# Wprowadzenie

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

Writing an extension module is a relatively well-understood process, where a „cookbook” approach works well. There are several tools that automate the process to some extent. While people have embedded Python in other applications since its early existence, the process of embedding Python is less straightforward than writing an extension.

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

## Pliki Włączania - z ang. Include

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

    #include "Python.h"

This implies inclusion of the following standard headers: `<stdio.h>`, `<string.h>`, `<errno.h>`, `<limits.h>`, `<assert.h>` and `<stdlib.h>` (if available).

Informacja

Odkąd język pytonowski może definiować pewne definicje preprocesora, które wpływają na pliki nagłówkowe na niektórych systemach, musisz załączyć plik `Python.h` zanim jakiekolwiek standardowe nagłówki zostaną załączone.

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

Important: user code should never define names that begin with `Py` or `_Py`. This confuses the reader, and jeopardizes the portability of the user code to future Python versions, which may define additional names beginning with one of these prefixes.

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

Aby załączyć pliki nagłówkowe, umieść oba katalogi (jeśli są różne) na liście przeszukiwanych ścieżek poszukiwania plików nagłówkowych. Nie umieszczaj katalogów nadrzędnych na ścieżkach poszukiwania plików nagłówkowych po czym wpisując `#include <pythonX.Y/Python.h>`; To spowoduje przerwanie na realizacjach wieloplatformowych gdyż niezależne od platformy nagłówki dostępne w katalogu `przedrostek` zawiera pliki nagłówkowe szczególne dla pewnych platform z katalogu `exec_prefix`.

C++ users should note that though the API is defined entirely using C, the header files do properly declare the entry points to be `extern "C"`, so there is no need to do anything special to use the API from C++.

## Przedmioty, ich Rodzaje i Liczby Odwołań

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

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

### Liczby odniesień

Liczba odniesień jest istotna, gdyż dzisiejsze komputery mają skończony (i zwykle poważnie ograniczony) rozmiar pamięci; liczy ona jak wiele różnych miejsc istnieje, które przechowują odniesienie do przedmiotu. Takie miejsce może być innym przedmiotem, zmienną C nadrzędnego poziomu (lub statyczną), lub lokalną zmienną w jakimś zadaniu języka C. Gdy liczba odniesień do przedmiotu staje się równa zero, przedmiot jest zdejmowany z pamięci. Jeśli zawiera odniesienia do innych przedmiotów liczba odniesień do nich jest obniżana po jednym dla każdego. Te inne przedmioty mogą być zdejmowane z pamięci w konsekwencji, jeśli obniżenie liczby odniesień do nich spowoduje że liczba odniesień stanie się równa zero, itd. (Istnieje dość oczywisty problem z przedmiotami które wzajemnie się odnoszą do siebie; na razie rozwiązaniem jest „proszę tak nie robić.”)

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

Nie jest konieczne zwiększanie zwiększanie liczby odniesień do przedmiotu dla każdej lokalnej zmiennej która zawiera wskaźnik na przedmiot. Teoretycznie, liczba odniesień do przedmiotu zwiększa się o jeden gdy zmienna jest zmuszana do wskazywania nań i jest zmniejszana o jeden gdy zmienna wychodzi z widoku. Jednakże te dwa działania wykluczają się nawzajem, więc ostatecznie liczba odniesień nie ulega zmianie. Jedynym prawdziwym powodem użycia liczby odniesień jest aby uniemożliwić zdjęcie z pamięci przedmiotu tak długo jak nasza zmienna nań wskazuje. Jeśli wiemy, że istnieje przynajmniej jedno inne odniesienie do przedmiotu, które żyje tak długo jak nasza zmienna, nie ma potrzeby zwiększania liczby odniesień tymczasowo. Istotną sytuacją gdzie to się pojawia jest w obiektach które są przekazywane jako parametry do zadań C w modułach rozszerzających które są wywoływane przez polecenia języka pytonowskiego; mechanizm wywołania gwarantuje przytrzymanie odniesienia do każdego parametru na czas wywołania zadania z tym parametrem.

