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 スロット¶

PyTypeObject スロット 1	型	特殊メソッド/特殊属性	Info 2
PyTypeObject スロット 1	型	特殊メソッド/特殊属性	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`			X		X
(`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
`tp_vectorcall`	`vectorcallfunc`

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`	__isub__
`nb_multiply`	`binaryfunc`	__mul__ __rmul__
`nb_inplace_multiply`	`binaryfunc`	__imul__
`nb_remainder`	`binaryfunc`	__mod__ __rmod__
`nb_inplace_remainder`	`binaryfunc`	__imod__
`nb_divmod`	`binaryfunc`	__divmod__ __rdivmod__
`nb_power`	`ternaryfunc`	__pow__ __rpow__
`nb_inplace_power`	`ternaryfunc`	__ipow__
`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`	__ilshift__
`nb_rshift`	`binaryfunc`	__rshift__ __rrshift__
`nb_inplace_rshift`	`binaryfunc`	__irshift__
`nb_and`	`binaryfunc`	__and__ __rand__
`nb_inplace_and`	`binaryfunc`	__iand__
`nb_xor`	`binaryfunc`	__xor__ __rxor__
`nb_inplace_xor`	`binaryfunc`	__ixor__
`nb_or`	`binaryfunc`	__or__ __ror__
`nb_inplace_or`	`binaryfunc`	__ior__
`nb_int`	`unaryfunc`	__int__
`nb_reserved`	void *
`nb_float`	`unaryfunc`	__float__
`nb_floor_divide`	`binaryfunc`	__floordiv__
`nb_inplace_floor_divide`	`binaryfunc`	__ifloordiv__
`nb_true_divide`	`binaryfunc`	__truediv__
`nb_inplace_true_divide`	`binaryfunc`	__itruediv__
`nb_index`	`unaryfunc`	__index__
`nb_matrix_multiply`	`binaryfunc`	__matmul__ __rmatmul__
`nb_inplace_matrix_multiply`	`binaryfunc`	__imatmul__

`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¶

The type object structure extends the PyVarObject structure. The ob_size field is used for dynamic types (created by type_new(), usually called from a class statement). Note that PyType_Type (the metatype) initializes tp_itemsize, which means that its instances (i.e. type objects) must have the ob_size field.

PyObject* PyObject._ob_next¶

PyObject* PyObject._ob_prev¶

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。

If the type supports garbage collection (has the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit set), the destructor should call PyObject_GC_UnTrack() before clearing any member fields.

static void foo_dealloc(foo_object *self) {
    PyObject_GC_UnTrack(self);
    Py_CLEAR(self->ref);
    Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *)self);
}

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 vectorcallfunc pointer may be NULL, 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().

警告

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, likely 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: Before version 3.8, this slot was named tp_print. In Python 2.x, it was used for printing to a file. In Python 3.0 to 3.7, it was unused.

継承:

This field is always inherited. However, the Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL flag is not always inherited. If it's not, then the subclass won't use vectorcall, except when PyVectorcall_Call() is explicitly called. This is in particular the case for heap types (including subclasses defined in Python).

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():

int 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¶

バッファインター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 inherited for static subtypes if tp_call is also inherited. Heap types do not inherit Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL.

バージョン 3.9 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。

Heap-allocated types (Py_TPFLAGS_HEAPTYPE, such as those created with PyType_FromSpec() and similar APIs) hold a reference to their type. Their traversal function must therefore either visit Py_TYPE(self), or delegate this responsibility by calling tp_traverse of another heap-allocated type (such as a heap-allocated superclass). If they do not, the type object may not be garbage-collected.

バージョン 3.9 で変更: Heap-allocated types are expected to visit Py_TYPE(self) in tp_traverse. In earlier versions of Python, due to bug 40217, doing this may lead to crashes in subclasses.

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。

Note that tp_clear is not always called before an instance is deallocated. For example, when reference counting is enough to determine that an object is no longer used, the cyclic garbage collector is not involved and tp_dealloc is called directly.

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。subtype 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。

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。

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)

vectorcallfunc PyTypeObject.tp_vectorcall¶

Vectorcall function to use for calls of this type object. In other words, it is used to implement vectorcall for type.__call__. If tp_vectorcall is NULL, the default call implementation using __new__ and __init__ is used.

継承:

このフィールドは決して継承されません。

バージョン 3.9 で追加: （このフィールドは3.8から存在しませんが、3.9以降でしか利用できません）

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:

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。
要求されたフィールドを埋めます。
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。
view->obj に exporter を設定し、 view->obj をインクリメントします。
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ーフェースです。

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:

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。
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ーフェースです。

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);

Must return an asynchronous iterator object. See __anext__() for details.

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 *)¶

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 (実) 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 (実) 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 Defining Extension Types: Assorted Topics 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 = PyDoc_STR("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 */
    PyDoc_STR("My objects"),        /* tp_doc */
    0,                              /* tp_traverse */
    0,                              /* tp_clear */
    0,                              /* tp_richcompare */
    0,                              /* tp_weaklistoffset */
    0,                              /* tp_iter */
    0,                              /* tp_iternext */
    0,                              /* tp_methods */
    0,                              /* tp_members */
    0,                              /* tp_getset */
    0,                              /* tp_base */
    0,                              /* tp_dict */
    0,                              /* tp_descr_get */
    0,                              /* tp_descr_set */
    0,                              /* tp_dictoffset */
    0,                              /* tp_init */
    0,                              /* tp_alloc */
    myobj_new,                      /* tp_new */
};

弱参照やインスタンス辞書、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 = PyDoc_STR("My objects"),
    .tp_weaklistoffset = offsetof(MyObject, weakreflist),
    .tp_dictoffset = offsetof(MyObject, inst_dict),
    .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_HAVE_GC,
    .tp_new = myobj_new,
    .tp_traverse = (traverseproc)myobj_traverse,
    .tp_clear = (inquiry)myobj_clear,
    .tp_alloc = PyType_GenericNew,
    .tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
    .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
    .tp_hash = (hashfunc)myobj_hash,
    .tp_richcompare = PyBaseObject_Type.tp_richcompare,
};

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 = PyDoc_STR("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 *),
};

型オブジェクト¶

クイックリファレンス¶

tp スロット¶

sub-slots¶

スロットの定義型 (typedef)¶

PyTypeObject 定義¶

PyObject スロット¶

PyVarObject スロット¶

PyTypeObject スロット¶

Heap Types¶

数値オブジェクト構造体¶

マップオブジェクト構造体¶

シーケンスオブジェクト構造体¶

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

async オブジェクト構造体¶

Slot Type typedefs¶

使用例¶

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