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# 型オブジェクト

新スタイルの型を定義する構造体: `PyTypeObject` 構造体は、おそらく Python オブジェクトシステムの中で最も重要な構造体の1つでしょう。型オブジェクトは `PyObject_*()` 系や `PyType_*()` 系の関数で扱えますが、ほとんどの Python アプリケーションにとって、さして面白みのある機能を提供しません。型オブジェクトはオブジェクトがどのように振舞うかを決める基盤ですから、インタプリタ自体や新たな型を定義する拡張モジュールでは非常に重要な存在です。

型オブジェクトは標準の型 (standard type) に比べるとかなり大きな構造体です。各型オブジェクトは多くの値を保持しており、そのほとんどは C 関数へのポインタで、それぞれの関数はその型の機能の小さい部分を実装しています。この節では、型オブジェクトの各フィールドについて詳細を説明します。各フィールドは、構造体内で出現する順番に説明されています。

以下のクイックリファレンスに加えて、 使用例 節では `PyTypeObject` の意味と使い方を一目で理解できる例を載せています。

## クイックリファレンス

### "tp slots"

PyTypeObject Slot 1 | 型 | 特殊メソッド/特殊属性 | Info 2
--- | --- | --- | ---
O | T | D | I
<R> `tp_name` | const char * | __name__ | X | X |  |
`tp_basicsize` | Py_ssize_t |  | X | X |  | X
`tp_itemsize` | Py_ssize_t |  |  | X |  | X
`tp_dealloc` | `destructor` |  | X | X |  | X
`tp_vectorcall_offset` | Py_ssize_t |  |  |  |  | ?
(`tp_getattr`) | `getattrfunc` | __getattribute__, __getattr__ |  |  |  | G
(`tp_setattr`) | `setattrfunc` | __setattr__, __delattr__ |  |  |  | G
`tp_as_async` | `PyAsyncMethods` * | sub-slots |  |  |  | %
`tp_repr` | `reprfunc` | __repr__ | X | X |  | X
`tp_as_number` | `PyNumberMethods` * | sub-slots |  |  |  | %
`tp_as_sequence` | `PySequenceMethods` * | sub-slots |  |  |  | %
`tp_as_mapping` | `PyMappingMethods` * | sub-slots |  |  |  | %
`tp_hash` | `hashfunc` | __hash__ | X |  |  | G
`tp_call` | `ternaryfunc` | __call__ |  | X |  | X
`tp_str` | `reprfunc` | __str__ | X |  |  | X
`tp_getattro` | `getattrofunc` | __getattribute__, __getattr__ | X | X |  | G
`tp_setattro` | `setattrofunc` | __setattr__, __delattr__ | X | X |  | G
`tp_as_buffer` | `PyBufferProcs` * |  |  |  |  | %
`tp_flags` | unsigned long |  | X | X |  | ?
`tp_doc` | const char * | __doc__ | X | X |  |
`tp_traverse` | `traverseproc` |  |  | X |  | G
`tp_clear` | `inquiry` |  |  | X |  | G
`tp_richcompare` | `richcmpfunc` | __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__ | X |  |  | G
`tp_weaklistoffset` | Py_ssize_t |  |  | X |  | ?
`tp_iter` | `getiterfunc` | __iter__ |  |  |  | X
`tp_iternext` | `iternextfunc` | __next__ |  |  |  | X
`tp_methods` | `PyMethodDef` [] |  | X | X |  |
`tp_members` | `PyMemberDef` [] |  |  | X |  |
`tp_getset` | `PyGetSetDef` [] |  | X | X |  |
`tp_base` | `PyTypeObject` * | __base__ |  |  | X |
`tp_dict` | `PyObject` * | __dict__ |  |  | ? |
`tp_descr_get` | `descrgetfunc` | __get__ |  |  |  | X
`tp_descr_set` | `descrsetfunc` | __set__, __delete__ |  |  |  | X
`tp_dictoffset` | Py_ssize_t |  |  | X |  | ?
`tp_init` | `initproc` | __init__ | X | X |  | X
`tp_alloc` | `allocfunc` |  | X |  | ? | ?
`tp_new` | `newfunc` | __new__ | X | X | ? | ?
`tp_free` | `freefunc` |  | X | X | ? | ?
`tp_is_gc` | `inquiry` |  |  | X |  | X
<`tp_bases`> | `PyObject` * | __bases__ |  |  | ~ |
<`tp_mro`> | `PyObject` * | __mro__ |  |  | ~ |
[`tp_cache`] | `PyObject` * |  |  |  |
[`tp_subclasses`] | `PyObject` * | __subclasses__ |  |  |
[`tp_weaklist`] | `PyObject` * |  |  |  |
(`tp_del`) | `destructor` |  |  |  |  |
[`tp_version_tag`] | unsigned int |  |  |  |
`tp_finalize` | `destructor` | __del__ |  |  |  | X

`COUNT_ALLOCS` が定義されている場合、次の (内部専用) フィールドも使えます:

- `tp_allocs`

- `tp_frees`

- `tp_maxalloc`

- `tp_prev`

- `tp_next`

1

  丸括弧で囲われているスロット名は、それが (実質的に) 非推奨であることを示しています。 山括弧で囲われているスロット名は、読み出し専用として扱われるべきです。 角括弧で囲われているスロット名は、内部でのみ使われます。 (接頭辞としての) "<R>" は、このフィールドが必須であること (`NULL` でないこと) を意味します。

2

  列:

  "O": set on `PyBaseObject_Type`

  "T": set on `PyType_Type`

  "D": default (if slot is set to `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": inheritance

      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

  Note that some slots are effectively inherited through the normal attribute lookup chain.

### sub-slots

Slot | 型 | 特殊メソッド
--- | --- | ---
`am_await` | `unaryfunc` | __await__
`am_aiter` | `unaryfunc` | __aiter__
`am_anext` | `unaryfunc` | __anext__
`nb_add` | `binaryfunc` | __add__ __radd__
`nb_inplace_add` | `binaryfunc` | __iadd__
`nb_subtract` | `binaryfunc` | __sub__ __rsub__
`nb_inplace_subtract` | `binaryfunc` | __sub__
`nb_multiply` | `binaryfunc` | __mul__ __rmul__
`nb_inplace_multiply` | `binaryfunc` | __mul__
`nb_remainder` | `binaryfunc` | __mod__ __rmod__
`nb_inplace_remainder` | `binaryfunc` | __mod__
`nb_divmod` | `binaryfunc` | __divmod__ __rdivmod__
`nb_power` | `ternaryfunc` | __pow__ __rpow__
`nb_inplace_power` | `ternaryfunc` | __pow__
`nb_negative` | `unaryfunc` | __neg__
`nb_positive` | `unaryfunc` | __pos__
`nb_absolute` | `unaryfunc` | __abs__
`nb_bool` | `inquiry` | __bool__
`nb_invert` | `unaryfunc` | __invert__
`nb_lshift` | `binaryfunc` | __lshift__ __rlshift__
`nb_inplace_lshift` | `binaryfunc` | __lshift__
`nb_rshift` | `binaryfunc` | __rshift__ __rrshift__
`nb_inplace_rshift` | `binaryfunc` | __rshift__
`nb_and` | `binaryfunc` | __and__ __rand__
`nb_inplace_and` | `binaryfunc` | __and__
`nb_xor` | `binaryfunc` | __xor__ __rxor__
`nb_inplace_xor` | `binaryfunc` | __xor__
`nb_or` | `binaryfunc` | __or__ __ror__
`nb_inplace_or` | `binaryfunc` | __or__
`nb_int` | `unaryfunc` | __int__
`nb_reserved` | void * |
`nb_float` | `unaryfunc` | __float__
`nb_floor_divide` | `binaryfunc` | __floordiv__
`nb_inplace_floor_divide` | `binaryfunc` | __floordiv__
`nb_true_divide` | `binaryfunc` | __truediv__
`nb_inplace_true_divide` | `binaryfunc` | __truediv__
`nb_index` | `unaryfunc` | __index__
`nb_matrix_multiply` | `binaryfunc` | __matmul__ __rmatmul__
`nb_inplace_matrix_multiply` | `binaryfunc` | __matmul__
`mp_length` | `lenfunc` | __len__
`mp_subscript` | `binaryfunc` | __getitem__
`mp_ass_subscript` | `objobjargproc` | __setitem__, __delitem__
`sq_length` | `lenfunc` | __len__
`sq_concat` | `binaryfunc` | __add__
`sq_repeat` | `ssizeargfunc` | __mul__
`sq_item` | `ssizeargfunc` | __getitem__
`sq_ass_item` | `ssizeobjargproc` | __setitem__ __delitem__
`sq_contains` | `objobjproc` | __contains__
`sq_inplace_concat` | `binaryfunc` | __iadd__
`sq_inplace_repeat` | `ssizeargfunc` | __imul__
`bf_getbuffer` | `getbufferproc()` |
`bf_releasebuffer` | `releasebufferproc()` |

### スロットの定義型 (typedef)

定義型 (typedef) | 引数型 | 返り値型
--- | --- | ---
`allocfunc` | `PyTypeObject` * Py_ssize_t | `PyObject` *
`destructor` | void * | void
`freefunc` | void * | void
`traverseproc` | void * `visitproc` void * | int
`newfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`initproc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`reprfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`getattrfunc` | `PyObject` * const char * | `PyObject` *
`setattrfunc` | `PyObject` * const char * `PyObject` * | int
`getattrofunc` | `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`setattrofunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`descrgetfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`descrsetfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`hashfunc` | `PyObject` * | Py_hash_t
`richcmpfunc` | `PyObject` * `PyObject` * int | `PyObject` *
`getiterfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`iternextfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`lenfunc` | `PyObject` * | Py_ssize_t
`getbufferproc` | `PyObject` * `Py_buffer` * int | int
`releasebufferproc` | `PyObject` * `Py_buffer` * | void
`inquiry` | void * | int
`unaryfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`binaryfunc` | `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`ternaryfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`ssizeargfunc` | `PyObject` * Py_ssize_t | `PyObject` *
`ssizeobjargproc` | `PyObject` * Py_ssize_t | int
`objobjproc` | `PyObject` * `PyObject` * | int
`objobjargproc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int

See Slot Type typedefs below for more detail.

