rozszerzenia przed próbą załączenia języka pytonowskiego w prawdziwej aplikacji.

Language version compatibility

Python's C API is compatible with C11 and C++11 versions of C and C++.

This is a lower limit: the C API does not require features from later C/C++ versions. You do not need to enable your compiler's "c11 mode".

Standar pengkodean coding

Jeśli piszesz C do umieszczenia w CPythonie musisz przestrzegać wytycznych standardów zdefiniowanych w PEP 7. Wytyczne te obowiązują niezależnie od tego, do której wersji Pythona wnosisz swój wkład. Przestrzeganie tych konwencji nie jest konieczne dla własnych rozszerzeń, chyba że ostatecznie spodziewasz się wnieść je do Python.

Menyertakan Berkas

Wszystkie zadania, definicje typu i makropoleceń konieczne do użycia sprzęgu między językami pytonowskim i C są włączane do źródeł w kodzie użytkownika przez następującą linijkę:

#define PY_SSIZE_T_CLEAN
#include <Python.h>

Oznacza to włączenie następujących standardowych nagłówek: <stdio.h>, <string.h>, <errno.h>, <limits.h>, <assert.h> i <stdlib.h> (jeśli są dostępne).

Catatan

Jako że Python może definiować pewne definicje preprocesora, które wpływają na pliki nagłówkowe na niektórych systemach, musisz załączyć plik Python.h przed jakimikolwiek standardowymi nagłówkami.

Zaleca się, aby zawsze definiować PY_SSIZE_T_CLEAN przed włączeniem Python.h. Zobacz Mengurai argumen dan membangun nilai dla opisu tego makro.

Wszystkie widoczne dla użytkownika nazwy określone w Python.h ( z wyjątkiem tych określonych przez załączone standardowe pliki nagłówkowe ) mają jeden z przedrostków Py lub _Py. Nazwy rozpoczynające się od _Py służą do wewnętrznego użytku przez urzeczywistnienie programu interpretującego języka pytonowskiego i nie powinno być używane przez piszących rozszerzenia. Nazwy członków struktury nie mają zarezerwowanych przedrostków.

Catatan

Код користувача ніколи не повинен визначати імена, які починаються з Py або _Py. Це заплутує читача та ставить під загрозу перенесення коду користувача на майбутні версії Python, які можуть визначати додаткові імена, що починаються з одного з цих префіксів.

The header files are typically installed with Python. On Unix, these are located in the directories prefix/include/pythonversion/ and exec_prefix/include/pythonversion/, where prefix and exec_prefix are defined by the corresponding parameters to Python's configure script and version is '%d.%d' % sys.version_info[:2]. On Windows, the headers are installed in prefix/include, where prefix is the installation directory specified to the installer.

To include the headers, place both directories (if different) on your compiler's search path for includes. Do not place the parent directories on the search path and then use #include <pythonX.Y/Python.h>; this will break on multi-platform builds since the platform independent headers under prefix include the platform specific headers from exec_prefix.

Користувачі C++ повинні мати на увазі, що хоча API повністю визначено за допомогою C, файли заголовків належним чином оголошують точки входу як extern "C". Як наслідок, немає потреби робити щось особливе для використання API із C++.

Makro yang berguna

Several useful macros are defined in the Python header files. Many are defined closer to where they are useful (for example, Py_RETURN_NONE, PyMODINIT_FUNC). Others of a more general utility are defined here. This is not necessarily a complete listing.

Py_ABS(x)

Повертає абсолютне значення x.

Added in version 3.3.

Py_ALWAYS_INLINE

Ask the compiler to always inline a static inline function. The compiler can ignore it and decide to not inline the function.

It can be used to inline performance critical static inline functions when building Python in debug mode with function inlining disabled. For example, MSC disables function inlining when building in debug mode.

Marking blindly a static inline function with Py_ALWAYS_INLINE can result in worse performances (due to increased code size for example). The compiler is usually smarter than the developer for the cost/benefit analysis.

If Python is built in debug mode (if the Py_DEBUG macro is defined), the Py_ALWAYS_INLINE macro does nothing.

It must be specified before the function return type. Usage:

static inline Py_ALWAYS_INLINE int random(void) { return 4; }

Added in version 3.11.

