메모리 관리
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개요
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파이썬의 메모리 관리에는 모든 파이썬 객체와 데이터 구조를 포함하는 비
공개 힙(private heap)을 수반합니다. 이 비공개 힙의 관리는 *파이썬 메모
리 관리자*에 의해 내부적으로 이루어집니다. 파이썬 메모리 관리자는 공유
, 세그먼트 화, 사전 할당 또는 캐싱과 같은 동적 스토리지 관리의 다양한
측면을 처리하는 서로 다른 구성 요소를 가지고 있습니다.

가장 낮은 수준에서, 원시 메모리 할당자는 운영 체제의 메모리 관리자와
상호 작용하여 비공개 힙에 모든 파이썬 관련 데이터를 저장하기에 충분한
공간이 있는지 확인합니다. 원시 메모리 할당자 위에, 여러 개의 객체별 할
당자가 같은 힙에서 작동하며 각 객체 형의 특성에 맞는 고유한 메모리 관
리 정책을 구현합니다. 예를 들어, 정수는 다른 스토리지 요구 사항과 속도
/공간 절충을 의미하므로, 정수 객체는 힙 내에서 문자열, 튜플 또는 딕셔
너리와는 다르게 관리됩니다. 따라서 파이썬 메모리 관리자는 일부 작업을
객체별 할당자에게 위임하지만, 후자가 비공개 힙의 경계 내에서 작동하도
록 합니다.

파이썬 힙의 관리는 인터프리터 자체에 의해 수행되며, 사용자는 힙 내부의
메모리 블록에 대한 객체 포인터를 규칙적으로 조작하더라도, 사용자가 제
어할 수 없다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 파이썬 객체와 기타 내부
버퍼를 위한 힙 공간 할당은 이 설명서에 나열된 파이썬/C API 함수를 통해
파이썬 메모리 관리자의 요청에 따라 수행됩니다.

메모리 손상을 피하고자, 확장 작성자는 C 라이브러리에서 내보낸 함수를
파이썬 객체에 대해 실행하지 않아야 합니다: "malloc()", "calloc()",
"realloc()" 및 "free()". 그렇게 한다면, 서로 다른 알고리즘을 구현하고
다른 힘에 작동하기 때문에, C 할당자와 파이썬 메모리 관리자 간에 혼합
호출이 발생하여 치명적인 결과를 초래합니다. 그러나, 다음 예제와 같이
개별 목적으로 C 라이브러리 할당자를 사용하여 메모리 블록을 안전하게 할
당하고 해제할 수 있습니다:

   PyObject *res;
   char *buf = (char *) malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

   if (buf == NULL)
       return PyErr_NoMemory();
   ...Do some I/O operation involving buf...
   res = PyBytes_FromString(buf);
   free(buf); /* malloc'ed */
   return res;

이 예에서, I/O 버퍼에 대한 메모리 요청은 C 라이브러리 할당자에 의해 처
리됩니다. 파이썬 메모리 관리자는 결과로 반환되는 바이트열 객체의 할당
에만 관여합니다.

In most situations, however, it is recommended to allocate memory from
the Python heap specifically because the latter is under control of
the Python memory manager. For example, this is required when the
interpreter is extended with new object types written in C. Another
reason for using the Python heap is the desire to *inform* the Python
memory manager about the memory needs of the extension module. Even
when the requested memory is used exclusively for internal, highly
specific purposes, delegating all memory requests to the Python memory
manager causes the interpreter to have a more accurate image of its
memory footprint as a whole. Consequently, under certain
circumstances, the Python memory manager may or may not trigger
appropriate actions, like garbage collection, memory compaction or
other preventive procedures. Note that by using the C library
allocator as shown in the previous example, the allocated memory for
the I/O buffer escapes completely the Python memory manager.

더 보기:

  "PYTHONMALLOC" 환경 변수를 사용하여 파이썬에서 사용하는 메모리 할당
  자를 구성할 수 있습니다.

  "PYTHONMALLOCSTATS" 환경 변수는 새로운 pymalloc 객체 아레나(arena)가
  만들어질 때마다 그리고 종료 시 pymalloc 메모리 할당자의 통계를 인쇄
  하는 데 사용될 수 있습니다.


