3. Defining Extension Types: Assorted Topics

この節ではさまざまな実装可能なタイプメソッドと、それらが何をするものであるかについて、ざっと説明します。

以下は PyTypeObject の定義です。デバッグビルドでしか使われないいくつかのメンバは省いてあります:

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;
    printfunc tp_print;
    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;

たくさんの メソッドがありますね。でもそんなに心配する必要はありません。定義したい型があるなら、実装するのはこのうちのごくわずかですむことがほとんどです。

すでに予想されているでしょうが、この構造体について入念に見ていき、様々なハンドラについてより詳しい情報を提供します。 しかしこれらのメンバが構造体中で定義されている順番は無視します。というのは、これらのメンバの現れる順序は歴史的な遺産によるものだからです。 多くの場合いちばん簡単なのは、必要とするメンバがすべて含まれている例をとってきて、新しく作る型に合わせて値を変更することです。

const char *tp_name; /* For printing */

これは型の名前です。前の章で説明したように、これは色々な場面で現れ、ほとんどは診断目的で使われるものです。 それなので、そのような場面で役に立つであろう名前を選んでください!

Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

これらのフィールドは、この型のオブジェクトが新しく作成されるときにどれだけのメモリを割り当てればよいのかをランタイムに指示します。Python には可変長の構造体 (文字列やタプルなどを想像してください) に対する組み込みのサポートがある程度あり、ここで tp_itemsize メンバが使われます。これらについてはあとでふれます。

const char *tp_doc;

ここには Python スクリプトリファレンス obj.__doc__ が doc string を返すときの文字列 (あるいはそのアドレス) を入れます。

では次に、型の基本的なメソッドに進みます。ほとんどの拡張の型がこのメソッドを実装します。

3.1. ファイナライズとメモリ解放

destructor tp_dealloc;

型のインスタンスの参照カウントがゼロになり、Python インタプリタがそれを潰して再利用したくなると、この関数が呼ばれます。解放すべきメモリをその型が保持していたり、それ以外にも実行すべき後処理がある場合は、それらをここに入れられます。オブジェクトそれ自体もここで解放される必要があります。この関数の例は、以下のようなものです:

static void
newdatatype_dealloc(newdatatypeobject *obj)
{
    free(obj->obj_UnderlyingDatatypePtr);
    Py_TYPE(obj)->tp_free(obj);
}

メモリ解放関数でひとつ重要なのは、処理待ちの例外にいっさい手をつけないことです。なぜなら、解放用の関数は Python インタプリタがスタックを元の状態に戻すときに呼ばれることが多いからです。そして (通常の関数からの復帰でなく) 例外のためにスタックが巻き戻されるときは、すでに発生している例外からメモリ解放関数を守るものはありません。解放用の関数がおこなう動作が追加の Python のコードを実行してしまうと、それらは例外が発生していることを検知するかもしれません。これはインタプリタが誤解させるエラーを発生させることにつながります。これを防ぐ正しい方法は、安全でない操作を実行する前に処理待ちの例外を保存しておき、終わったらそれを元に戻すことです。これは PyErr_Fetch() および PyErr_Restore() 関数を使うことによって可能になります:

static void
my_dealloc(PyObject *obj)
{
    MyObject *self = (MyObject *) obj;
    PyObject *cbresult;

    if (self->my_callback != NULL) {
        PyObject *err_type, *err_value, *err_traceback;

        /* This saves the current exception state */
        PyErr_Fetch(&err_type, &err_value, &err_traceback);

        cbresult = PyObject_CallObject(self->my_callback, NULL);
        if (cbresult == NULL)
            PyErr_WriteUnraisable(self->my_callback);
        else
            Py_DECREF(cbresult);

        /* This restores the saved exception state */
        PyErr_Restore(err_type, err_value, err_traceback);

        Py_DECREF(self->my_callback);
    }
    Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject*)self);
}

注釈

メモリ解放関数の中で安全に行えることにはいくつか制限があります。 1つ目は、その型が (tp_traverse および tp_clear を使って) ガベージコレクションをサポートしている場合、 tp_dealloc が呼び出されるまでに、消去されファイナライズされてしまうオブジェクトのメンバーが有り得ることです。 2つ目は、 tp_dealloc の中ではオブジェクトは不安定な状態にあることです: つまり参照カウントが0であるということです。 (上の例にあるような) 複雑なオブジェクトや API の呼び出しでは、 tp_dealloc を再度呼び出し、二重解放からクラッシュすることになるかもしれません。