Py_CHARMASK(c)

Аргумент має бути символом або цілим числом у діапазоні [-128, 127] або [0, 255]. Цей макрос повертає c, приведений до unsigned char.

Py_DEPRECATED(version)

Використовуйте це для застарілих декларацій. Макрос необхідно розмістити перед назвою символу.

Contoh:

Py_DEPRECATED(3.8) PyAPI_FUNC(int) Py_OldFunction(void);

Berubah pada versi 3.8: Додано підтримку MSVC.

Py_GETENV(s)

Like getenv(s), but returns NULL if -E was passed on the command line (see PyConfig.use_environment).

Py_MAX(x, y)

Повертає максимальне значення між x і y.

Added in version 3.3.

Py_MEMBER_SIZE(type, member)

Повертає розмір члена структури (type) у байтах.

Added in version 3.6.

Py_MIN(x, y)

Повертає мінімальне значення між x і y.

Added in version 3.3.

Py_NO_INLINE

Disable inlining on a function. For example, it reduces the C stack consumption: useful on LTO+PGO builds which heavily inline code (see bpo-33720).

Penggunaan:

Py_NO_INLINE static int random(void) { return 4; }

Added in version 3.11.

Py_STRINGIFY(x)

Перетворіть x на рядок C. наприклад Py_STRINGIFY(123) повертає "123".

Added in version 3.4.

Py_UNREACHABLE()

Використовуйте це, якщо у вас є шлях коду, який неможливий за проектом. Наприклад, у реченні default: в операторі switch, для якого всі можливі значення охоплюються в операторах case. Використовуйте це в місцях, де у вас може виникнути спокуса викликати assert(0) або abort().

У режимі випуску макрос допомагає компілятору оптимізувати код і уникає попередження про недоступність коду. Наприклад, макрос реалізовано за допомогою __builtin_unreachable() на GCC у режимі випуску.

Використання Py_UNREACHABLE() — це виклик функції, яка ніколи не повертається, але не оголошена _Py_NO_RETURN.

Якщо кодовий шлях є дуже малоймовірним кодом, але його можна досягти у виняткових випадках, цей макрос не можна використовувати. Наприклад, у разі недостатнього обсягу пам’яті або якщо системний виклик повертає значення за межами очікуваного діапазону. У цьому випадку краще повідомити про помилку абонента. Якщо про помилку неможливо повідомити абоненту, можна використати Py_FatalError().

Added in version 3.7.

Py_UNUSED(arg)

Використовуйте це для невикористаних аргументів у визначенні функції, щоб заглушити попередження компілятора. Приклад: int func(int a, int Py_UNUSED(b)) { return a; }.

Added in version 3.4.

PyDoc_STRVAR(name, str)

Створює змінну з назвою name, яку можна використовувати в рядках документів. Якщо Python створено без рядків документації, значення буде порожнім.

Використовуйте PyDoc_STRVAR для рядків документів, щоб підтримувати створення Python без рядків документів, як зазначено в PEP 7.

Contoh:

PyDoc_STRVAR(pop_doc, "Remove and return the rightmost element.");

static PyMethodDef deque_methods[] = {
    // ...
    {"pop", (PyCFunction)deque_pop, METH_NOARGS, pop_doc},
    // ...
}
PyDoc_STR(str)

Створює рядок документації для заданого рядка введення або порожній рядок, якщо рядки документації вимкнено.

Використовуйте PyDoc_STR у визначенні рядків документів, щоб підтримувати створення Python без рядків документів, як зазначено в PEP 7.

Contoh:

static PyMethodDef pysqlite_row_methods[] = {
    {"keys", (PyCFunction)pysqlite_row_keys, METH_NOARGS,
        PyDoc_STR("Returns the keys of the row.")},
    {NULL, NULL}
};

Objek, Tipe dan Jumlah Referensi

Most Python/C API functions have one or more arguments as well as a return value of type PyObject*. This type is a pointer to an opaque data type representing an arbitrary Python object. Since all Python object types are treated the same way by the Python language in most situations (e.g., assignments, scope rules, and argument passing), it is only fitting that they should be represented by a single C type. Almost all Python objects live on the heap: you never declare an automatic or static variable of type PyObject, only pointer variables of type PyObject* can be declared. The sole exception are the type objects; since these must never be deallocated, they are typically static PyTypeObject objects.