## PyTypeObject 定義

`PyTypeObject` の構造体定義は `Include/object.h` で見つけられるはずです。参照の手間を省くために、ここでは定義を繰り返します:

    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;

## PyObject スロット

型オブジェクト構造体は `PyVarObject` 構造体を拡張したものです。 `ob_size` フィールドは、(通常 class 文が呼び出す `type_new()` で生成される) 動的な型に使います。 `PyType_Type` (メタタイプ) は `tp_itemsize` を初期化するので注意してください。すなわち、 インスタンス (つまり型オブジェクト) には `ob_size` フィールドが存在しなければ なりません 。

PyObject* `PyObject._ob_next`
PyObject* `PyObject._ob_prev`

  これらのフィールドはマクロ `Py_TRACE_REFS` が定義されている場合のみ存在します。 `PyObject_HEAD_INIT` マクロを使うと、フィールドを `NULL` に初期化します。静的にメモリ確保されているオブジェクトでは、これらのフィールドは常に `NULL` のままです。動的にメモリ確保されるオブジェクトの場合、これら二つのフィールドは、ヒープ上の 全ての 存続中のオブジェクトからなる二重リンクリストでオブジェクトをリンクする際に使われます。このことは様々なデバッグ目的に利用できます; 現状では、環境変数 `PYTHONDUMPREFS` が設定されているときに、プログラムの実行終了時点で存続しているオブジェクトを出力するのが唯一の用例です。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません。

Py_ssize_t `PyObject.ob_refcnt`

  型オブジェクトの参照カウントで、 `PyObject_HEAD_INIT` はこの値を `1` に初期化します。静的にメモリ確保された型オブジェクトでは、型のインスタンス (`ob_type` が該当する型を指しているオブジェクト) は参照をカウントする対象には なりません 。動的にメモリ確保される型オブジェクトの場合、インスタンスは参照カウントの対象に なります 。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません。

PyTypeObject* `PyObject.ob_type`

  型自体の型、別の言い方をするとメタタイプです。 `PyObject_HEAD_INIT` マクロで初期化され、通常は `&PyType_Type` になります。しかし、(少なくとも) Windows で利用できる動的ロード可能な拡張モジュールでは、コンパイラは有効な初期化ではないと文句をつけます。そこで、ならわしとして、 `PyObject_HEAD_INIT` には `NULL` を渡して初期化しておき、他の操作を行う前にモジュールの初期化関数で明示的にこのフィールドを初期化することになっています。この操作は以下のように行います:

      Foo_Type.ob_type = &PyType_Type;

  上の操作は、該当する型のいかなるインスタンス生成よりも前にしておかなければなりません。 `PyType_Ready()` は `ob_type` が `NULL` かどうか調べ、 `NULL` の場合には基底クラスの `ob_type` フィールドで初期化します。 ob_type フィールドがゼロでない場合、 `PyType_Ready()` はこのフィールドを変更しません。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

## PyVarObject スロット

Py_ssize_t `PyVarObject.ob_size`

  静的にメモリ確保されている型オブジェクトの場合、このフィールドはゼロに初期化されます。動的にメモリ確保されている型オブジェクトの場合、このフィールドは内部使用される特殊な意味を持ちます。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません。

## PyTypeObject スロット

Each slot has a section describing inheritance. If `PyType_Ready()` may set a value when the field is set to `NULL` then there will also be a "Default" section. (Note that many fields set on `PyBaseObject_Type` and `PyType_Type` effectively act as defaults.)

const char* `PyTypeObject.tp_name`

  型の名前が入っている NUL 終端された文字列へのポインタです。モジュールのグローバル変数としてアクセスできる型の場合、この文字列は完全なモジュール名、ドット、そして型の名前と続く文字列になります; 組み込み型の場合、ただの型の名前です。モジュールがあるパッケージのサブモジュールの場合、完全なパッケージ名が完全なモジュール名の一部になっています。例えば、パッケージ `P` 内のサブモジュール `Q` に入っているモジュール `M` 内で定義されている `T` は、 `tp_name` を `"P.Q.M.T"` に初期化します。

  動的にメモリ確保される型オブジェクトの場合、このフィールドは単に型の名前になり、モジュール名は型の辞書内でキー `'__module__'` に対する値として明示的に保存されます。

  静的にメモリ確保される型オブジェクトの場合、 tp_name フィールドにはドットが含まれているはずです。 最後のドットよりも前にある部分文字列全体は `__module__` 属性として、またドットよりも後ろにある部分は `__name__` 属性としてアクセスできます。

  ドットが入っていない場合、 `tp_name` フィールドの内容全てが `__name__` 属性になり、 `__module__` 属性は (前述のように型の辞書内で明示的にセットしないかぎり) 未定義になります。 このため、その型は pickle 化できないことになります。 さらに、 pydoc が作成するモジュールドキュメントのリストにも載らなくなります。

  This field must not be `NULL`. It is the only required field in `PyTypeObject()` (other than potentially `tp_itemsize`).

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_basicsize`
Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_itemsize`

  これらのフィールドは、型インスタンスのバイトサイズを計算できるようにします。

  型には二つの種類があります: 固定長インスタンスの型は、 `tp_itemsize` フィールドがゼロで、可変長インスタンスの方は `tp_itemsize` フィールドが非ゼロの値になります。固定長インスタンスの型の場合、全てのインスタンスは等しく `tp_basicsize` で与えられたサイズになります。

  可変長インスタンスの型の場合、インスタンスには `ob_size` フィールドがなくてはならず、インスタンスのサイズは N をオブジェクトの "長さ" として、 `tp_basicsize` と `tp_itemsize` の N 倍を足したものになります。 N の値は通常、インスタンスの `ob_size` フィールドに記憶されます。ただし例外がいくつかあります: 例えば、整数では負の値を `ob_size` に使って、インスタンスの表す値が負であることを示し、 N 自体は `abs(ob_size)` になります。また、 `ob_size` フィールドがあるからといって、必ずしもインスタンスが可変長であることを意味しません (例えば、 リスト型の構造体は固定長のインスタンスになるにもかかわらず、インスタンスにはちゃんと意味を持った `ob_size` フィールドがあります)。

  基本サイズには、 `PyObject_HEAD` マクロまたは `PyObject_VAR_HEAD` マクロ (インスタンス構造体を宣言するのに使ったどちらかのマクロ) で宣言されているフィールドが入っています。さらに、 `_ob_prev` および `_ob_next` フィールドがある場合、これらのフィールドもサイズに加算されます。従って、 `tp_basicsize` の正しい初期化値を得るには、インスタンスデータのレイアウトを宣言するのに使う構造体に対して `sizeof` 演算子を使うしかありません。基本サイズには、GC ヘッダサイズは入っていません。

  アラインメントに関する注釈: 変数の各要素を配置する際に特定のアラインメントが必要となる場合、 `tp_basicsize` の値に気をつけなければなりません。例: ある型が `double` の配列を実装しているとします。 `tp_itemsize` は `sizeof(double)` です。 `tp_basicsize` が `sizeof(double)` (ここではこれを `double` のアラインメントが要求するサイズと仮定する) の個数分のサイズになるようにするのはプログラマの責任です。

  For any type with variable-length instances, this field must not be `NULL`.

  継承:

  これらのフィールドはサブタイプに別々に継承されます。基底タイプが 0 でない `tp_itemsize` を持っていた場合、基底タイプの実装に依存しますが、一般的にはサブタイプで別の 0 で無い値を `tp_itemsize` に設定するのは安全ではありません。

destructor `PyTypeObject.tp_dealloc`

  インスタンスのデストラクタ関数へのポインタです。この関数は (単量子 `None` や `Ellipsis` の場合のように) インスタンスが決してメモリ解放されない型でない限り必ず定義しなければなりません。シグネチャは次の通りです:

      void tp_dealloc(PyObject *self);

  デストラクタ関数は、参照カウントが新たにゼロになった際に `Py_DECREF()` や `Py_XDECREF()` マクロから呼び出されます。呼び出された時点では、インスタンスはまだ存在しますが、インスタンスに対する参照は全くない状態です。デストラクタ関数はインスタンスが保持している全ての参照を解放し、インスタンスが確保している全てのメモリバッファを (バッファの確保時に使った関数に対応するメモリ解放関数を使って) 解放し、その型の `tp_free` 関数を呼び出します。ある型がサブタイプを作成できない (`Py_TPFLAGS_BASETYPE` フラグがセットされていない) 場合、 `tp_free` の代わりにオブジェクトのメモリ解放関数 (deallocator) を直接呼び出してもかまいません。オブジェクトのメモリ解放関数は、インスタンスのメモリ確保を行う際に使った関数に対応したものでなければなりません; インスタンスを `PyObject_New()` や `PyObject_VarNew()` でメモリ 確保した場合には、通常 `PyObject_Del()` を使い、 `PyObject_GC_New()` や `PyObject_GC_NewVar()` で確保した場合には `PyObject_GC_Del()` を使います。

  Finally, if the type is heap allocated (`Py_TPFLAGS_HEAPTYPE`), the deallocator should decrement the reference count for its type object after calling the type deallocator. In order to avoid dangling pointers, the recommended way to achieve this is:

      static void foo_dealloc(foo_object *self) {
          PyTypeObject *tp = Py_TYPE(self);
          // free references and buffers here
          tp->tp_free(self);
          Py_DECREF(tp);
      }

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_vectorcall_offset`

  An optional offset to a per-instance function that implements calling the object using the vectorcall protocol, a more efficient alternative of the simpler `tp_call`.