Allocator Domains
=================

All allocating functions belong to one of three different "domains"
(see also "PyMemAllocatorDomain"). These domains represent different
allocation strategies and are optimized for different purposes. The
specific details on how every domain allocates memory or what internal
functions each domain calls is considered an implementation detail,
but for debugging purposes a simplified table can be found at here.
There is no hard requirement to use the memory returned by the
allocation functions belonging to a given domain for only the purposes
hinted by that domain (although this is the recommended practice). For
example, one could use the memory returned by "PyMem_RawMalloc()" for
allocating Python objects or the memory returned by
"PyObject_Malloc()" for allocating memory for buffers.

The three allocation domains are:

* Raw domain: intended for allocating memory for general-purpose
  memory buffers where the allocation *must* go to the system
  allocator or where the allocator can operate without the *GIL*. The
  memory is requested directly to the system.

* "Mem" domain: intended for allocating memory for Python buffers and
  general-purpose memory buffers where the allocation must be
  performed with the *GIL* held. The memory is taken from the Python
  private heap.

* Object domain: intended for allocating memory belonging to Python
  objects. The memory is taken from the Python private heap.

When freeing memory previously allocated by the allocating functions
belonging to a given domain,the matching specific deallocating
functions must be used. For example, "PyMem_Free()" must be used to
free memory allocated using "PyMem_Malloc()".


원시 메모리 인터페이스
======================

다음 함수 집합은 시스템 할당자에 대한 래퍼입니다. 이러한 함수는 스레드
안전해서, *GIL*을 유지할 필요는 없습니다.

The default raw memory allocator uses the following functions:
"malloc()", "calloc()", "realloc()" and "free()"; call "malloc(1)" (or
"calloc(1, 1)") when requesting zero bytes.

버전 3.4에 추가.

void *PyMem_RawMalloc(size_t n)

   Allocates *n* bytes and returns a pointer of type void* to the
   allocated memory, or "NULL" if the request fails.

   0바이트를 요청하면 가능하면 "PyMem_RawMalloc(1)"이 대신 호출된 것처
   럼 가능하면 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합니다. 메모리는 어떤
   식으로든 초기화되지 않습니다.

void *PyMem_RawCalloc(size_t nelem, size_t elsize)

   Allocates *nelem* elements each whose size in bytes is *elsize* and
   returns a pointer of type void* to the allocated memory, or "NULL"
   if the request fails. The memory is initialized to zeros.

   0개의 요소나 0바이트 크기의 요소를 요청하면 "PyMem_RawCalloc(1, 1)"
   이 대신 호출된 것처럼 가능하면 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합
   니다.

   버전 3.5에 추가.

void *PyMem_RawRealloc(void *p, size_t n)

   *p*가 가리키는 메모리 블록의 크기를 *n* 바이트로 조정합니다. 내용은
   이전과 새로운 크기의 최솟값 내에서는 변경되지 않습니다.

   *p*가 "NULL"이면, 호출은 "PyMem_RawMalloc(n)"과 동등합니다; *n*이 0
   과 같으면, 메모리 블록의 크기는 조정되지만 해제되지는 않고, 반환된
   포인터는 "NULL"이 아닙니다.

   *p*가 "NULL"이 아닌 한, "PyMem_RawMalloc()", "PyMem_RawRealloc()"
   또는 "PyMem_RawCalloc()"에 대한 이전 호출에 의해 반환된 것이어야 합
   니다.

   요청이 실패하면, "PyMem_RawRealloc()"은 "NULL"을 반환하고 *p*는 이
   전 메모리 영역에 대한 유효한 포인터로 유지됩니다.

void PyMem_RawFree(void *p)

   *p*가 가리키는 메모리 블록을 해제합니다. *p*는 "PyMem_RawMalloc()",
   "PyMem_RawRealloc()" 또는 "PyMem_RawCalloc()"에 대한 이전 호출로 반
   환된 것이어야 합니다. 그렇지 않거나 "PyMem_RawFree(p)"가 앞서 호출
   되었으면, 정의되지 않은 동작이 일어납니다.

   *p*가 "NULL"이면, 아무 작업도 수행되지 않습니다.


메모리 인터페이스
=================

ANSI C 표준에 따라 모델링 되었지만 0바이트를 요청할 때의 동작을 지정한
다음 함수 집합은 파이썬 힙에서 메모리를 할당하고 해제하는 데 사용할 수
있습니다.

기본 메모리 할당자는 pymalloc 메모리 할당자를 사용합니다.