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

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

#### Szczegóły Liczby Odniesień

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

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

Few functions steal references; the two notable exceptions are `PyList_SetItem()` and `PyTuple_SetItem()`, which steal a reference to the item (but not to the tuple or list into which the item is put!). These functions were designed to steal a reference because of a common idiom for populating a tuple or list with newly created objects; for example, the code to create the tuple `(1, 2, "three")` could look like this (forgetting about error handling for the moment; a better way to code this is shown below):

    PyObject *t;

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

Here, `PyLong_FromLong()` returns a new reference which is immediately stolen by `PyTuple_SetItem()`. When you want to keep using an object although the reference to it will be stolen, use `Py_INCREF()` to grab another reference before calling the reference-stealing function.

Incidentally, `PyTuple_SetItem()` is the only way to set tuple items; `PySequence_SetItem()` and `PyObject_SetItem()` refuse to do this since tuples are an immutable data type. You should only use `PyTuple_SetItem()` for tuples that you are creating yourself.

Equivalent code for populating a list can be written using `PyList_New()` and `PyList_SetItem()`.

However, in practice, you will rarely use these ways of creating and populating a tuple or list. There’s a generic function, `Py_BuildValue()`, that can create most common objects from C values, directed by a format string. For example, the above two blocks of code could be replaced by the following (which also takes care of the error checking):

    PyObject *tuple, *list;

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

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

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

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

The situation is slightly different for function return values. While passing a reference to most functions does not change your ownership responsibilities for that reference, many functions that return a reference to an object give you ownership of the reference. The reason is simple: in many cases, the returned object is created on the fly, and the reference you get is the only reference to the object. Therefore, the generic functions that return object references, like `PyObject_GetItem()` and `PySequence_GetItem()`, always return a new reference (the caller becomes the owner of the reference).

It is important to realize that whether you own a reference returned by a function depends on which function you call only — the plumage (the type of the object passed as an argument to the function) doesn’t enter into it! Thus, if you extract an item from a list using `PyList_GetItem()`, you don’t own the reference — but if you obtain the same item from the same list using `PySequence_GetItem()` (which happens to take exactly the same arguments), you do own a reference to the returned object.

Here is an example of how you could write a function that computes the sum of the items in a list of integers; once using `PyList_GetItem()`, and once using `PySequence_GetItem()`.

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

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

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

### Typy

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

## Sytuacje Wyjątkowe

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

For C programmers, however, error checking always has to be explicit. All functions in the Python/C API can raise exceptions, unless an explicit claim is made otherwise in a function’s documentation. In general, when a function encounters an error, it sets an exception, discards any object references that it owns, and returns an error indicator. If not documented otherwise, this indicator is either NULL or `-1`, depending on the function’s return type. A few functions return a Boolean true/false result, with false indicating an error. Very few functions return no explicit error indicator or have an ambiguous return value, and require explicit testing for errors with `PyErr_Occurred()`. These exceptions are always explicitly documented.

Exception state is maintained in per-thread storage (this is equivalent to using global storage in an unthreaded application). A thread can be in one of two states: an exception has occurred, or not. The function `PyErr_Occurred()` can be used to check for this: it returns a borrowed reference to the exception type object when an exception has occurred, and NULL otherwise. There are a number of functions to set the exception state: `PyErr_SetString()` is the most common (though not the most general) function to set the exception state, and `PyErr_Clear()` clears the exception state.

