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.


Coding standards
================

If you're writing C code for inclusion in CPython, you **must** follow
the guidelines and standards defined in **PEP 7**.  These guidelines
apply regardless of the version of Python you are contributing to.
Following these conventions is not necessary for your own third party
extension modules, unless you eventually expect to contribute them to
Python.


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:

   #define PY_SSIZE_T_CLEAN
   #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.It is recommended to always define
  "PY_SSIZE_T_CLEAN" before including "Python.h".  See Pobieranie
  kolejnych rzeczy podanych na wejściu i konstruowanie wartości. for a
  description of this macro.

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.

Informacja:

  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 although the API is defined entirely using
C, the header files properly declare the entry points to be "extern
"C"". As a result, there is no need to do anything special to use the
API from C++.


Useful macros
=============

Several useful macros are defined in the Python header files.  Many
are defined closer to where they are useful (e.g. "Py_RETURN_NONE").
Others of a more general utility are defined here.  This is not
necessarily a complete listing.

Py_UNREACHABLE()

   Use this when you have a code path that you do not expect to be
   reached. For example, in the "default:" clause in a "switch"
   statement for which all possible values are covered in "case"
   statements.  Use this in places where you might be tempted to put
   an "assert(0)" or "abort()" call.

   Nowe w wersji 3.7.

Py_ABS(x)

   Return the absolute value of "x".

   Nowe w wersji 3.3.

Py_MIN(x, y)

   Return the minimum value between "x" and "y".

   Nowe w wersji 3.3.

Py_MAX(x, y)

   Return the maximum value between "x" and "y".

   Nowe w wersji 3.3.

Py_STRINGIFY(x)

   Convert "x" to a C string.  E.g. "Py_STRINGIFY(123)" returns
   ""123"".

   Nowe w wersji 3.4.

Py_MEMBER_SIZE(type, member)

   Return the size of a structure ("type") "member" in bytes.

   Nowe w wersji 3.6.

Py_CHARMASK(c)

   Argument must be a character or an integer in the range [-128, 127]
   or [0, 255].  This macro returns "c" cast to an "unsigned char".

Py_GETENV(s)

   Like "getenv(s)", but returns "NULL" if "-E" was passed on the
   command line (i.e. if "Py_IgnoreEnvironmentFlag" is set).

Py_UNUSED(arg)

   Use this for unused arguments in a function definition to silence
   compiler warnings. Example: "int func(int a, int Py_UNUSED(b)) {
   return a; }".

   Nowe w wersji 3.4.

Py_DEPRECATED(version)

   Use this for deprecated declarations.  The macro must be placed
   before the symbol name.

   Example:

      Py_DEPRECATED(3.8) PyAPI_FUNC(int) Py_OldFunction(void);

   Zmienione w wersji 3.8: MSVC support was added.

PyDoc_STRVAR(name, str)

   Creates a variable with name "name" that can be used in docstrings.
   If Python is built without docstrings, the value will be empty.

   Use "PyDoc_STRVAR" for docstrings to support building Python
   without docstrings, as specified in **PEP 7**.

   Example:

      PyDoc_STRVAR(pop_doc, "Remove and return the rightmost element.");

      static PyMethodDef deque_methods[] = {
          // ...
          {"pop", (PyCFunction)deque_pop, METH_NOARGS, pop_doc},
          // ...
      }

PyDoc_STR(str)

   Creates a docstring for the given input string or an empty string
   if docstrings are disabled.

   Use "PyDoc_STR" in specifying docstrings to support building Python
   without docstrings, as specified in **PEP 7**.

   Example:

      static PyMethodDef pysqlite_row_methods[] = {
          {"keys", (PyCFunction)pysqlite_row_keys, METH_NOARGS,
              PyDoc_STR("Returns the keys of the row.")},
          {NULL, NULL}
      };


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 possibly 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/python*X.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/python*X.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.