경고:

  이 함수를 사용할 때는 *GIL*을 유지해야 합니다.

버전 3.6에서 변경: 기본 할당자는 이제 시스템 "malloc()" 대신 pymalloc
입니다.

void *PyMem_Malloc(size_t n)
    * Part of the Stable ABI.*

   Allocates *n* bytes and returns a pointer of type void* to the
   allocated memory, or "NULL" if the request fails.

   0바이트를 요청하면 "PyMem_Malloc(1)"이 대신 호출된 것처럼 가능하면
   고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합니다. 메모리는 어떤 식으로든 초
   기화되지 않습니다.

void *PyMem_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
    * Part of the Stable ABI since version 3.7.*

   Allocates *nelem* elements each whose size in bytes is *elsize* and
   returns a pointer of type void* to the allocated memory, or "NULL"
   if the request fails. The memory is initialized to zeros.

   0개의 요소나 0바이트 크기의 요소를 요청하면 "PyMem_Calloc(1, 1)"이
   대신 호출된 것처럼 가능하면 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합니
   다.

   버전 3.5에 추가.

void *PyMem_Realloc(void *p, size_t n)
    * Part of the Stable ABI.*

   *p*가 가리키는 메모리 블록의 크기를 *n* 바이트로 조정합니다. 내용은
   이전과 새로운 크기의 최솟값 내에서는 변경되지 않습니다.

   *p*가 "NULL"이면, 호출은 "PyMem_Malloc(n)"과 동등합니다; 그렇지 않
   고 *n*이 0과 같으면, 메모리 블록의 크기는 조정되지만 해제되지는 않
   으며, 반환된 포인터는 "NULL"이 아닙니다.

   *p*가 "NULL"이 아닌 한, "PyMem_Malloc()", "PyMem_Realloc()" 또는
   "PyMem_Calloc()"에 대한 이전 호출이 반환한 것이어야 합니다.

   요청이 실패하면, "PyMem_Realloc()"은 "NULL"을 반환하고 *p*는 이전
   메모리 영역에 대한 유효한 포인터로 유지됩니다.

void PyMem_Free(void *p)
    * Part of the Stable ABI.*

   *p*가 가리키는 메모리 블록을 해제합니다. *p*는 "PyMem_Malloc()",
   "PyMem_Realloc()" 또는 "PyMem_Calloc()"에 대한 이전 호출이 반환한
   것이어야 합니다. 그렇지 않거나 "PyMem_Free(p)"가 앞서 호출되었으면
   정의되지 않은 동작이 일어납니다.

   *p*가 "NULL"이면, 아무 작업도 수행되지 않습니다.

편의를 위해 다음과 같은 형 지향 매크로가 제공됩니다. *TYPE*이 모든 C형
을 나타냄에 유의하십시오.

PyMem_New(TYPE, n)

   Same as "PyMem_Malloc()", but allocates "(n * sizeof(TYPE))" bytes
   of memory.  Returns a pointer cast to "TYPE*".  The memory will not
   have been initialized in any way.

PyMem_Resize(p, TYPE, n)

   Same as "PyMem_Realloc()", but the memory block is resized to "(n *
   sizeof(TYPE))" bytes.  Returns a pointer cast to "TYPE*". On
   return, *p* will be a pointer to the new memory area, or "NULL" in
   the event of failure.

   이것은 C 전처리기 매크로입니다; *p*는 항상 다시 대입됩니다. 에러를
   처리할 때 메모리 손실을 피하려면 *p*의 원래 값을 보관하십시오.

void PyMem_Del(void *p)

   "PyMem_Free()"와 같습니다.

또한, 위에 나열된 C API 함수를 사용하지 않고, 파이썬 메모리 할당자를
직접 호출하기 위해 다음 매크로 집합이 제공됩니다. 그러나, 이들을 사용
하면 파이썬 버전을 가로지르는 바이너리 호환성이 유지되지 않아서 확장
모듈에서는 폐지되었습니다.

* "PyMem_MALLOC(size)"

* "PyMem_NEW(type, size)"

* "PyMem_REALLOC(ptr, size)"

* "PyMem_RESIZE(ptr, type, size)"

* "PyMem_FREE(ptr)"

* "PyMem_DEL(ptr)"


객체 할당자
===========

ANSI C 표준에 따라 모델링 되었지만 0바이트를 요청할 때의 동작을 지정한
다음 함수 집합은 파이썬 힙에서 메모리를 할당하고 해제하는 데 사용할 수
있습니다.