Python 3.4 からは、複雑なファイナライズのコードは tp_dealloc に置かず、代わりに新しく導入された tp_finalize という型メソッドを使うことが推奨されています。

参考

PEP 442 で新しいファイナライズの仕組みが説明されています。

3.2. オブジェクト表現

Python では、オブジェクトの文字列表現を生成するのに 2つのやり方があります: repr() 関数を使う方法と、 str() 関数を使う方法です。 (print() 関数は単に str() を呼び出します。) これらのハンドラはどちらも省略できます。

reprfunc tp_repr;
reprfunc tp_str;

tp_repr ハンドラは呼び出されたインスタンスの文字列表現を格納した文字列オブジェクトを返す必要があります。簡単な例は以下のようなものです:

static PyObject *
newdatatype_repr(newdatatypeobject * obj)
{
    return PyUnicode_FromFormat("Repr-ified_newdatatype{{size:%d}}",
                                obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
}

tp_repr ハンドラが指定されていなければ、インタプリタはその型の tp_name とそのオブジェクトの一意な識別値をもちいて文字列表現を作成します。

tp_str ハンドラと str() の関係は、上の tp_repr ハンドラと repr() の関係に相当します。つまり、これは Python のコードがオブジェクトのインスタンスに対して str() を呼び出したときに呼ばれます。この関数の実装は tp_repr ハンドラのそれと非常に似ていますが、得られる文字列表現は人間が読むことを意図されています。 tp_str が指定されていない場合、かわりに tp_repr ハンドラが使われます。

以下は簡単な例です:

static PyObject *
newdatatype_str(newdatatypeobject * obj)
{
    return PyUnicode_FromFormat("Stringified_newdatatype{{size:%d}}",
                                obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
}

3.3. 属性を管理する

属性をもつどのオブジェクトに対しても、その型は、それらオブジェクトの属性をどのように解決するか制御する関数を提供する必要があります。必要な関数としては、属性を (それが定義されていれば) 取り出すものと、もうひとつは属性に (それが許可されていれば) 値を設定するものです。属性を削除するのは特殊なケースで、この場合は新しい値としてハンドラに NULL が渡されます。

Python は 2つの属性ハンドラの組をサポートしています。属性をもつ型はどちらか一組を実装するだけでよく、それらの違いは一方の組が属性の名前を char* として受け取るのに対してもう一方の組は属性の名前を PyObject* として受け取る、というものです。それぞれの型はその実装にとって都合がよい方を使えます。

getattrfunc  tp_getattr;        /* char * version */
setattrfunc  tp_setattr;
/* ... */
getattrofunc tp_getattro;       /* PyObject * version */
setattrofunc tp_setattro;

オブジェクトの属性へのアクセスがつねに (すぐあとで説明する) 単純な操作だけならば、 PyObject* を使って属性を管理する関数として、総称的 (generic) な実装を使えます。特定の型に特化した属性ハンドラの必要性は Python 2.2 からほとんど完全になくなりました。しかし、多くの例はまだ、この新しく使えるようになった総称的なメカニズムを使うよう更新されてはいません。

3.3.1. 総称的な属性を管理する

ほとんどの型は 単純な 属性を使うだけです。では、どのような属性が単純だといえるのでしょうか? それが満たすべき条件はごくわずかです:

  1. PyType_Ready() が呼ばれたとき、すでに属性の名前がわかっていること。
  2. 属性を参照したり設定したりするときに、特別な記録のための処理が必要でなく、また参照したり設定した値に対してどんな操作も実行する必要がないこと。

これらの条件は、属性の値や、値が計算されるタイミング、または格納されたデータがどの程度妥当なものであるかといったことになんら制約を課すものではないことに注意してください。

PyType_Ready() が呼ばれると、これはそのタイプオブジェクトに参照されている 3つのテーブルを使って、そのタイプオブジェクトの辞書中にデスクリプタ(descriptor) を作成します。各デスクリプタは、インスタンスオブジェクトの属性に対するアクセスを制御します。それぞれのテーブルはなくてもかまいません。もしこれら 3つがすべて NULL だと、その型のインスタンスはその基底型から継承した属性だけを持つことになります。また、 tp_getattro および tp_setattroNULL のままだった場合も、基底型にこれらの属性の操作がまかせられます。