  This field is only used if the flag `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` is set. If so, this must be a positive integer containing the offset in the instance of a `vectorcallfunc` pointer. The signature is the same as for `_PyObject_Vectorcall()`:

      PyObject *vectorcallfunc(PyObject *callable, PyObject *const *args, size_t nargsf, PyObject *kwnames)

  The vectorcallfunc pointer may be zero, in which case the instance behaves as if `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` was not set: calling the instance falls back to `tp_call`.

  Any class that sets `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` must also set `tp_call` and make sure its behaviour is consistent with the vectorcallfunc function. This can be done by setting tp_call to `PyVectorcall_Call`:

  PyObject *`PyVectorcall_Call`( PyObject *callable, PyObject *tuple, PyObject *dict)

    Call callable's vectorcallfunc with positional and keyword arguments given in a tuple and dict, respectively.

    This function is intended to be used in the `tp_call` slot. It does not fall back to `tp_call` and it currently does not check the `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` flag. To call an object, use one of the `PyObject_Call` functions instead.

  注釈

  It is not recommended for heap types to implement the vectorcall protocol. When a user sets `__call__` in Python code, only `tp_call` is updated, possibly making it inconsistent with the vectorcall function.

  注釈

  The semantics of the `tp_vectorcall_offset` slot are provisional and expected to be finalized in Python 3.9. If you use vectorcall, plan for updating your code for Python 3.9.

  バージョン 3.8 で変更: This slot was used for print formatting in Python 2.x. In Python 3.0 to 3.7, it was reserved and named `tp_print`.

  継承:

  This field is inherited by subtypes together with `tp_call`: a subtype inherits `tp_vectorcall_offset` from its base type when the subtype’s `tp_call` is `NULL`.

  Note that heap types (including subclasses defined in Python) do not inherit the `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` flag.

getattrfunc `PyTypeObject.tp_getattr`

  オプションのポインタで、get-attribute-string を行う関数を指します。

  このフィールドは非推奨です。 このフィールドを定義するときは、 `tp_getattro` 関数と同じように動作し、属性名は Python 文字列 オブジェクトではなく C 文字列で指定するような関数を指すようにしなければなりません。

  継承:

  Group: `tp_getattr`, `tp_getattro`

  このフィールドは `tp_getattro` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_getattr` および `tp_getattro` が共に `NULL` の場合、サブタイプは基底タイプから `tp_getattr` と `tp_getattro` を両方とも継承します。

setattrfunc `PyTypeObject.tp_setattr`

  オプションのポインタで、属性の設定と削除を行う関数を指します。

  このフィールドは非推奨です。 このフィールドを定義するときは、 `tp_setattro` 関数と同じように動作し、属性名は Python 文字列 オブジェクトではなく C 文字列で指定するような関数を指すようにしなければなりません。

  継承:

  Group: `tp_setattr`, `tp_setattro`

  このフィールドは `tp_setattro` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_setattr` および `tp_setattro` が共に `NULL` の場合、サブタイプは基底タイプから `tp_setattr` と `tp_setattro` を両方とも継承します。

PyAsyncMethods* `PyTypeObject.tp_as_async`

  追加の構造体を指すポインタです。 この構造体は、 C レベルで awaitable プロトコルと asynchronous iterator プロトコルを実装するオブジェクトだけに関係するフィールドを持ちます。 詳しいことは async オブジェクト構造体 を参照してください。

  バージョン 3.5 で追加: 以前は `tp_compare` や `tp_reserved` として知られていました。

  継承:

  `tp_as_async` フィールドは継承されませんが、これに含まれるフィールドが個別に継承されます。

reprfunc `PyTypeObject.tp_repr`

  オプションのポインタで、組み込み関数 `repr()` を実装している関数を指します。

  The signature is the same as for `PyObject_Repr()`:

      PyObject *tp_repr(PyObject *self);

  この関数は文字列オブジェクトか Unicode オブジェクトを返さなければなりません。理想的には、この関数が返す文字列は、適切な環境で `eval()` に渡した場合、同じ値を持つオブジェクトになるような文字列でなければなりません。不可能な場合には、オブジェクトの型と値から導出した内容の入った `'<'` から始まって `'>'` で終わる文字列を返さなければなりません。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

  デフォルト

  このフィールドが設定されていない場合、 `<%s object at %p>` の形式をとる文字列が返されます。 `%s` は型の名前に、 `%p` はオブジェクトのメモリアドレスに置き換えられます。

PyNumberMethods* `PyTypeObject.tp_as_number`

  数値プロトコルを実装した追加の構造体を指すポインタです。これらのフィールドについては 数値オブジェクト構造体 で説明されています。

  継承:

  `tp_as_number` フィールドは継承されませんが、そこの含まれるフィールドが個別に継承されます。

PySequenceMethods* `PyTypeObject.tp_as_sequence`

  シーケンスプロトコルを実装した追加の構造体を指すポインタです。これらのフィールドについては シーケンスオブジェクト構造体 で説明されています。

  継承:

  `tp_as_sequence` フィールドは継承されませんが、これに含まれるフィールドが個別に継承されます。

PyMappingMethods* `PyTypeObject.tp_as_mapping`

  マッピングプロトコルを実装した追加の構造体を指すポインタです。これらのフィールドについては マップオブジェクト構造体 で説明されています。

  継承:

  `tp_as_mapping` フィールドは継承されませんが、これに含まれるフィールドが個別に継承されます。

hashfunc `PyTypeObject.tp_hash`

  オプションのポインタで、組み込み関数 `hash()` を実装している関数を指します。

  The signature is the same as for `PyObject_Hash()`:

      Py_hash_t tp_hash(PyObject *);

  この関数は C の `long` 型の値を返さねばなりません。通常時には `-1` を戻り値にしてはなりません; ハッシュ値の計算中にエラーが生じた場合、関数は例外をセットして `-1` を返さねばなりません。

  When this field is not set (and `tp_richcompare` is not set), an attempt to take the hash of the object raises `TypeError`. This is the same as setting it to `PyObject_HashNotImplemented()`.

  このフィールドは明示的に `PyObject_HashNotImplemented()` に設定することで、親 type からのハッシュメソッドの継承をブロックすることができます。これは Python レベルでの `__hash__ = None` と同等に解釈され、 `isinstance(o, collections.Hashable)` が正しく `False` を返すようになります。逆もまた可能であることに注意してください - Python レベルで `__hash__ = None` を設定することで `tp_hash` スロットは `PyObject_HashNotImplemented()` に設定されます。

  継承:

  Group: `tp_hash`, `tp_richcompare`

  このフィールドは `tp_richcompare` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_richcompare` および `tp_hash` が両方とも `NULL` のとき、サブタイプは基底タイプから `tp_richcompare` と `tp_hash` を両方とも継承します。

ternaryfunc `PyTypeObject.tp_call`

  オプションのポインタで、オブジェクトの呼び出しを実装している関数を指します。オブジェクトが呼び出し可能でない場合には `NULL` にしなければなりません。シグネチャは `PyObject_Call()` と同じです。

      PyObject *tp_call(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs);

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

reprfunc `PyTypeObject.tp_str`

  オプションのポインタで、組み込みの演算 `str()` を実装している関数を指します。(`str` が型の一つになったため、 `str()` は `str` のコンストラクタを呼び出すことに注意してください。このコンストラクタは実際の処理を行う上で `PyObject_Str()` を呼び出し、さらに `PyObject_Str()` がこのハンドラを呼び出すことになります。)

  The signature is the same as for `PyObject_Str()`:

      PyObject *tp_str(PyObject *self);

  この関数は文字列オブジェクトか Unicode オブジェクトを返さなければなりません。それはオブジェクトを "分かりやすく (friendly)" 表現した文字列でなければなりません。というのは、この文字列はとりわけ `print()` 関数で使われることになる表記だからです。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

  デフォルト

  このフィールドが設定されていない場合、文字列表現を返すためには `PyObject_Repr()` が呼び出されます。

getattrofunc `PyTypeObject.tp_getattro`

  オプションのポインタで、get-attribute を実装している関数を指します。

  The signature is the same as for `PyObject_GetAttr()`:

      PyObject *tp_getattro(PyObject *self, PyObject *attr);

  通常の属性検索を実装している `PyObject_GenericGetAttr()` をこのフィールドに設定しておくとたいていの場合は便利です。

  継承:

  Group: `tp_getattr`, `tp_getattro`

  このフィールドは `tp_getattr` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_getattr` および `tp_getattro` が共に `NULL` の場合、サブタイプは基底タイプから `tp_getattr` と `tp_getattro` を両方とも継承します。

  デフォルト

  `PyBaseObject_Type` uses `PyObject_GenericGetAttr()`.

setattrofunc `PyTypeObject.tp_setattro`

  オプションのポインタで、属性の設定と削除を行う関数を指します。

  The signature is the same as for `PyObject_SetAttr()`:

      PyObject *tp_setattro(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value);

  さらに、value に `NULL` を指定して属性を削除できるようにしなければなりません。 通常のオブジェクト属性設定を実装している `PyObject_GenericSetAttr()` をこのフィールドに設定しておくとたいていの場合は便利です。

  継承:

  Group: `tp_setattr`, `tp_setattro`

  このフィールドは `tp_setattr` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_setattr` および `tp_setattro` が共に `NULL` の場合、サブタイプは基底タイプから `tp_setattr` と `tp_setattro` を両方とも継承します。

  デフォルト

  `PyBaseObject_Type` uses `PyObject_GenericSetAttr()`.