The full exception state consists of three objects (all of which can be NULL): the exception type, the corresponding exception value, and the traceback. These have the same meanings as the Python result of `sys.exc_info()`; however, they are not the same: the Python objects represent the last exception being handled by a Python `try` … `except` statement, while the C level exception state only exists while an exception is being passed on between C functions until it reaches the Python bytecode interpreter’s main loop, which takes care of transferring it to `sys.exc_info()` and friends.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

This example represents an endorsed use of the `goto` statement in C! It illustrates the use of `PyErr_ExceptionMatches()` and `PyErr_Clear()` to handle specific exceptions, and the use of `Py_XDECREF()` to dispose of owned references that may be NULL (note the `'X'` in the name; `Py_DECREF()` would crash when confronted with a NULL reference). It is important that the variables used to hold owned references are initialized to NULL for this to work; likewise, the proposed return value is initialized to `-1` (failure) and only set to success after the final call made is successful.

## Załączanie programu interpretującego język pytonowski

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

The basic initialization function is `Py_Initialize()`. This initializes the table of loaded modules, and creates the fundamental modules `builtins`, `__main__`, and `sys`. It also initializes the module search path (`sys.path`).

`Py_Initialize()` does not set the „script argument list” (`sys.argv`). If this variable is needed by Python code that will be executed later, it must be set explicitly with a call to `PySys_SetArgvEx(argc, argv, updatepath)` after the call to `Py_Initialize()`.

On most systems (in particular, on Unix and Windows, although the details are slightly different), `Py_Initialize()` calculates the module search path based upon its best guess for the location of the standard Python interpreter executable, assuming that the Python library is found in a fixed location relative to the Python interpreter executable. In particular, it looks for a directory named `lib/pythonX.Y` relative to the parent directory where the executable named `python` is found on the shell command search path (the environment variable `PATH`).

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

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

Sometimes, it is desirable to „uninitialize” Python. For instance, the application may want to start over (make another call to `Py_Initialize()`) or the application is simply done with its use of Python and wants to free memory allocated by Python. This can be accomplished by calling `Py_FinalizeEx()`. The function `Py_IsInitialized()` returns true if Python is currently in the initialized state. More information about these functions is given in a later chapter. Notice that `Py_FinalizeEx()` does not free all memory allocated by the Python interpreter, e.g. memory allocated by extension modules currently cannot be released.

## Odpluskwiające Budowy

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

Pełną listę różnego rodzaju budów odpluskwiania znajduje się w pliku `Misc/SpecialBuilds.txt` w źródłowych zasobach pakietu języka pytonowskiego. Są dostępne budowy ze wsparciem wypisywania przebiegów liczb odniesień, lub profilowania nisko-poziomowego głównej pętli programu interpretującego polecenia języka pytonowskiego. Tylko najczęściej używane budowy będą opisane w dalszej części tej sekcji.

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

W uzupełnieniu odpluskwiania opartego o zliczanie odniesień opisanego poniżej, następujące dodatkowe sprawdzenia są wykonywane:

- Dodatkowe sprawdzenia są dodawane do przedmiotu lokującego inne przedmioty w pamięci.

- Dodatkowe sprawdzenia są dodawane do przedmiotu wczytującego i kompilującego.

- Rzutowania w dół z szerokich do wąskich typów są sprawdzane pod kątem utraty informacji.

- Pewna ilość ustaleń twierdzących jest dodawana do realizacji słownika i zbioru. W dodatku przedmiot zbioru otrzymuje sposób postępowania zwany pod nazwą `test_c_api()`.

- Sprawdzenia przytomności parametrów wejściowych dodawane są do kreacji ramki.

- Przechowalnia przedmiotów liczb całkowitych z ang. - ints jest inicjowana ze znanym błędnym wzorem do wyłapania odniesień do niezainicjowanych cyfr.

- Niskopoziomowe śledzenie i dodatkowe sprawdzanie błędów dodawane jest do kodu wykonywalnego wirtualnej maszyny.

- Dodatkowe sprawdzenia dodawane są do implementacji areny pamięci.

- Dodatkowe odpluskwianie dodawane jest do modułu wątków.

Mogą istnieć dodatkowe sprawdzenia nie wymienione tutaj.

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

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