Wszystkie przedmioty języka pytonowskiego (nawet liczby całkowite języka pytonowskiego) mają rodzaj i liczbę odniesień. Typ przedmiotu określa jakiego rodzaju przedmiot to jest (np. liczba całkowita, lista, lub zadanie zdefiniowane przez użytkownika; jest wiele więcej jak wyjaśniono w The standard type hierarchy). Dla każdego z dobrze-znanych rodzajów istnieje makropolecenie sprawdzające czy przedmiot jest tego rodzaju; na przykład, PyList_Check(a) jest prawdziwe wtedy (i tylko wtedy) gdy przedmiot na który wskazuje a jest lista z języka pytonowskiego.

Liczby odniesień

The reference count is important because today's computers have a finite (and often severely limited) memory size; it counts how many different places there are that have a strong reference to an object. Such a place could be another object, or a global (or static) C variable, or a local variable in some C function. When the last strong reference to an object is released (i.e. its reference count becomes zero), the object is deallocated. If it contains references to other objects, those references are released. Those other objects may be deallocated in turn, if there are no more references to them, and so on. (There's an obvious problem with objects that reference each other here; for now, the solution is "don't do that.")

Reference counts are always manipulated explicitly. The normal way is to use the macro Py_INCREF() to take a new reference to an object (i.e. increment its reference count by one), and Py_DECREF() to release that reference (i.e. decrement the reference count by one). The Py_DECREF() macro is considerably more complex than the incref one, since it must check whether the reference count becomes zero and then cause the object's deallocator to be called. The deallocator is a function pointer contained in the object's type structure. The type-specific deallocator takes care of releasing references for other objects contained in the object if this is a compound object type, such as a list, as well as performing any additional finalization that's needed. There's no chance that the reference count can overflow; at least as many bits are used to hold the reference count as there are distinct memory locations in virtual memory (assuming sizeof(Py_ssize_t) >= sizeof(void*)). Thus, the reference count increment is a simple operation.

It is not necessary to hold a strong reference (i.e. increment the reference count) for every local variable that contains a pointer to an object. In theory, the object's reference count goes up by one when the variable is made to point to it and it goes down by one when the variable goes out of scope. However, these two cancel each other out, so at the end the reference count hasn't changed. The only real reason to use the reference count is to prevent the object from being deallocated as long as our variable is pointing to it. If we know that there is at least one other reference to the object that lives at least as long as our variable, there is no need to take a new strong reference (i.e. increment the reference count) temporarily. An important situation where this arises is in objects that are passed as arguments to C functions in an extension module that are called from Python; the call mechanism guarantees to hold a reference to every argument for the duration of the call.

However, a common pitfall is to extract an object from a list and hold on to it for a while without taking a new reference. Some other operation might conceivably remove the object from the list, releasing that reference, and possibly deallocating it. The real danger is that innocent-looking operations may invoke arbitrary Python code which could do this; there is a code path which allows control to flow back to the user from a Py_DECREF(), so almost any operation is potentially dangerous.

A safe approach is to always use the generic operations (functions whose name begins with PyObject_, PyNumber_, PySequence_ or PyMapping_). These operations always create a new strong reference (i.e. increment the reference count) of the object they return. This leaves the caller with the responsibility to call Py_DECREF() when they are done with the result; this soon becomes second nature.

Rincian Jumlah Referensi

The reference count behavior of functions in the Python/C API is best explained in terms of ownership of references. Ownership pertains to references, never to objects (objects are not owned: they are always shared). "Owning a reference" means being responsible for calling Py_DECREF on it when the reference is no longer needed. Ownership can also be transferred, meaning that the code that receives ownership of the reference then becomes responsible for eventually releasing it by calling Py_DECREF() or Py_XDECREF() when it's no longer needed---or passing on this responsibility (usually to its caller). When a function passes ownership of a reference on to its caller, the caller is said to receive a new reference. When no ownership is transferred, the caller is said to borrow the reference. Nothing needs to be done for a borrowed reference.

Idąc dalej, gdy wywołujące zadanie przekazuje odniesienie do przedmiotu, istnieją dwie możliwości: zadanie kradnie odniesienie do przedmiotu, lub nie kradnie go. Kradnięcie odniesienia oznacza, że gdy przekazujesz odniesienie do zadania, to zadanie przyjmuje, że teraz ono posiada odniesienie i nie jesteś za nie odpowiedzialny ani chwili dłużej.