참고:

  There is no guarantee that the memory returned by these allocators
  can be successfully cast to a Python object when intercepting the
  allocating functions in this domain by the methods described in the
  Customize Memory Allocators section.

기본 객체 할당자는 pymalloc 메모리 할당자를 사용합니다.

경고:

  이 함수를 사용할 때는 *GIL*을 유지해야 합니다.

void *PyObject_Malloc(size_t n)
    * Part of the Stable ABI.*

   Allocates *n* bytes and returns a pointer of type void* to the
   allocated memory, or "NULL" if the request fails.

   0바이트를 요청하면 "PyObject_Malloc(1)"이 대신 호출된 것처럼 가능하
   면 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합니다. 메모리는 어떤 식으로든
   초기화되지 않습니다.

void *PyObject_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
    * Part of the Stable ABI since version 3.7.*

   Allocates *nelem* elements each whose size in bytes is *elsize* and
   returns a pointer of type void* to the allocated memory, or "NULL"
   if the request fails. The memory is initialized to zeros.

   0개의 요소나 0바이트 크기의 요소를 요청하면 "PyObject_Calloc(1, 1)"
   이 대신 호출된 것처럼 가능하면 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환합
   니다.

   버전 3.5에 추가.

void *PyObject_Realloc(void *p, size_t n)
    * Part of the Stable ABI.*

   *p*가 가리키는 메모리 블록의 크기를 *n* 바이트로 조정합니다. 내용은
   이전과 새로운 크기의 최솟값 내에서는 변경되지 않습니다.

   *p*가 "NULL"이면, 호출은 "PyObject_Malloc(n)"과 동등합니다; 그렇지
   않고 *n*이 0과 같으면, 메모리 블록의 크기는 조정되지만 해제되지 않
   고, 반환된 포인터는 "NULL"이 아닙니다.

   *p*가 "NULL"이 아닌 한, "PyObject_Malloc()", "PyObject_Realloc()"
   또는 "PyObject_Calloc()"에 대한 이전 호출에 의해 반환된 것이어야 합
   니다.

   요청이 실패하면, "PyObject_Realloc()"은 "NULL"을 반환하고 *p*는 이
   전 메모리 영역에 대한 유효한 포인터로 유지됩니다.

void PyObject_Free(void *p)
    * Part of the Stable ABI.*

   *p*가 가리키는 메모리 블록을 해제합니다. 이 블록은
   "PyObject_Malloc()", "PyObject_Realloc()" 또는 "PyObject_Calloc()"
   에 대한 이전 호출에 의해 반환된 것이어야 합니다. 그렇지 않거나
   "PyObject_Free(p)"가 이전에 호출되었으면 정의되지 않은 동작이 일어
   납니다.

   *p*가 "NULL"이면, 아무 작업도 수행되지 않습니다.


기본 메모리 할당자
==================

기본 메모리 할당자:

+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 구성                            | 이름                 | PyMem_RawMalloc    | PyMem_Malloc          | PyObject_Malloc      |
|=================================|======================|====================|=======================|======================|
| 릴리스 빌드                     | ""pymalloc""         | "malloc"           | "pymalloc"            | "pymalloc"           |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 디버그 빌드                     | ""pymalloc_debug""   | "malloc" + 디버그  | "pymalloc" + 디버그   | "pymalloc" + 디버그  |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| pymalloc 없는 배포 빌드         | ""malloc""           | "malloc"           | "malloc"              | "malloc"             |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| pymalloc 없는 디버그 빌드       | ""malloc_debug""     | "malloc" + 디버그  | "malloc" + 디버그     | "malloc" + 디버그    |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+

범례:

* Name: value for "PYTHONMALLOC" environment variable.

* "malloc": system allocators from the standard C library, C
  functions: "malloc()", "calloc()", "realloc()" and "free()".

* "pymalloc": pymalloc memory allocator.

* "+ debug": with debug hooks on the Python memory allocators.

* "Debug build": Python build in debug mode.


