# Introdução

A Interface de Programação de Aplicações (API) para Python fornece aos programadores C e C++ acesso ao interpretador Python em uma variedade de níveis. A API pode ser usada igualmente em C++, mas, para abreviar, geralmente é chamada de API Python/C. Existem dois motivos fundamentalmente diferentes para usar a API Python/C. A primeira razão é escrever módulos de extensão para propósitos específicos; esses são módulos C que estendem o interpretador Python. Este é provavelmente o uso mais comum. O segundo motivo é usar Python como um componente em uma aplicação maior; esta técnica é geralmente referida como incorporação Python em uma aplicação.

Escrever um módulo de extensão é um processo relativamente bem compreendido, no qual uma abordagem de “livro de receitas” funciona bem. Existem várias ferramentas que automatizam o processo até certo ponto. Embora as pessoas tenham incorporado o Python em outras aplicações desde sua existência inicial, o processo de incorporação do Python é menos direto do que escrever uma extensão.

Muitas funções da API são úteis independentemente de você estar incorporando ou estendendo o Python; além disso, a maioria das aplicações que incorporam Python também precisará fornecer uma extensão customizada, portanto, é provavelmente uma boa ideia se familiarizar com a escrita de uma extensão antes de tentar incorporar Python em uma aplicação real.

## Padrões de codificação

Se você estiver escrevendo código C para inclusão no CPython, deve seguir as diretrizes e padrões definidos na PEP 7. Essas diretrizes se aplicam independentemente da versão do Python com a qual você está contribuindo. Seguir essas convenções não é necessário para seus próprios módulos de extensão de terceiros, a menos que você eventualmente espere contribuí-los para o Python.

## Arquivos de inclusão

Todas as definições de função, tipo e macro necessárias para usar a API Python/C estão incluídas em seu código pela seguinte linha:

    #define PY_SSIZE_T_CLEAN
    #include <Python.h>

Isso implica a inclusão dos seguintes cabeçalhos padrão: `<stdio.h>`, `<string.h>`, `<errno.h>`, `<limits.h>`, `<assert.h>` e `<stdlib.h>` (se disponível).

Nota

Uma vez que Python pode definir algumas definições de pré-processador que afetam os cabeçalhos padrão em alguns sistemas, você deve incluir `Python.h` antes de quaisquer cabeçalhos padrão serem incluídos.

É recomendável sempre definir `PY_SSIZE_T_CLEAN` antes de incluir `Python.h`. Veja Análise de argumentos e construção de valores para uma descrição desta macro.

Todos os nomes visíveis ao usuário definidos por Python.h (exceto aqueles definidos pelos cabeçalhos padrão incluídos) têm um dos prefixos `Py` ou `_Py`. Nomes começando com `_Py` são para uso interno pela implementação Python e não devem ser usados por escritores de extensão. Os nomes dos membros da estrutura não têm um prefixo reservado.

Nota

O código do usuário nunca deve definir nomes que começam com `Py` ou `_Py`. Isso confunde o leitor e coloca em risco a portabilidade do código do usuário para versões futuras do Python, que podem definir nomes adicionais começando com um desses prefixos.

Os arquivos de cabeçalho são normalmente instalados com Python. No Unix, eles estão localizados nos diretórios `prefix/include/pythonversion/` e `exec_prefix/include/pythonversion/`, onde `prefix` e `exec_prefix` são definidos pelos parâmetros correspondentes ao script configure e version do Python é `'%d.%d' % sys.version_info[:2]`. No Windows, os cabeçalhos são instalados em `prefix/include`, onde `prefix` é o diretório de instalação especificado para o instalador.

Para incluir os cabeçalhos, coloque os dois diretórios (se diferentes) no caminho de pesquisa do compilador para as inclusões. Não coloque os diretórios pais no caminho de busca e então use `#include <pythonX.Y/Python.h>`; isto irá quebrar em compilações multiplataforma, uma vez que os cabeçalhos independentes da plataforma em `prefix` incluem os cabeçalhos específicos da plataforma de `exec_prefix`.

Os usuários de C++ devem notar que embora a API seja definida inteiramente usando C, os arquivos de cabeçalho declaram apropriadamente os pontos de entrada como `extern "C"`. Como resultado, não há necessidade de fazer nada especial para usar a API do C++.

## Macros úteis

Diversas macros úteis são definidas nos arquivos de cabeçalho do Python. Muitas são definidas mais próximas de onde são úteis (por exemplo, `Py_RETURN_NONE`). Outras de utilidade mais geral são definidas aqui. Esta não é necessariamente uma lista completa.

`Py_UNREACHABLE`()

  Use isso quando você tiver um caminho de código que não pode ser alcançado por design. Por exemplo, na cláusula `default:` em uma instrução `switch` para a qual todos os valores possíveis são incluídos nas instruções `case`. Use isto em lugares onde você pode ficar tentado a colocar uma chamada `assert(0)` ou `abort()`.

  No modo de lançamento, a macro ajuda o compilador a otimizar o código e evita um aviso sobre código inacessível. Por exemplo, a macro é implementada com `__builtin_unreachable()` no GCC em modo de lançamento.

  Um uso para `Py_UNREACHABLE()` é seguir uma chamada de uma função que nunca retorna, mas que não é declarada com `_Py_NO_RETURN`.

  Se um caminho de código for um código muito improvável, mas puder ser alcançado em casos excepcionais, esta macro não deve ser usada. Por exemplo, sob condição de pouca memória ou se uma chamada de sistema retornar um valor fora do intervalo esperado. Nesse caso, é melhor relatar o erro ao chamador. Se o erro não puder ser reportado ao chamador, `Py_FatalError()` pode ser usada.