Кілька функцій викрадають посилання; двома помітними винятками є PyList_SetItem() і PyTuple_SetItem(), які викрадають посилання на елемент (але не на кортеж або список, до якого поміщено елемент!). Ці функції були розроблені для викрадення посилання через загальну ідіому для заповнення кортежу або списку новоствореними об’єктами; наприклад, код для створення кортежу (1, 2, "three") може виглядати так (наразі забувши про обробку помилок; кращий спосіб кодування цього показано нижче):

PyObject *t;

t = PyTuple_New(3);
PyTuple_SetItem(t, 0, PyLong_FromLong(1L));
PyTuple_SetItem(t, 1, PyLong_FromLong(2L));
PyTuple_SetItem(t, 2, PyUnicode_FromString("three"));

Тут PyLong_FromLong() повертає нове посилання, яке негайно викрадає PyTuple_SetItem(). Якщо ви хочете продовжувати використовувати об’єкт, хоча посилання на нього буде вкрадено, використовуйте Py_INCREF(), щоб захопити інше посилання перед викликом функції викрадання посилань.

До речі, PyTuple_SetItem() є єдиним способом встановлення елементів кортежу; PySequence_SetItem() і PyObject_SetItem() відмовляються робити це, оскільки кортежі є незмінним типом даних. Ви повинні використовувати лише PyTuple_SetItem() для кортежів, які ви створюєте самостійно.

Еквівалентний код для заповнення списку можна написати за допомогою PyList_New() і PyList_SetItem().

Однак на практиці ви рідко будете використовувати ці способи створення та заповнення кортежу чи списку. Існує загальна функція, Py_BuildValue(), яка може створювати найбільш поширені об’єкти зі значень C, керованих format string. Наприклад, наведені вище два блоки коду можна замінити наступним (який також піклується про перевірку помилок):

PyObject *tuple, *list;

tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
list = Py_BuildValue("[iis]", 1, 2, "three");

It is much more common to use PyObject_SetItem() and friends with items whose references you are only borrowing, like arguments that were passed in to the function you are writing. In that case, their behaviour regarding references is much saner, since you don't have to take a new reference just so you can give that reference away ("have it be stolen"). For example, this function sets all items of a list (actually, any mutable sequence) to a given item:

int
set_all(PyObject *target, PyObject *item)
{
    Py_ssize_t i, n;

    n = PyObject_Length(target);
    if (n < 0)
        return -1;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        PyObject *index = PyLong_FromSsize_t(i);
        if (!index)
            return -1;
        if (PyObject_SetItem(target, index, item) < 0) {
            Py_DECREF(index);
            return -1;
        }
        Py_DECREF(index);
    }
    return 0;
}

Ситуація дещо інша для значень, що повертаються функцією. Хоча передача посилання на більшість функцій не змінює вашу відповідальність за це посилання, багато функцій, які повертають посилання на об’єкт, передають вам право власності на посилання. Причина проста: у багатьох випадках повернутий об’єкт створюється на льоту, і отримане вами посилання є єдиним посиланням на об’єкт. Тому загальні функції, які повертають посилання на об’єкти, як-от PyObject_GetItem() і PySequence_GetItem(), завжди повертають нове посилання (викликач стає власником посилання).

Важливо розуміти, що чи володієте ви посиланням, яке повертає функція, залежить лише від того, яку функцію ви викликаєте --- оперення (тип об’єкта, переданого як аргумент функції) не входить до нього ! Таким чином, якщо ви витягуєте елемент зі списку за допомогою PyList_GetItem(), ви не володієте посиланням --- але якщо ви отримуєте той самий елемент із того самого списку за допомогою PySequence_GetItem() (який приймає точно ті самі аргументи), у вас є посилання на повернутий об’єкт.