テーブルはタイプオブジェクト中の 3つのメンバとして宣言されています:

struct PyMethodDef *tp_methods;
struct PyMemberDef *tp_members;
struct PyGetSetDef *tp_getset;

tp_methodsNULL でない場合、これは PyMethodDef 構造体への配列を指している必要があります。テーブル中の各エントリは、つぎのような構造体のインスタンスです:

typedef struct PyMethodDef {
    const char  *ml_name;       /* method name */
    PyCFunction  ml_meth;       /* implementation function */
    int          ml_flags;      /* flags */
    const char  *ml_doc;        /* docstring */
} PyMethodDef;

その型が提供する各メソッドについてひとつのエントリを定義する必要があります。基底型から継承してきたメソッドについてはエントリは必要ありません。これの最後には、配列の終わりを示すための見張り番 (sentinel) として追加のエントリがひとつ必要です。この場合、 ml_name メンバが sentinel として使われ、その値は NULL でなければなりません。

2番目のテーブルは、インスタンス中に格納されるデータと直接対応づけられた属性を定義するのに使います。いくつもの C の原始的な型がサポートされており、アクセスを読み出し専用にも読み書き可能にもできます。このテーブルで使われる構造体は次のように定義されています:

typedef struct PyMemberDef {
    char *name;
    int   type;
    int   offset;
    int   flags;
    char *doc;
} PyMemberDef;

このテーブルの各エントリに対してデスクリプタ(descriptor)が作成され、値をインスタンスの構造体から抽出しうる型に対してそれらが追加されます。 type メンバは structmember.h ヘッダで定義された型のコードをひとつ含んでいる必要があります。この値は Python における値と C における値をどのように変換しあうかを定めるものです。 flags メンバはこの属性がどのようにアクセスされるかを制御するフラグを格納するのに使われます。

以下のフラグ用定数は structmember.h で定義されており、これらはビットごとの OR を取って組み合わせられます。

定数 意味
READONLY 絶対に変更できない。
READ_RESTRICTED 制限モード (restricted mode) では参照できない。
WRITE_RESTRICTED 制限モード (restricted mode) では変更できない。
RESTRICTED 制限モード (restricted mode) では参照も変更もできない。

tp_members を使ったひとつの面白い利用法は、実行時に使われるデスクリプタを作成しておき、単にテーブル中にテキストを置いておくことによって、この方法で定義されたすべての属性に doc string を関連付けられるようにすることです。アプリケーションはこのイントロスペクション用 API を使って、クラスオブジェクトからデスクリプタを取り出し、その __doc__ 属性を使って doc string を得られます。

tp_methods テーブルと同じように、ここでも name メンバの値を NULL にした見張り用エントリが必要です。

3.3.2. 特定の型に特化した属性の管理

話を単純にするため、ここでは char* を使ったバージョンのみを示します。name パラメータの型はインターフェイスとして char* を使うか PyObject* を使うかの違いしかありません。この例では、上の総称的な例と同じことを効率的にやりますが、 Python 2.2 で追加された総称的な型のサポートを使わずにやります。これはハンドラの関数がどのようにして呼ばれるのかを説明します。これで、たとえその機能を拡張する必要があるとき、何をどうすればいいかわかるでしょう。

tp_getattr ハンドラはオブジェクトが属性への参照を要求するときに呼ばれます。これは、そのクラスの __getattr__() メソッドが呼ばれるであろう状況と同じ状況下で呼び出されます。

以下に例を示します。:

static PyObject *
newdatatype_getattr(newdatatypeobject *obj, char *name)
{
    if (strcmp(name, "data") == 0)
    {
        return PyLong_FromLong(obj->data);
    }

    PyErr_Format(PyExc_AttributeError,
                 "'%.50s' object has no attribute '%.400s'",
                 tp->tp_name, name);
    return NULL;
}

tp_setattr ハンドラは、クラスのインスタンスの __setattr__() または __delattr__() メソッドが呼ばれるであろう状況で呼び出されます。ある属性が削除されるとき、3番目のパラメータは NULL になります。以下の例はたんに例外を発生させるものですが、もし本当にこれと同じことをしたいなら、 tp_setattr ハンドラを NULL に設定すべきです。

static int
newdatatype_setattr(newdatatypeobject *obj, char *name, PyObject *v)
{
    PyErr_Format(PyExc_RuntimeError, "Read-only attribute: %s", name);
    return -1;
}