PyBufferProcs* `PyTypeObject.tp_as_buffer`

  バッファインタフェースを実装しているオブジェクトにのみ関連する、一連のフィールド群が入った別の構造体を指すポインタです。構造体内の各フィールドは バッファオブジェクト構造体 (buffer object structure) で説明します。

  継承:

  `tp_as_buffer` フィールド自体は継承されませんが、これに含まれるフィールドは個別に継承されます。

unsigned long `PyTypeObject.tp_flags`

  このフィールドは様々なフラグからなるビットマスクです。いくつかのフラグは、特定の状況において変則的なセマンティクスが適用されることを示します; その他のフラグは、型オブジェクト (あるいは `tp_as_number` 、 `tp_as_sequence` 、 `tp_as_mapping` 、 および `tp_as_buffer` が参照している拡張機能構造体) の特定のフィールドのうち、過去から現在までずっと存在していたわけではないものが有効になっていることを示すために使われます; フラグビットがクリアされていれば、フラグが保護しているフィールドにはアクセスしない代わりに、その値はゼロか `NULL` になっているとみなさなければなりません。

  継承:

  このフィールドの継承は込み入っています。ほとんどのフラグは個別に継承されます。すなわち、基底タイプのフラグビットが設定されていたら、サブタイプのフラグビットもそれを引き継ぎます。拡張機能構造体が継承される場合は、拡張機能構造体に関係するフラグビットは厳密に継承されます。すなわち、基底タイプのフラグビットの値は、拡張機能構造体へのポインタと共に、サブタイプにコピーされます。 `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` フラグビットは `tp_traverse` フィールドと `tp_clear` フィールドと共に継承されます。すなわち、サブタイプにおいて、 `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` フラグビットがクリアされていて、 `tp_traverse` フィールドと `tp_clear` フィールドが存在し `NULL` になっている場合に継承されます。

  デフォルト

  `PyBaseObject_Type` uses `Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE`.

  Bit Masks:

  以下に挙げるビットマスクは現在定義されているものです; フラグは `|` 演算子で論理和を取って `tp_flags` フィールドの値を作成できます。 `PyType_HasFeature()` マクロは型とフラグ値、 tp および f をとり、 `tp->tp_flags & f` が非ゼロかどうか調べます。

  `Py_TPFLAGS_HEAPTYPE`

    This bit is set when the type object itself is allocated on the heap, for example, types created dynamically using `PyType_FromSpec()`. In this case, the `ob_type` field of its instances is considered a reference to the type, and the type object is INCREF'ed when a new instance is created, and DECREF'ed when an instance is destroyed (this does not apply to instances of subtypes; only the type referenced by the instance's ob_type gets INCREF'ed or DECREF'ed).

    継承:

    ???

  `Py_TPFLAGS_BASETYPE`

    型を別の型の基底タイプとして使える場合にセットされるビットです。このビットがクリアならば、この型のサブタイプは生成できません (Java における "final" クラスに似たクラスになります)。

    継承:

    ???

  `Py_TPFLAGS_READY`

    型オブジェクトが `PyType_Ready()` で完全に初期化されるとセットされるビットです。

    継承:

    ???

  `Py_TPFLAGS_READYING`

    `PyType_Ready()` による型オブジェクトの初期化処理中にセットされるビットです。

    継承:

    ???

  `Py_TPFLAGS_HAVE_GC`

    オブジェクトがガベージコレクション (GC) をサポートする場合にセットされるビットです。このビットがセットされている場合、インスタンスは `PyObject_GC_New()` を使って生成し、 `PyObject_GC_Del()` を使って破棄しなければなりません。詳しい情報は 循環参照ガベージコレクションをサポートする にあります。このビットは、GC に関連するフィールド `tp_traverse` および `tp_clear` が型オブジェクト内に存在することも示しています。

    継承:

    Group: `Py_TPFLAGS_HAVE_GC`, `tp_traverse`, `tp_clear`

    The `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit is inherited together with the `tp_traverse` and `tp_clear` fields, i.e. if the `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit is clear in the subtype and the `tp_traverse` and `tp_clear` fields in the subtype exist and have `NULL` values.

  `Py_TPFLAGS_DEFAULT`

    型オブジェクトおよび拡張機能構造体の特定のフィールドの存在の有無に関連する全てのビットからなるビットマスクです。現状では、このビットマスクには以下のビット: `Py_TPFLAGS_HAVE_STACKLESS_EXTENSION` および `Py_TPFLAGS_HAVE_VERSION_TAG` が入っています。

    継承:

    ???

  `Py_TPFLAGS_METHOD_DESCRIPTOR`

    This bit indicates that objects behave like unbound methods.

    If this flag is set for `type(meth)`, then:

    - `meth.__get__(obj, cls)(*args, **kwds)` (with `obj` not None) must be equivalent to `meth(obj, *args, **kwds)`.

    - `meth.__get__(None, cls)(*args, **kwds)` must be equivalent to `meth(*args, **kwds)`.

    This flag enables an optimization for typical method calls like `obj.meth()`: it avoids creating a temporary "bound method" object for `obj.meth`.

    バージョン 3.8 で追加.

    継承:

    This flag is never inherited by heap types. For extension types, it is inherited whenever `tp_descr_get` is inherited.

  `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`

    これらのフラグは `PyLong_Check()` のような関数が、型がとある組み込み型のサブクラスかどうかを素早く判断するのに使われます; この専用のチェックは `PyObject_IsInstance()` のような汎用的なチェックよりも高速です。 組み込み型を継承した独自の型では `tp_flags` を適切に設定すべきで、そうしないとその型が関わるコードでは、どんなチェックの方法が使われるかによって振る舞いが異なってしまうでしょう。

  `Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE`

    型構造体に `tp_finalize` スロットが存在しているときにセットされるビットです。

    バージョン 3.4 で追加.

    バージョン 3.8 で非推奨: This flag isn't necessary anymore, as the interpreter assumes the `tp_finalize` slot is always present in the type structure.

  `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL`

    This bit is set when the class implements the vectorcall protocol. See `tp_vectorcall_offset` for details.

    継承:

    This bit is set on static subtypes if `tp_flags` is not overridden: a subtype inherits `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` from its base type when the subtype’s `tp_call` is `NULL` and the subtype's `Py_TPFLAGS_HEAPTYPE` is not set.

    Heap types do not inherit `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL`.

    注釈

    This flag is provisional and expected to become public in Python 3.9, with a different name and, possibly, changed semantics. If you use vectorcall, plan for updating your code for Python 3.9.

    バージョン 3.8 で追加.

const char* `PyTypeObject.tp_doc`

  オプションのポインタで、この型オブジェクトの docstring を与える NUL 終端された C の文字列を指します。この値は型オブジェクトと型のインスタンスにおける `__doc__` 属性として公開されます。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承 しません 。

traverseproc `PyTypeObject.tp_traverse`

  An optional pointer to a traversal function for the garbage collector. This is only used if the `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit is set. The signature is:

      int tp_traverse(PyObject *self, visitproc visit, void *arg);

  Pythonのガベージコレクションの仕組みについての詳細は、 循環参照ガベージコレクションをサポートする にあります。

  The `tp_traverse` pointer is used by the garbage collector to detect reference cycles. A typical implementation of a `tp_traverse` function simply calls `Py_VISIT()` on each of the instance's members that are Python objects that the instance owns. For example, this is function `local_traverse()` from the `_thread` extension module:

      static int
      local_traverse(localobject *self, visitproc visit, void *arg)
      {
          Py_VISIT(self->args);
          Py_VISIT(self->kw);
          Py_VISIT(self->dict);
          return 0;
      }

  `Py_VISIT()` が循環参照になる恐れのあるメンバにだけ呼び出されていることに注目してください。 `self->key` メンバもありますが、それは `NULL` か Python文字列なので、循環参照の一部になることはありません。

  一方、メンバが循環参照の一部になり得ないと判っていても、デバッグ目的で巡回したい場合があるかもしれないので、 `gc` モジュールの `get_referents()` 関数は循環参照になり得ないメンバも返します。

  警告

  When implementing `tp_traverse`, only the members that the instance owns (by having strong references to them) must be visited. For instance, if an object supports weak references via the `tp_weaklist` slot, the pointer supporting the linked list (what tp_weaklist points to) must not be visited as the instance does not directly own the weak references to itself (the weakreference list is there to support the weak reference machinery, but the instance has no strong reference to the elements inside it, as they are allowed to be removed even if the instance is still alive).