Ось приклад того, як можна написати функцію, яка обчислює суму елементів у списку цілих чисел; один раз за допомогою PyList_GetItem() і один раз за допомогою PySequence_GetItem().

long
sum_list(PyObject *list)
{
    Py_ssize_t i, n;
    long total = 0, value;
    PyObject *item;

    n = PyList_Size(list);
    if (n < 0)
        return -1; /* Not a list */
    for (i = 0; i < n; i++) {
        item = PyList_GetItem(list, i); /* Can't fail */
        if (!PyLong_Check(item)) continue; /* Skip non-integers */
        value = PyLong_AsLong(item);
        if (value == -1 && PyErr_Occurred())
            /* Integer too big to fit in a C long, bail out */
            return -1;
        total += value;
    }
    return total;
}

long
sum_sequence(PyObject *sequence)
{
    Py_ssize_t i, n;
    long total = 0, value;
    PyObject *item;
    n = PySequence_Length(sequence);
    if (n < 0)
        return -1; /* Has no length */
    for (i = 0; i < n; i++) {
        item = PySequence_GetItem(sequence, i);
        if (item == NULL)
            return -1; /* Not a sequence, or other failure */
        if (PyLong_Check(item)) {
            value = PyLong_AsLong(item);
            Py_DECREF(item);
            if (value == -1 && PyErr_Occurred())
                /* Integer too big to fit in a C long, bail out */
                return -1;
            total += value;
        }
        else {
            Py_DECREF(item); /* Discard reference ownership */
        }
    }
    return total;
}

Tipe-tipe

There are few other data types that play a significant role in the Python/C API; most are simple C types such as int, long, double and char*. A few structure types are used to describe static tables used to list the functions exported by a module or the data attributes of a new object type, and another is used to describe the value of a complex number. These will be discussed together with the functions that use them.

type Py_ssize_t
Part of the Stable ABI.

Інтегральний тип зі знаком, такий що sizeof(Py_ssize_t) == sizeof(size_t). C99 не визначає таку річ безпосередньо (size_t є беззнаковим інтегральним типом). Подробиці див. PEP 353. PY_SSIZE_T_MAX є найбільшим додатним значенням типу Py_ssize_t.

Pengecualian

Programujący komputer w języku pytonowskim musi sobie zaprzątać głowę tylko sytuacjami wyjątkowymi tylko jeśli szczególna obsługa błędów jest konieczna; Nieobsłużone wyjątki są automatycznie przesyłane do zadania wywołującego, potem do zadania które wywołało tamto zadanie, i tak dalej, dopóki nie natrafi na program interpretujący najwyższego poziomu, gdzie są przekazywane użytkownikowi wraz z wypisem kolejnych wywołań odłożonych na stercie.

Однак для програмістів на C перевірка помилок завжди має бути явною. Усі функції в Python/C API можуть викликати винятки, якщо в документації до функції не вказано інше. Загалом, коли функція стикається з помилкою, вона встановлює виняток, відкидає будь-які посилання на об’єкти, якими вона володіє, і повертає індикатор помилки. Якщо не задокументовано інше, цей індикатор має значення NULL або -1, залежно від типу повернення функції. Кілька функцій повертають логічний результат true/false, де false вказує на помилку. Дуже небагато функцій не повертають явного індикатора помилки або мають неоднозначне значення, що повертається, і вимагають явного тестування помилок за допомогою PyErr_Occurred(). Ці винятки завжди чітко задокументовані.

Винятковий стан підтримується в потоковому сховищі (це еквівалентно використанню глобального сховища в непотоковій програмі). Потік може перебувати в одному з двох станів: сталася виняток чи ні. Для перевірки цього можна використати функцію PyErr_Occurred(): вона повертає запозичене посилання на об’єкт типу винятку, коли виняток стався, і NULL в іншому випадку. Існує кілька функцій для встановлення виняткового стану: PyErr_SetString() є найпоширенішою (хоча і не найзагальнішою) функцією для встановлення виняткового стану, а PyErr_Clear() очищає виняток стан.

Повний винятковий стан складається з трьох об’єктів (усі з яких можуть бути NULL): типу винятку, відповідного значення винятку та зворотного відстеження. Вони мають ті самі значення, що й результат Python для sys.exc_info(); однак вони не однакові: об’єкти Python представляють останній виняток, який обробляється оператором Python try ... except, тоді як винятковий стан рівня C існує лише під час виключення передається між функціями C, доки він не досягне головного циклу інтерпретатора байт-коду Python, який піклується про його передачу до sys.exc_info() та друзів.