3.4. オブジェクトの比較

richcmpfunc tp_richcompare;

tp_richcompare ハンドラは比較処理が要求されたときに呼び出されます。 __lt__() のような 拡張比較メソッド に類似しており、 PyObject_RichCompare()PyObject_RichCompareBool() からも呼び出されます。

この関数は 2 つの Python オブジェクトと演算子を引数に取り、演算子は Py_EQ, Py_NE, Py_LE, Py_GT, Py_LT, Py_GT のどれか 1 つです。関数は指定された演算子に従って 2 つのオブジェクトを比較し、比較に成功した場合の Py_True および Py_False か、比較処理が実装されておらず、もう一方のオブジェクトの比較処理を試行することを示す Py_NotImplemented か、例外が設定された場合の NULL のいづれかを返します。

これは内部ポインタのサイズが等しければ等しいと見なすデータ型のサンプル実装です:

static PyObject *
newdatatype_richcmp(PyObject *obj1, PyObject *obj2, int op)
{
    PyObject *result;
    int c, size1, size2;

    /* code to make sure that both arguments are of type
       newdatatype omitted */

    size1 = obj1->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;
    size2 = obj2->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;

    switch (op) {
    case Py_LT: c = size1 <  size2; break;
    case Py_LE: c = size1 <= size2; break;
    case Py_EQ: c = size1 == size2; break;
    case Py_NE: c = size1 != size2; break;
    case Py_GT: c = size1 >  size2; break;
    case Py_GE: c = size1 >= size2; break;
    }
    result = c ? Py_True : Py_False;
    Py_INCREF(result);
    return result;
 }

3.5. 抽象的なプロトコルのサポート

Python はいくつもの 抽象的な “プロトコル”をサポートしています。これらを使用する特定のインターフェイスについては 抽象オブジェクトレイヤ (abstract objects layer) で解説されています。

これら多数の抽象的なインターフェイスは、Python の実装が開発される初期の段階で定義されていました。とりわけ数値や辞書、そしてシーケンスなどのプロトコルは最初から Python の一部だったのです。それ以外のプロトコルはその後追加されました。型の実装にあるいくつかのハンドラルーチンに依存するようなプロトコルのために、古いプロトコルはハンドラの入ったオプションのブロックとして定義し、型オブジェクトから参照するようになりました。タイプオブジェクトの主部に追加のスロットをもつ新しいプロトコルについては、フラグ用のビットを立てることでそれらのスロットが存在しており、インタプリタがチェックすべきであることを指示できます。(このフラグ用のビットは、そのスロットの値が非 NULL であることを示しているわけではありません。フラグはスロットの存在を示すのに使えますが、そのスロットはまだ埋まっていないかもしれないのです。)

PyNumberMethods   *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods  *tp_as_mapping;

お使いのオブジェクトを数値やシーケンス、あるいは辞書のようにふるまうようにしたいならば、それぞれに C の PyNumberMethods 構造体、 PySequenceMethods 構造体、または PyMappingMethods 構造体のアドレスを入れます。これらに適切な値を入れても入れなくてもかまいません。これらを使った例は Python の配布ソースにある Objects でみつけることができるでしょう。

hashfunc tp_hash;

この関数は、もし使うことにしたならば、データ型のインスタンスのハッシュ番号を返すようにします。次のは単純な例です:

static Py_hash_t
newdatatype_hash(newdatatypeobject *obj)
{
    Py_hash_t result;
    result = obj->some_size + 32767 * obj->some_number;
    if (result == -1)
       result = -2;
    return result;
}

Py_hash_t is a signed integer type with a platform-varying width. Returning -1 from tp_hash indicates an error, which is why you should be careful to avoid returning it when hash computation is successful, as seen above.

ternaryfunc tp_call;

この関数は、その型のインスタンスが「関数として呼び出される」ときに呼ばれます。たとえばもし obj1 にそのインスタンスが入っていて、Python スクリプトで obj1('hello') を実行したとすると、 tp_call ハンドラが呼ばれます。

この関数は 3つの引数をとります:

  1. self は呼び出しの対象となるデータ型のインスタンスです。 たとえば呼び出しが obj1('hello') の場合、selfobj1 になります。
  2. args は呼び出しの引数を格納しているタプルです。ここから引数を取り出すには PyArg_ParseTuple() を使います。
  3. kwds はキーワード引数のための辞書です。これが NULL でなく、キーワード引数をサポートしている場合は、 PyArg_ParseTupleAndKeywords() をつかって引数を取り出せます。キーワード引数をサポートしていないのにこれが NULL でない場合は、キーワード引数はサポートしていない旨のメッセージとともに TypeError を発生させてください。

以下は tp_call の簡易な実装です:

static PyObject *
newdatatype_call(newdatatypeobject *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
    PyObject *result;
    char *arg1;
    char *arg2;
    char *arg3;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "sss:call", &arg1, &arg2, &arg3)) {
        return NULL;
    }
    result = PyUnicode_FromFormat(
        "Returning -- value: [%d] arg1: [%s] arg2: [%s] arg3: [%s]\n",
        obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size,
        arg1, arg2, arg3);
    return result;
}
/* Iterators */
getiterfunc tp_iter;
iternextfunc tp_iternext;

These functions provide support for the iterator protocol. Both handlers take exactly one parameter, the instance for which they are being called, and return a new reference. In the case of an error, they should set an exception and return NULL. tp_iter corresponds to the Python __iter__() method, while tp_iternext corresponds to the Python __next__() method.

Any iterable object must implement the tp_iter handler, which must return an iterator object. Here the same guidelines apply as for Python classes:

  • For collections (such as lists and tuples) which can support multiple independent iterators, a new iterator should be created and returned by each call to tp_iter.
  • Objects which can only be iterated over once (usually due to side effects of iteration, such as file objects) can implement tp_iter by returning a new reference to themselves -- and should also therefore implement the tp_iternext handler.

Any iterator object should implement both tp_iter and tp_iternext. An iterator's tp_iter handler should return a new reference to the iterator. Its tp_iternext handler should return a new reference to the next object in the iteration, if there is one. If the iteration has reached the end, tp_iternext may return NULL without setting an exception, or it may set StopIteration in addition to returning NULL; avoiding the exception can yield slightly better performance. If an actual error occurs, tp_iternext should always set an exception and return NULL.

3.6. 弱参照(Weak Reference)のサポート

One of the goals of Python's weak reference implementation is to allow any type to participate in the weak reference mechanism without incurring the overhead on performance-critical objects (such as numbers).

参考

Documentation for the weakref module.

For an object to be weakly referencable, the extension type must do two things:

  1. Include a PyObject* field in the C object structure dedicated to the weak reference mechanism. The object's constructor should leave it NULL (which is automatic when using the default tp_alloc).
  2. Set the tp_weaklistoffset type member to the offset of the aforementioned field in the C object structure, so that the interpreter knows how to access and modify that field.

Concretely, here is how a trivial object structure would be augmented with the required field:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    PyObject *weakreflist;  /* List of weak references */
} TrivialObject;

And the corresponding member in the statically-declared type object:

static PyTypeObject TrivialType = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    /* ... other members omitted for brevity ... */
    .tp_weaklistoffset = offsetof(TrivialObject, weakreflist),
};

The only further addition is that tp_dealloc needs to clear any weak references (by calling PyObject_ClearWeakRefs()) if the field is non-NULL:

static void
Trivial_dealloc(TrivialObject *self)
{
    /* Clear weakrefs first before calling any destructors */
    if (self->weakreflist != NULL)
        PyObject_ClearWeakRefs((PyObject *) self);
    /* ... remainder of destruction code omitted for brevity ... */
    Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *) self);
}

3.7. その他いろいろ

In order to learn how to implement any specific method for your new data type, get the CPython source code. Go to the Objects directory, then search the C source files for tp_ plus the function you want (for example, tp_richcompare). You will find examples of the function you want to implement.

When you need to verify that an object is a concrete instance of the type you are implementing, use the PyObject_TypeCheck() function. A sample of its use might be something like the following:

if (!PyObject_TypeCheck(some_object, &MyType)) {
    PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "arg #1 not a mything");
    return NULL;
}

参考

Download CPython source releases.
https://www.python.org/downloads/source/
The CPython project on GitHub, where the CPython source code is developed.
https://github.com/python/cpython