메모리 할당자 사용자 정의
=========================

버전 3.4에 추가.

type PyMemAllocatorEx

   Structure used to describe a memory block allocator. The structure
   has the following fields:

   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | 필드                                                       | 의미                                    |
   |============================================================|=========================================|
   | "void *ctx"                                                | 첫 번째 인자로 전달된 사용자 컨텍스트   |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* malloc(void *ctx, size_t size)"                     | 메모리 블록을 할당합니다                |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* calloc(void *ctx, size_t nelem, size_t elsize)"     | 0으로 초기화된 메모리 블록을 할당합니다 |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* realloc(void *ctx, void *ptr, size_t new_size)"     | 메모리 블록을 할당하거나 크기 조정합니  |
   |                                                            | 다                                      |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void free(void *ctx, void *ptr)"                          | 메모리 블록을 해제합니다                |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+

   버전 3.5에서 변경: The "PyMemAllocator" structure was renamed to
   "PyMemAllocatorEx" and a new "calloc" field was added.

type PyMemAllocatorDomain

   할당자 도메인을 식별하는 데 사용되는 열거형. 도메인:

   PYMEM_DOMAIN_RAW

      함수:

      * "PyMem_RawMalloc()"

      * "PyMem_RawRealloc()"

      * "PyMem_RawCalloc()"

      * "PyMem_RawFree()"

   PYMEM_DOMAIN_MEM

      함수:

      * "PyMem_Malloc()",

      * "PyMem_Realloc()"

      * "PyMem_Calloc()"

      * "PyMem_Free()"

   PYMEM_DOMAIN_OBJ

      함수:

      * "PyObject_Malloc()"

      * "PyObject_Realloc()"

      * "PyObject_Calloc()"

      * "PyObject_Free()"

void PyMem_GetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

   지정된 도메인의 메모리 블록 할당자를 가져옵니다.

void PyMem_SetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

   지정된 도메인의 메모리 블록 할당자를 설정합니다.

   새 할당자는 0바이트를 요청할 때 고유한 "NULL"이 아닌 포인터를 반환
   해야 합니다.

   For the "PYMEM_DOMAIN_RAW" domain, the allocator must be thread-
   safe: the *GIL* is not held when the allocator is called.

   새 할당자가 훅이 아니면 (이전 할당자를 호출하지 않으면),
   "PyMem_SetupDebugHooks()" 함수를 호출하여 새 할당자 위에 디버그 훅
   을 다시 설치해야 합니다.

   See also "PyPreConfig.allocator" and Preinitialize Python with
   PyPreConfig.

   경고:

     "PyMem_SetAllocator()" does have the following contract:

     * It can be called after "Py_PreInitialize()" and before
       "Py_InitializeFromConfig()" to install a custom memory
       allocator. There are no restrictions over the installed
       allocator other than the ones imposed by the domain (for
       instance, the Raw Domain allows the allocator to be called
       without the GIL held). See the section on allocator domains for
       more information.

     * If called after Python has finish initializing (after
       "Py_InitializeFromConfig()" has been called) the allocator
       **must** wrap the existing allocator. Substituting the current
       allocator for some other arbitrary one is **not supported**.

void PyMem_SetupDebugHooks(void)

   Setup debug hooks in the Python memory allocators to detect memory
   errors.


Debug hooks on the Python memory allocators
===========================================

When Python is built in debug mode, the "PyMem_SetupDebugHooks()"
function is called at the Python preinitialization to setup debug
hooks on Python memory allocators to detect memory errors.

The "PYTHONMALLOC" environment variable can be used to install debug
hooks on a Python compiled in release mode (ex: "PYTHONMALLOC=debug").

The "PyMem_SetupDebugHooks()" function can be used to set debug hooks
after calling "PyMem_SetAllocator()".

These debug hooks fill dynamically allocated memory blocks with
special, recognizable bit patterns. Newly allocated memory is filled
with the byte "0xCD" ("PYMEM_CLEANBYTE"), freed memory is filled with
the byte "0xDD" ("PYMEM_DEADBYTE"). Memory blocks are surrounded by
"forbidden bytes" filled with the byte "0xFD" ("PYMEM_FORBIDDENBYTE").
Strings of these bytes are unlikely to be valid addresses, floats, or
ASCII strings.

실행 시간 검사:

* Detect API violations. For example, detect if "PyObject_Free()" is
  called on a memory block allocated by "PyMem_Malloc()".

* Detect write before the start of the buffer (buffer underflow).

* Detect write after the end of the buffer (buffer overflow).