Zauważ że poczynając od języka pytonowskiego w wersji 1.5 preferowaną, bezpiecznym dla wątków sposobem na dostęp do stanu wyjątku z poziomu kodu napisanego w języku pytonowskim jest wezwanie zadania sys.exc_info(), które zwraca określony-dla-wątku stan wyjątku dla kodu napisanego w języku pytonowskim. Poza tym składnia obu sposobów na dostęp do stanu sytuacji wyjątkowej zmieniła się tak, że zadanie które złapie wyjątek zachowa i przywróci swój stan wyjątku tak, aby zachować stan wyjątku wywołujacego zadanie. To działanie zapobiega typowym błędom w obsłudze sytuacji wyjątkowych powodowanych przez niewinnie-wyglądające zadania nadpisujące sytuacje wyjątkowe które aktualnie są obsługiwane; to także redukuje często niechciane wydłużanie czasu życia przedmiotów do których odnosi się ramka stosu w wypisie śladu wywołań.

Jako nadrzędną zasadę, przyjmuje się że zadanie które wywołuje inne zadanie do wykonania pewnych operacji powinno sprawdzić czy wywołane zadanie zgłosiło wyjątek, a jeśli tak, to przekazać stan wyjątku do wywołującego. Powinno też odrzucić jakiekolwiek odniesienia do przedmiotów, które posiada, i zwrócić sygnalizator błędu, ale nie powinno ustawiać innego wyjątku --- który nadpisywałby wyjątek, który właśnie został zgłoszony i tracić istotne informacje o dokładnym powodzie błędu.

A simple example of detecting exceptions and passing them on is shown in the sum_sequence() example above. It so happens that this example doesn't need to clean up any owned references when it detects an error. The following example function shows some error cleanup. First, to remind you why you like Python, we show the equivalent Python code:

def incr_item(dict, key):
    try:
        item = dict[key]
    except KeyError:
        item = 0
    dict[key] = item + 1

Tu następuje odpowiadający kod w języku C, w całej pełni okazałości:

int
incr_item(PyObject *dict, PyObject *key)
{
    /* Objects all initialized to NULL for Py_XDECREF */
    PyObject *item = NULL, *const_one = NULL, *incremented_item = NULL;
    int rv = -1; /* Return value initialized to -1 (failure) */

    item = PyObject_GetItem(dict, key);
    if (item == NULL) {
        /* Handle KeyError only: */
        if (!PyErr_ExceptionMatches(PyExc_KeyError))
            goto error;

        /* Clear the error and use zero: */
        PyErr_Clear();
        item = PyLong_FromLong(0L);
        if (item == NULL)
            goto error;
    }
    const_one = PyLong_FromLong(1L);
    if (const_one == NULL)
        goto error;

    incremented_item = PyNumber_Add(item, const_one);
    if (incremented_item == NULL)
        goto error;

    if (PyObject_SetItem(dict, key, incremented_item) < 0)
        goto error;
    rv = 0; /* Success */
    /* Continue with cleanup code */

 error:
    /* Cleanup code, shared by success and failure path */

    /* Use Py_XDECREF() to ignore NULL references */
    Py_XDECREF(item);
    Py_XDECREF(const_one);
    Py_XDECREF(incremented_item);

    return rv; /* -1 for error, 0 for success */
}

Цей приклад представляє схвалене використання оператора goto у C! Він ілюструє використання PyErr_ExceptionMatches() і PyErr_Clear() для обробки конкретних винятків, а також використання Py_XDECREF() для утилізації власних посилань, які можуть бути NULL (зверніть увагу на 'X' в назві; Py_DECREF() аварійно завершував би роботу, якщо зіткнутися з посиланням NULL). Щоб це працювало, важливо, щоб змінні, які використовуються для зберігання належних посилань, були ініціалізовані як NULL; аналогічно запропоноване значення, що повертається, ініціалізується як -1 (помилка) і встановлюється як успішне лише після успішного останнього виклику.

Załączanie programu interpretującego język pytonowski

Jedno istotne zadanie, o które załączający (w przeciwieństwie do piszących rozszerzenia) program interpretujący język pytonowski muszą się martwić jest zainicjowanie i prawdopodobne zakończenie programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego. Większość użyteczności programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego może tylko być użyta po jego zainicjowaniu.