  `Py_VISIT()` は `local_traverse()` が visit と arg という決まった名前の引数を持つことを要求します。

  継承:

  Group: `Py_TPFLAGS_HAVE_GC`, `tp_traverse`, `tp_clear`

  このフィールドは `tp_clear` および `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` フラグビットと共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_traverse` および `tp_clear` が両方ともゼロの場合、サブタイプは基底タイプから `tp_traverse` と `tp_clear` を両方とも継承します。

inquiry `PyTypeObject.tp_clear`

  オプションのポインタで、ガベージコレクタにおける消去関数 (clear function) を指します。 `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` がセットされている場合にのみ使われます。シグネチャは次の通りです:

      int tp_clear(PyObject *);

  `tp_clear` メンバ関数は GC が検出した循環しているゴミの循環参照を壊すために用いられます。総合的な視点で考えると、システム内の全ての `tp_clear` 関数が連携して、全ての循環参照を破壊しなければなりません。 (訳注: ある型が `tp_clear` を実装しなくても全ての循環参照が破壊できるのであれば実装しなくても良い) これはとても繊細で、もし少しでも不確かな部分があるのであれば、 `tp_clear` 関数を提供するべきです。例えば、タプルは `tp_clear` を実装しません。なぜなら、タプルだけで構成された循環参照がみつかることは無いからです。従って、タプル以外の型の `tp_clear` 関数だけで、タプルを含むどんな循環参照も必ず破壊できることになります。これは簡単に判ることではなく、 `tp_clear` の実装を避ける良い理由はめったにありません。

  次の例にあるように、 `tp_clear` の実装は、インスタンスから Python オブジェクトだと思われるメンバへの参照を外し、それらのメンバへのポインタに `NULL` をセットすべきです:

      static int
      local_clear(localobject *self)
      {
          Py_CLEAR(self->key);
          Py_CLEAR(self->args);
          Py_CLEAR(self->kw);
          Py_CLEAR(self->dict);
          return 0;
      }

  参照のクリアはデリケートなので、 `Py_CLEAR()` マクロを使うべきです: ポインタを `NULL` にセットするまで、そのオブジェクトの参照カウントをデクリメントしてはいけません。参照カウントのデクリメントすると、そのオブジェクトが破棄されるかもしれず、 (そのオブジェクトに関連付けられたファイナライザ、弱参照のコールバックにより) 任意のPythonコードの実行を含む後片付け処理が実行されるかもしれないからです。もしそういったコードが再び self を参照することがあれば、すでに持っていたオブジェクトへのポインタは `NULL` になっているので、 self は所有していたオブジェクトをもう利用できないことを認識できます。 `Py_CLEAR()` マクロはその手続きを安全な順番で実行します。

  `tp_clear` 関数の目的は参照カウントを破壊することなので、 Python 文字列や Python 整数のような、循環参照に含むことのできないオブジェクトをクリアする必要はありません。一方、所有する全ての Python オブジェクトをクリアするようにし、その型の `tp_dealloc` 関数が `tp_clear` 関数を実行するようにすると実装が楽になるでしょう。

  Pythonのガベージコレクションの仕組みについての詳細は、 循環参照ガベージコレクションをサポートする にあります。

  継承:

  Group: `Py_TPFLAGS_HAVE_GC`, `tp_traverse`, `tp_clear`

  このフィールドは `tp_traverse` および `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` フラグビットと共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_traverse` および `tp_clear` が両方ともゼロの場合、サブタイプは基底タイプから `tp_traverse` と `tp_clear` を両方とも継承します。

richcmpfunc `PyTypeObject.tp_richcompare`

  オプションのポインタで、拡張比較関数を指します。シグネチャは次の通りです:

      PyObject *tp_richcompare(PyObject *self, PyObject *other, int op);

  The first parameter is guaranteed to be an instance of the type that is defined by `PyTypeObject`.

  この関数は、比較結果を返すべきです。(普通は `Py_True` か `Py_False` です。) 比較が未定義の場合は、`Py_NotImplemented` を、それ以外のエラーが発生した場合には例外状態をセットして `NULL` を返さなければなりません。

  `tp_richcompare` および `PyObject_RichCompare()` 関数の第三引数に使うための定数としては以下が定義されています:

  定数 | 比較
  --- | ---
  `Py_LT` | `<`
  `Py_LE` | `<=`
  `Py_EQ` | `==`
  `Py_NE` | `!=`
  `Py_GT` | `>`
  `Py_GE` | `>=`

  拡張比較関数(rich comparison functions)を簡単に記述するためのマクロが定義されています:

  `Py_RETURN_RICHCOMPARE`(VAL_A, VAL_B, op)

    比較した結果に応じて ``Py_True` か Py_False を返します。 VAL_A と VAL_B は C の比較演算によって順序付け可能でなければなりません（例えばこれらは C言語の整数か浮動小数点数になるでしょう）。三番目の引数には `PyObject_RichCompare()` と同様に要求された演算を指定します。

    返り値の参照カウントは適切にインクリメントされます。

    エラー時には、例外を設定して、関数から `NULL` でリターンします。

    バージョン 3.7 で追加.

  継承:

  Group: `tp_hash`, `tp_richcompare`

  このフィールドは `tp_hash` と共にサブタイプに継承されます: すなわち、サブタイプの `tp_richcompare` および `tp_hash` が両方とも `NULL` のとき、サブタイプは基底タイプから `tp_richcompare` と `tp_hash` を両方とも継承します。

  デフォルト

  `PyBaseObject_Type` provides a `tp_richcompare` implementation, which may be inherited. However, if only `tp_hash` is defined, not even the inherited function is used and instances of the type will not be able to participate in any comparisons.

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_weaklistoffset`

  If the instances of this type are weakly referenceable, this field is greater than zero and contains the offset in the instance structure of the weak reference list head (ignoring the GC header, if present); this offset is used by `PyObject_ClearWeakRefs()` and the `PyWeakref_*()` functions. The instance structure needs to include a field of type `PyObject*` which is initialized to `NULL`.

  このフィールドを `tp_weaklist` と混同しないようにしてください; これは型オブジェクト自身への弱参照からなるリストの先頭です。

  継承:

  このフィールドはサブタイプに継承されますが、以下の規則を読んでください。サブタイプはこのオフセット値をオーバライドすることがあります; 従って、サブタイプでは弱参照リストの先頭が基底タイプとは異なる場合があります。リストの先頭は常に `tp_weaklistoffset` で分かるはずなので、このことは問題にはならないはずです。

  `class` 文で定義された型に `__slots__` 宣言が全くなく、かつ基底タイプが弱参照可能でない場合、その型を弱参照可能にするには弱参照リストの先頭を表すスロットをインスタンスデータレイアウト構造体に追加し、スロットのオフセットを `tp_weaklistoffset` に設定します。

  型の `__slots__` の宣言に `__weakref__` という名前のスロットが含まれているとき、スロットはその型のインスタンスにおける弱参照リストの先頭を表すスロットになり、スロットのオフセットが型の `tp_weaklistoffset` に入ります。

  型の `__slots__` 宣言が `__weakref__` という名前のスロットを含んでいないとき、その型は基底タイプから `tp_weaklistoffset` を継承します。

getiterfunc `PyTypeObject.tp_iter`

  オプションの変数で、そのオブジェクトのイテレータを返す関数へのポインタです。この値が存在することは、通常この型のインスタンスがイテレート可能であることを示しています (しかし、シーケンスはこの関数がなくてもイテレート可能です)。

  この関数は `PyObject_GetIter()` と同じシグネチャを持っています:

      PyObject *tp_iter(PyObject *self);

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

iternextfunc `PyTypeObject.tp_iternext`

  オプションのポインタで、イテレーターの次の要素を返す関数を指します。シグネチャは次の通りです:

      PyObject *tp_iternext(PyObject *self);

  イテレータの要素がなくなると、この関数は `NULL` を返さなければなりません。 `StopIteration` 例外は設定してもしなくても良いです。その他のエラーが発生したときも、 `NULL` を返さなければなりません。このフィールドがあると、この型のインスタンスがイテレータであることを示します。

  イテレータ型では、 `tp_iter` 関数も定義されていなければならず、その関数は (新たなイテレータインスタンスではなく) イテレータインスタンス自体を返さねばなりません。

  この関数のシグネチャは `PyIter_Next()` と同じです。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

struct PyMethodDef* `PyTypeObject.tp_methods`

  オプションのポインタで、この型の正規 (regular) のメソッドを宣言している `PyMethodDef` 構造体からなる、 `NULL` で終端された静的な配列を指します。

  配列の各要素ごとに、メソッドデスクリプタの入った、要素が型の辞書 (下記の `tp_dict` 参照) に追加されます。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません (メソッドは別個のメカニズムで継承されています)。

struct PyMemberDef* `PyTypeObject.tp_members`

  オプションのポインタで、型の正規 (regular) のデータメンバ (フィールドおよびスロット) を宣言している `PyMemberDef` 構造体からなる、 `NULL` で終端された静的な配列を指します。

  配列の各要素ごとに、メンバデスクリプタの入った要素が型の辞書 (下記の `tp_dict` 参照) に追加されます。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません (メンバは別個のメカニズムで継承されています)。

struct PyGetSetDef* `PyTypeObject.tp_getset`

  オプションのポインタで、インスタンスの算出属性 (computed attribute) を宣言している `PyGetSetDef` 構造体からなる、 `NULL` で終端された静的な配列を指します。

  配列の各要素ごとに、 getter/setter デスクリプタの入った、要素が型の辞書 (下記の `tp_dict` 参照) に追加されます。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません (算出属性は別個のメカニズムで継承されています)。

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_base`

  オプションのポインタで、型に関するプロパティを継承する基底タイプを指します。このフィールドのレベルでは、単継承 (single inheritance) だけがサポートされています; 多重継承はメタタイプの呼び出しによる動的な型オブジェクトの生成を必要とします。

  注釈

  Slot initialization is subject to the rules of initializing globals. C99 requires the initializers to be "address constants". Function designators like `PyType_GenericNew()`, with implicit conversion to a pointer, are valid C99 address constants.

  However, the unary '&' operator applied to a non-static variable like `PyBaseObject_Type()` is not required to produce an address constant. Compilers may support this (gcc does), MSVC does not. Both compilers are strictly standard conforming in this particular behavior.