* Check that the *GIL* is held when allocator functions of
  "PYMEM_DOMAIN_OBJ" (ex: "PyObject_Malloc()") and "PYMEM_DOMAIN_MEM"
  (ex: "PyMem_Malloc()") domains are called.

에러가 발생하면, 디버그 훅은 "tracemalloc" 모듈을 사용하여 메모리 블록
이 할당된 곳의 트레이스백을 가져옵니다. "tracemalloc"이 파이썬 메모리
할당을 추적 중이고 메모리 블록이 추적될 때만 트레이스백이 표시됩니다.

Let *S* = "sizeof(size_t)". "2*S" bytes are added at each end of each
block of *N* bytes requested.  The memory layout is like so, where p
represents the address returned by a malloc-like or realloc-like
function ("p[i:j]" means the slice of bytes from "*(p+i)" inclusive up
to "*(p+j)" exclusive; note that the treatment of negative indices
differs from a Python slice):

"p[-2*S:-S]"
   Number of bytes originally asked for.  This is a size_t, big-endian
   (easier to read in a memory dump).

"p[-S]"
   API identifier (ASCII character):

   * "'r'" for "PYMEM_DOMAIN_RAW".

   * "'m'" for "PYMEM_DOMAIN_MEM".

   * "'o'" for "PYMEM_DOMAIN_OBJ".

"p[-S+1:0]"
   Copies of PYMEM_FORBIDDENBYTE.  Used to catch under- writes and
   reads.

"p[0:N]"
   The requested memory, filled with copies of PYMEM_CLEANBYTE, used
   to catch reference to uninitialized memory.  When a realloc-like
   function is called requesting a larger memory block, the new excess
   bytes are also filled with PYMEM_CLEANBYTE.  When a free-like
   function is called, these are overwritten with PYMEM_DEADBYTE, to
   catch reference to freed memory.  When a realloc- like function is
   called requesting a smaller memory block, the excess old bytes are
   also filled with PYMEM_DEADBYTE.

"p[N:N+S]"
   Copies of PYMEM_FORBIDDENBYTE.  Used to catch over- writes and
   reads.

"p[N+S:N+2*S]"
   Only used if the "PYMEM_DEBUG_SERIALNO" macro is defined (not
   defined by default).

   A serial number, incremented by 1 on each call to a malloc-like or
   realloc-like function.  Big-endian "size_t".  If "bad memory" is
   detected later, the serial number gives an excellent way to set a
   breakpoint on the next run, to capture the instant at which this
   block was passed out.  The static function bumpserialno() in
   obmalloc.c is the only place the serial number is incremented, and
   exists so you can set such a breakpoint easily.

A realloc-like or free-like function first checks that the
PYMEM_FORBIDDENBYTE bytes at each end are intact.  If they've been
altered, diagnostic output is written to stderr, and the program is
aborted via Py_FatalError().  The other main failure mode is provoking
a memory error when a program reads up one of the special bit patterns
and tries to use it as an address.  If you get in a debugger then and
look at the object, you're likely to see that it's entirely filled
with PYMEM_DEADBYTE (meaning freed memory is getting used) or
PYMEM_CLEANBYTE (meaning uninitialized memory is getting used).

버전 3.6에서 변경: The "PyMem_SetupDebugHooks()" function now also
works on Python compiled in release mode.  On error, the debug hooks
now use "tracemalloc" to get the traceback where a memory block was
allocated. The debug hooks now also check if the GIL is held when
functions of "PYMEM_DOMAIN_OBJ" and "PYMEM_DOMAIN_MEM" domains are
called.

버전 3.8에서 변경: Byte patterns "0xCB" ("PYMEM_CLEANBYTE"), "0xDB"
("PYMEM_DEADBYTE") and "0xFB" ("PYMEM_FORBIDDENBYTE") have been
replaced with "0xCD", "0xDD" and "0xFD" to use the same values than
Windows CRT debug "malloc()" and "free()".


pymalloc 할당자
===============

Python has a *pymalloc* allocator optimized for small objects (smaller
or equal to 512 bytes) with a short lifetime. It uses memory mappings
called "arenas" with a fixed size of either 256 KiB on 32-bit
platforms or 1 MiB on 64-bit platforms. It falls back to
"PyMem_RawMalloc()" and "PyMem_RawRealloc()" for allocations larger
than 512 bytes.