Основною функцією ініціалізації є Py_Initialize(). Це ініціалізує таблицю завантажених модулів і створює фундаментальні модулі builtins, __main__ і sys. Він також ініціалізує шлях пошуку модуля (sys.path).

Py_Initialize() does not set the "script argument list" (sys.argv). If this variable is needed by Python code that will be executed later, setting PyConfig.argv and PyConfig.parse_argv must be set: see Python Initialization Configuration.

У більшості систем (зокрема, в Unix і Windows, хоча деталі дещо відрізняються), Py_Initialize() обчислює шлях пошуку модуля на основі свого найкращого припущення щодо розташування стандартного виконуваного файлу інтерпретатора Python, припускаючи, що бібліотека Python знаходиться у фіксованому місці відносно виконуваного файлу інтерпретатора Python. Зокрема, він шукає каталог під назвою lib/pythonX.Y відносно батьківського каталогу, де виконуваний файл під назвою python знайдено на шляху пошуку команд оболонки (змінна середовища PATH).

Na przykład, jeśli plik wykonywalny programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego znajduje się w katalogu /usr/local/bin/python, będzie zakładał, że biblioteki są w katalogu /usr/local/lib/pythonX.Y (Faktycznie, ta szczególna ścieżka jest także "ratunkowym" położeniem, używanym gdy żaden plik wykonywalny nazwany python nie znajdzie się w katalogach znajdujących się w zmiennej środowiskowej PATH.) Użytkownik może podmienić to zachowanie przez ustawienie zmiennej środowiskowej PYTHONHOME, lub wstawić dodatkowe katalogi przed sztandarową ścieżką przez ustawienie zmiennej środowiskowej PYTHONPATH.

The embedding application can steer the search by setting PyConfig.program_name before calling Py_InitializeFromConfig(). Note that PYTHONHOME still overrides this and PYTHONPATH is still inserted in front of the standard path. An application that requires total control has to provide its own implementation of Py_GetPath(), Py_GetPrefix(), Py_GetExecPrefix(), and Py_GetProgramFullPath() (all defined in Modules/getpath.c).

Іноді бажано "деініціалізувати" Python. Наприклад, програма може захотіти почати спочатку (здійснити ще один виклик Py_Initialize()) або програма просто завершила роботу з Python і хоче звільнити пам’ять, виділену Python. Це можна зробити, викликавши Py_FinalizeEx(). Функція Py_IsInitialized() повертає істину, якщо Python зараз перебуває в ініціалізованому стані. Більше інформації про ці функції наведено в наступному розділі. Зауважте, що Py_FinalizeEx() не звільняє всю пам’ять, виділену інтерпретатором Python, напр. Пам'ять, виділена модулями розширення, наразі не може бути звільнена.

Odpluskwiające Budowy

Program interpretujący język pytonowski może być zbudowany z kilkoma makropoleceniami do załączenia dodatkowych sprawdzeń programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego i modułów rozszerzających. Te sprawdzenia mają zwyczaj dodawać duży narzut czasu wykonania poleceń programu więc nie są załączane domyślnie.

A full list of the various types of debugging builds is in the file Misc/SpecialBuilds.txt in the Python source distribution. Builds are available that support tracing of reference counts, debugging the memory allocator, or low-level profiling of the main interpreter loop. Only the most frequently used builds will be described in the remainder of this section.

Py_DEBUG

Compiling the interpreter with the Py_DEBUG macro defined produces what is generally meant by a debug build of Python. Py_DEBUG is enabled in the Unix build by adding --with-pydebug to the ./configure command. It is also implied by the presence of the not-Python-specific _DEBUG macro. When Py_DEBUG is enabled in the Unix build, compiler optimization is disabled.

In addition to the reference count debugging described below, extra checks are performed, see Python Debug Build.

Defining Py_TRACE_REFS enables reference tracing (see the configure --with-trace-refs option). When defined, a circular doubly linked list of active objects is maintained by adding two extra fields to every PyObject. Total allocations are tracked as well. Upon exit, all existing references are printed. (In interactive mode this happens after every statement run by the interpreter.)

Odwołaj się do Misc/SpecialBuilds.txt w źródłowym pakiecie języka pytonowskiego po więcej szczegółów.