  Consequently, `tp_base` should be set in the extension module's init function.

  継承:

  (当たり前ですが) サブタイプはこのフィールドを継承しません。

  デフォルト

  このフィールドのデフォルト値は (Python プログラマは `object` 型として知っている) `&PyBaseObject_Type` になります。

PyObject* `PyTypeObject.tp_dict`

  型の辞書は `PyType_Ready()` によってこのフィールドに収められます。

  このフィールドは通常、 `PyType_Ready()` を呼び出す前に `NULL` に初期化しておかなければなりません; あるいは、型の初期属性の入った辞書で初期化しておいてもかまいません。 `PyType_Ready()` が型をひとたび初期化すると、型の新たな属性をこの辞書に追加できるのは、属性が (`__add__()` のような) オーバロード用演算でないときだけです。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承しません (が、この辞書内で定義されている属性は異なるメカニズムで継承されます)。

  デフォルト

  If this field is `NULL`, `PyType_Ready()` will assign a new dictionary to it.

  警告

  `tp_dict` に `PyDict_SetItem()` を使ったり、辞書 C-API で編集するのは安全ではありません。

descrgetfunc `PyTypeObject.tp_descr_get`

  オプションのポインタで、デスクリプタの get 関数を指します。

  関数のシグネチャは次のとおりです

      PyObject * tp_descr_get(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *type);

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

descrsetfunc `PyTypeObject.tp_descr_set`

  オプションのポインタで、デスクリプタの値の設定と削除を行う関数を指します。

  関数のシグネチャは次のとおりです

      int tp_descr_set(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *value);

  値を削除するには、value 引数に `NULL` を設定します。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_dictoffset`

  型のインスタンスにインスタンス変数の入った辞書がある場合、このフィールドは非ゼロの値になり、型のインスタンスデータ構造体におけるインスタンス変数辞書へのオフセットが入ります; このオフセット値は `PyObject_GenericGetAttr()` が使います。

  このフィールドを `tp_dict` と混同しないようにしてください; これは型オブジェクト自身の属性の辞書です。

  このフィールドの値がゼロより大きければ、値はインスタンス構造体の先頭からの オフセットを表します。値がゼロより小さければ、インスタンス構造体の 末尾 からのオフセットを表します。負のオフセットを使うコストは比較的高くつくので、 インスタンス構造体に可変長部分があるときのみ使うべきです。例えば、 `str` や `tuple` のサブタイプにインスタンス変数の辞書を追加する場合には、負のオフセットを使います。この場合、たとえ辞書が基本のオブジェクトレイアウトに含まれていなくても、 `tp_basicsize` フィールドは追加された辞書を考慮にいれなければならないことに注意してください。ポインタサイズが 4 バイトのシステムでは、 構造体の最後尾に辞書が宣言されていることを示す場合、 `tp_dictoffset` を `-4` にしなければなりません。

  負の `tp_dictoffset` から、インスタンスでの実際のオフセットを計算するには以下のようにします:

      dictoffset = tp_basicsize + abs(ob_size)*tp_itemsize + tp_dictoffset
      if dictoffset is not aligned on sizeof(void*):
          round up to sizeof(void*)

  ここで、 `tp_basicsize`、 `tp_itemsize` および `tp_dictoffset` は型オブジェクトから取り出され、 `ob_size` はインスタンスから取り出されます。 絶対値を取っているのは、整数は符号を記憶するのに `ob_size` の符号を使うためです。 (この計算を自分で行う必要はまったくありません; 計算は `_PyObject_GetDictPtr()` がやってくれます。)

  継承:

  このフィールドはサブタイプに継承されますが、以下の規則を読んでください。サブタイプはこのオフセット値をオーバライドすることがあります; 従って、サブタイプでは辞書のオフセットが基底タイプとは異なる場合があります。辞書のオフセットは常に `tp_dictoffset` で分かるはずなので、このことは問題にはならないはずです。

  `class` 文で定義された型に `__slots__` 宣言がなく、かつ基底タイプの全てにインスタンス変数辞書がない場合、辞書のスロットをインスタンスデータレイアウト構造体に追加し、スロットのオフセットを `tp_dictoffset` に設定します。

  `class` 文で定義された型に `__slots__` 宣言がある場合、この型は基底タイプから `tp_dictoffset` を継承します。

  (`__dict__` という名前のスロットを `__slots__` 宣言に追加しても、期待どおりの効果は得られず、単に混乱を招くだけになります。とはいえ、これは将来 `__weakref__` のように追加されるはずです。)

  デフォルト

  This slot has no default. For static types, if the field is `NULL` then no `__dict__` gets created for instances.

initproc `PyTypeObject.tp_init`

  オプションのポインタで、インスタンス初期化関数を指します。

  この関数はクラスにおける `__init__()` メソッドに対応します。 `__init__()` と同様、 `__init__()` を呼び出さずにインスタンスを作成できます。また、 `__init__()` を再度呼び出してインスタンスの再初期化もできます。

  関数のシグネチャは次のとおりです

      int tp_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds);

  self 引数は初期化するインスタンスです; args および kwds 引数は、 `__init__()` を呼び出す際の位置引数およびキーワード引数です。

  `tp_init` 関数のフィールドが `NULL` でない場合、通常の型を呼び出す方法のインスタンス生成において、型の `tp_new` 関数がインスタンスを返した後に呼び出されます。 `tp_new` が元の型のサブタイプでない別の型を返す場合、 `tp_init` は全く呼び出されません; `tp_new` が元の型のサブタイプのインスタンスを返す場合、サブタイプの `tp_init` が呼び出されます。

  成功のときには `0` を、エラー時には例外をセットして `-1` を返します。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

  デフォルト

  For static types this field does not have a default.

allocfunc `PyTypeObject.tp_alloc`

  オプションのポインタで、インスタンスのメモリ確保関数を指します。

  関数のシグネチャは次のとおりです

      PyObject *tp_alloc(PyTypeObject *self, Py_ssize_t nitems);

  継承:

  This field is inherited by static subtypes, but not by dynamic subtypes (subtypes created by a class statement).

  デフォルト

  For dynamic subtypes, this field is always set to `PyType_GenericAlloc()`, to force a standard heap allocation strategy.

  For static subtypes, `PyBaseObject_Type` uses `PyType_GenericAlloc()`. That is the recommended value for all statically defined types.

newfunc `PyTypeObject.tp_new`

  オプションのポインタで、インスタンス生成関数を指します。

  関数のシグネチャは次のとおりです

      PyObject *tp_new(PyTypeObject *subtype, PyObject *args, PyObject *kwds);

  subtype 引数は生成するオブジェクトの型です; args および kwds 引数は、型を呼び出すときの位置引数およびキーワード引数です。サブタイプは `tp_new` 関数を呼び出すときに使う型と同じである必要はないことに注意してください; その型の (無関係ではない) サブタイプのこともあります。

  `tp_new` 関数は `subtype->tp_alloc(subtype, nitems)` を呼び出してオブジェクトのメモリ領域を確保し、初期化で絶対に必要とされる処理だけを行います。省略したり繰り返したりしても問題のない初期化処理は `tp_init` ハンドラ内に配置しなければなりません。だいたいの目安としては、変更不能な型では初期化は全て `tp_new` で行い、一方、変更可能な型ではほとんどの初期化を `tp_init` に回すべきです。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。例外として、 `tp_base` が `NULL` か `&PyBaseObject_Type` になっている静的な型では継承しません。

  デフォルト

  For static types this field has no default. This means if the slot is defined as `NULL`, the type cannot be called to create new instances; presumably there is some other way to create instances, like a factory function.

freefunc `PyTypeObject.tp_free`

  オプションのポインタで、インスタンスのメモリ解放関数を指します。シグネチャは以下の通りです:

      void tp_free(void *self);

  このシグネチャと互換性のある初期化子は `PyObject_Free()` です。

  継承:

  This field is inherited by static subtypes, but not by dynamic subtypes (subtypes created by a class statement)

  デフォルト

  In dynamic subtypes, this field is set to a deallocator suitable to match `PyType_GenericAlloc()` and the value of the `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit.

  For static subtypes, `PyBaseObject_Type` uses PyObject_Del.

inquiry `PyTypeObject.tp_is_gc`

  オプションのポインタで、ガベージコレクタから呼び出される関数を指します。

  ガベージコレクタは、オブジェクトを回収して良いかどうかを知る必要があります。通常は、オブジェクトの型の `tp_flags` フィールドを見て、 `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` フラグビットを調べるだけで十分です。しかし、ある型では静的にメモリ確保されたインスタンスと動的にメモリ確保されたインスタンスが混じっていて、静的にメモリ確保されたインスタンスは回収できません。こうした型では、関数を定義しなければなりません; 関数はインスタンスが回収可能の場合には `1` を、回収不能の場合には `0` を返さねばなりません。シグネチャは:

      int tp_is_gc(PyObject *self);

  (上記のような型の例は、型オブジェクト自体です。メタタイプ `PyType_Type` は、型のメモリ確保が静的か動的かを区別するためにこの関数を定義しています。)

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

  デフォルト

  This slot has no default. If this field is `NULL`, `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` is used as the functional equivalent.