*pymalloc* is the default allocator of the "PYMEM_DOMAIN_MEM" (ex:
"PyMem_Malloc()") and "PYMEM_DOMAIN_OBJ" (ex: "PyObject_Malloc()")
domains.

아레나 할당자는 다음 함수를 사용합니다:

* "VirtualAlloc()" and "VirtualFree()" on Windows,

* "mmap()" and "munmap()" if available,

* 그렇지 않으면 "malloc()"과 "free()"

This allocator is disabled if Python is configured with the "--
without-pymalloc" option. It can also be disabled at runtime using the
"PYTHONMALLOC" environment variable (ex: "PYTHONMALLOC=malloc").


pymalloc 아레나 할당자 사용자 정의
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버전 3.4에 추가.

type PyObjectArenaAllocator

   아레나 할당자를 기술하는 데 사용되는 구조체. 이 구조체에는 세 개의
   필드가 있습니다:

   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | 필드                                               | 의미                                    |
   |====================================================|=========================================|
   | "void *ctx"                                        | 첫 번째 인자로 전달된 사용자 컨텍스트   |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* alloc(void *ctx, size_t size)"              | size 바이트의 아레나를 할당합니다       |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void free(void *ctx, void *ptr, size_t size)"     | 아레나를 해제합니다                     |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+

void PyObject_GetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

   아레나 할당자를 얻습니다.

void PyObject_SetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

   아레나 할당자를 설정합니다.


tracemalloc C API
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버전 3.7에 추가.

int PyTraceMalloc_Track(unsigned int domain, uintptr_t ptr, size_t size)

   "tracemalloc" 모듈에서 할당된 메모리 블록을 추적합니다.

   성공하면 "0"을 반환하고, 에러가 발생하면 (추적을 저장하기 위한 메모
   리를 할당하지 못했습니다) "-1"을 반환합니다. tracemalloc이 비활성화
   되었으면 "-2"를 반환합니다.

   메모리 블록이 이미 추적되면, 기존 추적을 갱신합니다.

int PyTraceMalloc_Untrack(unsigned int domain, uintptr_t ptr)

   "tracemalloc" 모듈에서 할당된 메모리 블록을 추적 해제합니다. 블록이
   추적되지 않으면 아무것도 하지 않습니다.

   tracemalloc이 비활성화되었으면 "-2"를 반환하고, 그렇지 않으면 "0"을
   반환합니다.


예
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다음은 개요 섹션에서 따온 예제입니다. I/O 버퍼가 첫 번째 함수 집합을
사용하여 파이썬 힙에서 할당되도록 다시 작성되었습니다:

   PyObject *res;
   char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* for I/O */

   if (buf == NULL)
       return PyErr_NoMemory();
   /* ...Do some I/O operation involving buf... */
   res = PyBytes_FromString(buf);
   PyMem_Free(buf); /* allocated with PyMem_Malloc */
   return res;

형 지향 함수 집합을 사용하는 같은 코드입니다:

   PyObject *res;
   char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* for I/O */

   if (buf == NULL)
       return PyErr_NoMemory();
   /* ...Do some I/O operation involving buf... */
   res = PyBytes_FromString(buf);
   PyMem_Del(buf); /* allocated with PyMem_New */
   return res;

위의 두 가지 예에서, 버퍼는 항상 같은 집합에 속하는 함수를 통해 조작됨
에 유의하십시오. 실제로, 서로 다른 할당자를 혼합할 위험이 최소로 줄어
들도록, 주어진 메모리 블록에 대해 같은 메모리 API 패밀리를 사용하는 것
은 필수입니다 . 다음 코드 시퀀스에는 두 개의 에러가 있으며, 그중 하나
는 서로 다른 힙에서 작동하는 두 개의 다른 할당자를 혼합하기 때문에 *치
명적(fatal)*인 것으로 표시됩니다.

   char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
   char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
   char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
   ...
   PyMem_Del(buf3);  /* Wrong -- should be PyMem_Free() */
   free(buf2);       /* Right -- allocated via malloc() */
   free(buf1);       /* Fatal -- should be PyMem_Del()  */

In addition to the functions aimed at handling raw memory blocks from
the Python heap, objects in Python are allocated and released with
"PyObject_New", "PyObject_NewVar" and "PyObject_Del()".

이것들은 C로 새로운 객체 형을 정의하고 구현하는 것에 대한 다음 장에서
설명될 것입니다.