PyObject* `PyTypeObject.tp_bases`

  基底型からなるタプルです。

  `class` 文で生成されたクラスの場合このフィールドがセットされます。静的に定義されている型の場合には、このフィールドは `NULL` になります。

  継承:

  このフィールドは継承されません。

PyObject* `PyTypeObject.tp_mro`

  基底タイプ群を展開した集合が入っているタプルです。集合は該当する型自体からはじまり、 `object` で終わります。メソッド解決順序 (Method Resolution Order) に従って並んでいます。

  継承:

  このフィールドは継承されません; フィールドの値は `PyType_Ready()` で毎回計算されます。

PyObject* `PyTypeObject.tp_cache`

  未使用のフィールドです。内部でのみ利用されます。

  継承:

  このフィールドは継承されません。

PyObject* `PyTypeObject.tp_subclasses`

  サブクラスへの弱参照からなるリストです。内部で使用するためだけのものです。

  継承:

  このフィールドは継承されません。

PyObject* `PyTypeObject.tp_weaklist`

  この型オブジェクトに対する弱参照からなるリストの先頭です。

  継承:

  このフィールドは継承されません。

destructor `PyTypeObject.tp_del`

  このフィールドは廃止されました。`tp_finalize` を代わりに利用してください。

unsigned int `PyTypeObject.tp_version_tag`

  メソッドキャッシュへのインデックスとして使われます。内部使用だけのための関数です。

  継承:

  このフィールドは継承されません。

destructor `PyTypeObject.tp_finalize`

  オプションのポインタで、インスタンスの終了処理関数を指します。シグネチャは以下の通りです:

      void tp_finalize(PyObject *self);

  `tp_finalize` が設定されている場合、インスタンスをファイナライズするときに、インタプリタがこの関数を1回呼び出します。 ガベージコレクタ (このインスタンスが孤立した循環参照の一部だった場合) やオブジェクトが破棄される直前にもこの関数は呼び出されます。 どちらの場合でも、循環参照を破壊しようとする前に呼び出されることが保証されていて、確実にオブジェクトが正常な状態にあるようにします。

  `tp_finalize` は現在の例外状態を変更すべきではありません; 従って、単純でないファイナライザを書くには次の方法が推奨されます:

      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);
      }

  このフィールドを (継承した場合も含めて) 考慮から漏らさないように、 `Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE` フラグビットも設定しなければなりません。

  継承:

  サブタイプはこのフィールドを継承します。

  バージョン 3.4 で追加.

  参考

  "オブジェクトの安全な終了処理" ( PEP 442)

残りのフィールドは、機能テスト用のマクロである `COUNT_ALLOCS` が定義されている場合のみ利用でき、内部で使用するためだけのものです。これらのフィールドについて記述するのは単に完全性のためです。サブタイプはこれらのフィールドを継承しません。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_allocs`

  メモリ確保の回数です。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_frees`

  メモリ解放の回数です。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_maxalloc`

  同時にメモリ確保できる最大オブジェクト数です。

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_prev`

  Pointer to the previous type object with a non-zero `tp_allocs` field.

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_next`

  次のゼロでない `tp_allocs` フィールドを持つ型オブジェクトへのポインタです。

また、 Python のガベージコレクションでは、 `tp_dealloc` を呼び出すのはオブジェクトを生成したスレッドだけではなく、任意の Python スレッドかもしれないという点にも注意して下さい。 (オブジェクトが循環参照の一部の場合、任意のスレッドのガベージコレクションによって解放されてしまうかもしれません)。Python API 側からみれば、 tp_dealloc を呼び出すスレッドはグローバルインタプリタロック (GIL: Global Interpreter Lock) を獲得するので、これは問題ではありません。しかしながら、削除されようとしているオブジェクトが何らかの C や C++ ライブラリ由来のオブジェクトを削除する場合、 tp_dealloc を呼び出すスレッドのオブジェクトを削除することで、ライブラリの仮定している何らかの規約に違反しないように気を付ける必要があります。

## Heap Types

Traditionally, types defined in C code are static, that is, a static `PyTypeObject` structure is defined directly in code and initialized using `PyType_Ready()`.

This results in types that are limited relative to types defined in Python:

- Static types are limited to one base, i.e. they cannot use multiple inheritance.

- Static type objects (but not necessarily their instances) are immutable. It is not possible to add or modify the type object's attributes from Python.

- Static type objects are shared across sub-interpreters, so they should not include any subinterpreter-specific state.

Also, since `PyTypeObject` is not part of the stable ABI, any extension modules using static types must be compiled for a specific Python minor version.

An alternative to static types is heap-allocated types, or heap types for short, which correspond closely to classes created by Python's `class` statement.

This is done by filling a `PyType_Spec` structure and calling `PyType_FromSpecWithBases()`.

# 数値オブジェクト構造体

`PyNumberMethods`

  この構造体は数値型プロトコルを実装するために使われる関数群へのポインタを保持しています。 以下のそれぞれの関数は 数値型プロトコル (number protocol) で解説されている似た名前の関数から利用されます。

  以下は構造体の定義です:

      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;

  注釈

  二項関数と三項関数は、すべてのオペランドの型をチェックしなければならず、必要な変換を実装しなければなりません (すくなくともオペランドの一つは定義している型のインスタンスです). もし与えられたオペランドに対して操作が定義されなければ、二項関数と三項関数は `Py_NotImplemented` を返さなければならず、他のエラーが起こった場合は、`NULL` を返して例外を設定しなければなりません。

  注釈

  `nb_reserved` フィールドは常に `NULL` でなければなりません。以前は `nb_long` と呼ばれていて、 Python 3.0.1 で名前が変更されました。

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_add`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_subtract`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_multiply`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_remainder`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_divmod`

ternaryfunc `PyNumberMethods.nb_power`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_negative`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_positive`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_absolute`

inquiry `PyNumberMethods.nb_bool`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_invert`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_lshift`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_rshift`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_and`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_xor`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_or`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_int`

void *`PyNumberMethods.nb_reserved`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_float`

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`

unaryfunc `PyNumberMethods.nb_index`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_matrix_multiply`

binaryfunc `PyNumberMethods.nb_inplace_matrix_multiply`

# マップオブジェクト構造体

`PyMappingMethods`

  この構造体はマップ型プロトコルを実装するために使われる関数群へのポインタを保持しています。 以下の3つのメンバを持っています:

lenfunc `PyMappingMethods.mp_length`

  この関数は `PyMapping_Size()` や `PyObject_Size()` から利用され、それらと同じシグネチャを持っています。オブジェクトが定義された長さを持たない場合は、このスロットは `NULL` に設定されることがあります。

binaryfunc `PyMappingMethods.mp_subscript`

  この関数は `PyObject_GetItem()` および `PySequence_GetSlice()` から利用され、`PySequence_GetSlice()` と同じシグネチャを持っています。このスロットは `PyMapping_Check()` が `1` を返すためには必要で、そうでなければ `NULL` の場合があります。

objobjargproc `PyMappingMethods.mp_ass_subscript`

  この関数は `PyObject_SetItem()`、`PyObject_DelItem()`、`PyObject_SetSlice()` および `PyObject_DelSlice()` から利用されます。 `PyObject_SetItem()` と同じシグネチャを持ちますが、 v に `NULL` を設定して要素の削除もできます。このスロットが `NULL` の場合は、このオブジェクトはアイテムの代入と削除をサポートしません。

# シーケンスオブジェクト構造体

`PySequenceMethods`

  この構造体はシーケンス型プロトコルを実装するために使われる関数群へのポインタを保持しています。

lenfunc `PySequenceMethods.sq_length`

  This function is used by `PySequence_Size()` and `PyObject_Size()`, and has the same signature. It is also used for handling negative indices via the `sq_item` and the `sq_ass_item` slots.

binaryfunc `PySequenceMethods.sq_concat`

  この関数は `PySequence_Concat()` で利用され、同じシグネチャを持っています。また、 `+` 演算子でも、 `nb_add` スロットによる数値加算を試した後に利用されます。

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_repeat`

  この関数は `PySequence_Repeat()` で利用され、同じシグネチャを持っています。また、 `*` 演算でも、 `nb_multiply` スロットによる数値乗算を試したあとに利用されます。

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_item`

  This function is used by `PySequence_GetItem()` and has the same signature. It is also used by `PyObject_GetItem()`, after trying the subscription via the `mp_subscript` slot. This slot must be filled for the `PySequence_Check()` function to return `1`, it can be `NULL` otherwise.

  負のインデックスは次のように処理されます: `sq_length` スロットが埋められていれば、それを呼び出してシーケンスの長さから正のインデックスを計算し、 `sq_item` に渡します。 `sq_length` が `NULL` の場合は、インデックスはそのままこの関数に渡されます。

ssizeobjargproc `PySequenceMethods.sq_ass_item`

  This function is used by `PySequence_SetItem()` and has the same signature. It is also used by `PyObject_SetItem()` and `PyObject_DelItem()`, after trying the item assignment and deletion via the `mp_ass_subscript` slot. This slot may be left to `NULL` if the object does not support item assignment and deletion.

objobjproc `PySequenceMethods.sq_contains`

  この関数は `PySequence_Contains()` から利用され、同じシグネチャを持っています。このスロットは `NULL` の場合があり、その時 `PySequence_Contains()` はシンプルにマッチするオブジェクトを見つけるまでシーケンスを巡回します。

binaryfunc `PySequenceMethods.sq_inplace_concat`

  This function is used by `PySequence_InPlaceConcat()` and has the same signature. It should modify its first operand, and return it. This slot may be left to `NULL`, in this case `PySequence_InPlaceConcat()` will fall back to `PySequence_Concat()`. It is also used by the augmented assignment `+=`, after trying numeric in-place addition via the `nb_inplace_add` slot.

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_inplace_repeat`

  This function is used by `PySequence_InPlaceRepeat()` and has the same signature. It should modify its first operand, and return it. This slot may be left to `NULL`, in this case `PySequence_InPlaceRepeat()` will fall back to `PySequence_Repeat()`. It is also used by the augmented assignment `*=`, after trying numeric in-place multiplication via the `nb_inplace_multiply` slot.

# バッファオブジェクト構造体 (buffer object structure)

`PyBufferProcs`

  この構造体は buffer プロトコル が要求する関数群へのポインタを保持しています。 そのプロトコルは、エクスポーターオブジェクトが如何にして、その内部データをコンシューマオブジェクトに渡すかを定義します。

getbufferproc `PyBufferProcs.bf_getbuffer`

  この関数のシグネチャは以下の通りです:

      int (PyObject *exporter, Py_buffer *view, int flags);

  flags で指定された方法で view を埋めてほしいという exporter に対する要求を処理します。ステップ(3) を除いて、この関数の実装では以下のステップを行わなければなりません:

  1. リクエストが合致するか確認します。 合致しない場合は、 `PyExc_BufferError` を送出し、 `view->obj` に `NULL` を設定し `-1` を返します。

  2. 要求されたフィールドを埋めます。

  3. エクスポートした回数を保持する内部カウンタをインクリメントします。

  4. `view->obj` に exporter を設定し、 `view->obj` をインクリメントします。

  5. `0` を返します。

  exporter がバッファプロバイダのチェインかツリーの一部であれば、２つの主要な方式が使用できます:

  - 再エクスポート: ツリーの各要素がエクスポートされるオブジェクトとして振る舞い、自身への新しい参照を `view->obj` へセットします。

  - リダイレクト: バッファ要求がツリーのルートオブジェクトにリダイレクトされます。ここでは、 `view->obj` はルートオブジェクトへの新しい参照になります。

  view の個別のフィールドは バッファ構造体 の節で説明されており、エクスポートが特定の要求に対しどう対応しなければならないかの規則は、 バッファ要求のタイプ の節にあります。

  `Py_buffer` 構造体の中から参照している全てのメモリはエクスポータに属し、コンシューマがいなくなるまで有効でなくてはなりません。 `format` 、 `shape` 、 `strides` 、 `suboffsets` 、 `internal` はコンシューマからは読み出し専用です。

  `PyBuffer_FillInfo()` は、全てのリクエストタイプを正しく扱う際に、単純なバイトバッファを公開する簡単な方法を提供します。

  `PyObject_GetBuffer()` は、この関数をラップするコンシューマ向けのインタフェースです。

releasebufferproc `PyBufferProcs.bf_releasebuffer`

  この関数のシグネチャは以下の通りです:

      void (PyObject *exporter, Py_buffer *view);

  バッファのリソースを開放する要求を処理します。もし開放する必要のあるリソースがない場合、 `PyBufferProcs.bf_releasebuffer` は `NULL` にしても構いません。そうでない場合は、この関数の標準的な実装は、以下の任意の処理手順 (optional step) を行います:

  1. エクスポートした回数を保持する内部カウンタをデクリメントします。

  2. カウンタが `0` の場合は、view に関連付けられた全てのメモリを解放します。

  エクスポータは、バッファ固有のリソースを監視し続けるために `internal` フィールドを使わなければなりません。このフィールドは、コンシューマが view 引数としてオリジナルのバッファのコピーを渡しているであろう間、変わらないことが保証されています。

  この関数は、`view->obj` をデクリメントしてはいけません、なぜならそれは `PyBuffer_Release()` で自動的に行われるからです(この方式は参照の循環を防ぐのに有用です)。

  `PyBuffer_Release()` は、この関数をラップするコンシューマ向けのインタフェースです。

# async オブジェクト構造体

バージョン 3.5 で追加.

`PyAsyncMethods`

  この構造体は awaitable オブジェクトと asynchronous iterator オブジェクトを実装するのに必要な関数へのポインタを保持しています。

  以下は構造体の定義です:

      typedef struct {
          unaryfunc am_await;
          unaryfunc am_aiter;
          unaryfunc am_anext;
      } PyAsyncMethods;

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_await`

  この関数のシグネチャは以下の通りです:

      PyObject *am_await(PyObject *self);

  返されるオブジェクトはイテレータでなければなりません。 つまりこのオブジェクトに対して `PyIter_Check()` が `1` を返さなければなりません。

  オブジェクトが awaitable でない場合、このスロットを `NULL` に設定します。

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_aiter`

  この関数のシグネチャは以下の通りです:

      PyObject *am_aiter(PyObject *self);

  awaitable オブジェクトを返さなければなりません。 詳しいことは `__anext__()` を参照してください。

  オブジェクトが非同期反復処理のプロトコルを実装していない場合、このスロットを `NULL` に設定します。

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_anext`

  この関数のシグネチャは以下の通りです:

      PyObject *am_anext(PyObject *self);

  awaitable オブジェクトを返さなければなりません。 詳しいことは `__anext__()` を参照してください。 このスロットは `NULL` に設定されていることもあります。

# Slot Type typedefs

PyObject *`(*allocfunc)`( PyTypeObject *cls, Py_ssize_t nitems)

  この関数の目的は、メモリ確保をメモリ初期化から分離することにあります。この関数は、インスタンス用の的確なサイズ、適切なアラインメント、ゼロによる初期化がなされ、 `ob_refcnt` を `1` に、 `ob_type` を型引数 (type argument) にセットしたメモリブロックへのポインタを返さねばなりません。型の `tp_itemsize` がゼロでない場合、オブジェクトの `ob_size` フィールドは nitems に初期化され、確保されるメモリブロックの長さは `tp_basicsize + nitems*tp_itemsize` を `sizeof(void*)` の倍数に切り上げた値になるはずです; それ以外の場合、 nitems の値は使われず、メモリブロックの長さは `tp_basicsize` になるはずです。

  この関数では他のいかなるインスタンス初期化も行ってはなりません。追加のメモリ割り当てすらも行ってはなりません。そのような処理は `tp_new` で行われるべきです。

void `(*destructor)`( PyObject *)

PyObject *`(*vectorcallfunc)`( PyObject *callable, PyObject *const *args, size_t nargsf, PyObject *kwnames)

  See `tp_vectorcall_offset`.

  Arguments to `vectorcallfunc` are the same as for `_PyObject_Vectorcall()`.

  バージョン 3.8 で追加.

void `(*freefunc)`(void *)

  `tp_free` を参照してください。

PyObject *`(*newfunc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  `tp_new` を参照してください。

int `(*initproc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  `tp_init` を参照してください。

PyObject *`(*reprfunc)`( PyObject *)

  `tp_repr` を参照してください。

PyObject *`(*getattrfunc)`( PyObject *self, char *attr)

  オブジェクトの属性の値を返します。

int `(*setattrfunc)`( PyObject *self, char *attr, PyObject *value)

  オブジェクトの属性に値を設定します。属性を削除するには、 value 引数に `NULL` を設定します。

PyObject *`(*getattrofunc)`( PyObject *self, PyObject *attr)

  オブジェクトの属性の値を返します。

  `tp_getattro` を参照してください。

int `(*setattrofunc)`( PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value)

  オブジェクトの属性に値を設定します。属性を削除するには、 value 引数に `NULL` を設定します。

  `tp_setattro` を参照してください。

PyObject *`(*descrgetfunc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  `tp_descrget` を参照してください。

int `(*descrsetfunc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  `tp_descrset` を参照してください。

Py_hash_t `(*hashfunc)`( PyObject *)

  `tp_hash` を参照してください。

PyObject *`(*richcmpfunc)`( PyObject *, PyObject *, int)

  `tp_richcompare` を参照してください。

PyObject *`(*getiterfunc)`( PyObject *)

  `tp_iter` を参照してください。

PyObject *`(*iternextfunc)`( PyObject *)

  `tp_iternext` を参照してください。

Py_ssize_t `(*lenfunc)`( PyObject *)

int `(*getbufferproc)`( PyObject *, Py_buffer *, int)

void `(*releasebufferproc)`( PyObject *, Py_buffer *)

PyObject *`(*unaryfunc)`( PyObject *)

PyObject *`(*binaryfunc)`( PyObject *, PyObject *)

PyObject *`(*ternaryfunc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

PyObject *`(*ssizeargfunc)`( PyObject *, Py_ssize_t)

int `(*ssizeobjargproc)`( PyObject *, Py_ssize_t)

int `(*objobjproc)`( PyObject *, PyObject *)

int `(*objobjargproc)`( PyObject *, PyObject *, PyObject *)

# 使用例

ここでは Python の型定義の簡単な例をいくつか挙げます。これらの例にはあなたが遭遇する共通的な利用例を含んでいます。いくつかの例ではトリッキーなコーナーケースを実演しています。より多くの例や実践的な情報、チュートリアルが必要なら、拡張の型の定義: チュートリアル や 拡張の型の定義: 雑多なトピック を参照してください。

基本的な静的型:

    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 = "My objects",
        .tp_new = myobj_new,
        .tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
        .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
    };

より冗長な初期化子を用いた古いコードを（特にCPythonのコードベース中で）見かけることがあるかもしれません:

    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 */
        "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 */
    };

弱酸庄屋、インスタンス辞書、ハッシュをサポートする型:

    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 = "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,
    };

サブクラス化を許可せず、インスタンスを生成するのに呼び出せない（つまり、別のファクトリー関数を呼び出す必要のある）str のサブクラス:

    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 = "my custom str",
        .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT,
        .tp_new = NULL,
        .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
    };

もっとも単純な静的型(固定長のインスタンス):

    typedef struct {
        PyObject_HEAD
    } MyObject;

    static PyTypeObject MyObject_Type = {
        PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
        .tp_name = "mymod.MyObject",
    };

もっとも単純な静的型（可変長インスタンス）

    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 *),
    };