  Novo na versão 3.7.

`Py_ABS`(x)

  Retorna o valor absoluto de `x`.

  Novo na versão 3.3.

`Py_MIN`(x, y)

  Retorna o valor mínimo entre `x` e `y`.

  Novo na versão 3.3.

`Py_MAX`(x, y)

  Retorna o valor máximo entre `x` e `y`.

  Novo na versão 3.3.

`Py_STRINGIFY`(x)

  Converte `x` para uma string C. Por exemplo, `Py_STRINGIFY(123)` retorna `"123"`.

  Novo na versão 3.4.

`Py_MEMBER_SIZE`(type, member)

  Retorna o tamanho do `member` de uma estrutura (`type`) em bytes.

  Novo na versão 3.6.

`Py_CHARMASK`(c)

  O argumento deve ser um caractere ou um número inteiro no intervalo [-128, 127] ou [0, 255]. Esta macro retorna `c` convertido em um `unsigned char`.

`Py_GETENV`(s)

  Como `getenv(s)`, mas retorna `NULL` se `-E` foi passada na linha de comando (isto é, se `Py_IgnoreEnvironmentFlag` estiver definida).

`Py_UNUSED`(arg)

  Use isso para argumentos não usados em uma definição de função para silenciar avisos do compilador. Exemplo: `int func(int a, int Py_UNUSED(b)) { return a; }`.

  Novo na versão 3.4.

`Py_DEPRECATED`(version)

  Use isso para declarações descontinuadas. A macro deve ser colocada antes do nome do símbolo.

  Exemplo:

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

  Alterado na versão 3.8: Suporte a MSVC foi adicionado.

`PyDoc_STRVAR`(name, str)

  Cria uma variável com o nome `name` que pode ser usada em docstrings. Se o Python for compilado sem docstrings, o valor estará vazio.

  Use `PyDoc_STRVAR` para docstrings para ter suporte à compilação do Python sem docstrings, conforme especificado em PEP 7.

  Exemplo:

      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)

  Cria uma docstring para a string de entrada fornecida ou uma string vazia se docstrings estiverem desabilitadas.

  Use `PyDoc_STR` ao especificar docstrings para ter suporte à compilação do Python sem docstrings, conforme especificado em PEP 7.

  Exemplo:

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

## Objetos, tipos e contagens de referências

A maioria das funções da API Python/C tem um ou mais argumentos, bem como um valor de retorno do tipo `PyObject*`. Este tipo é um ponteiro para um tipo de dados opaco que representa um objeto Python arbitrário. Como todos os tipos de objeto Python são tratados da mesma maneira pela linguagem Python na maioria das situações (por exemplo, atribuições, regras de escopo e passagem de argumento), é adequado que eles sejam representados por um único tipo C. Quase todos os objetos Python vivem na pilha: você nunca declara uma variável automática ou estática do tipo `PyObject`, variáveis de apenas ponteiro do tipo `PyObject*` podem ser declaradas. A única exceção são os objetos de tipo; uma vez que estes nunca devem ser desalocados, eles são normalmente objetos estáticos `PyTypeObject`.

Todos os objetos Python (mesmo inteiros Python) têm um tipo e uma contagem de referências. O tipo de um objeto determina que tipo de objeto ele é (por exemplo, um número inteiro, uma lista ou uma função definida pelo usuário; existem muitos mais, conforme explicado em A hierarquia de tipos padrão). Para cada um dos tipos conhecidos, há uma macro para verificar se um objeto é desse tipo; por exemplo, `PyList_Check(a)` é verdadeiro se (e somente se) o objeto apontado por a for uma lista Python.

### Contagens de referências

A contagem de referência é importante porque os computadores de hoje têm um tamanho de memória finito (e geralmente muito limitado); Conta quantos lugares diferentes existem que têm uma referência a um objeto. Esse local poderia ser outro objeto, uma variável C global (ou estática) ou uma variável local em alguma função C. Quando a contagem de referência de um objeto se torna zero, o objeto é desalocado. Se contiver referências a outros objetos, sua contagem de referência será diminuída. Esses outros objetos podem ser desalocados, por sua vez, se esse decremento fizer com que sua contagem de referência se torne zero e assim por diante. (Há um problema óbvio com objetos que fazem referência um ao outro aqui; por enquanto, a solução é “não faça isso”).

As contagens de referências são sempre manipuladas explicitamente. A maneira normal é usar a macro `Py_INCREF()` para incrementar a contagem de referências de um objeto em um, e `Py_DECREF()` para diminuí-la em um. A macro `Py_DECREF()` é consideravelmente mais complexa que a “incref”, uma vez que deve verificar se a contagem de referências torna-se zero e então fazer com que o desalocador do objeto seja chamado. O desalocador é um ponteiro de função contido na estrutura de tipo do objeto. O desalocador específico do tipo se encarrega de diminuir as contagens de referências para outros objetos contidos no objeto se este for um tipo de objeto composto, como uma lista, bem como realizar qualquer finalização adicional necessária. Não há chance de que a contagem de referências possa estourar; pelo menos tantos bits são usados para manter a contagem de referência quanto há locais de memória distintos na memória virtual (assumindo `sizeof(Py_ssize_t) >= sizeof(void*)`). Portanto, o incremento da contagem de referências é uma operação simples.

Não é necessário incrementar a contagem de referências de um objeto para cada variável local que contém um ponteiro para um objeto. Em teoria, a contagem de referências do objeto aumenta em um quando a variável é feita para apontar para ele e diminui em um quando a variável sai do escopo. No entanto, esses dois se cancelam, portanto, no final, a contagem de referências não mudou. A única razão real para usar a contagem de referências é evitar que o objeto seja desalocado enquanto nossa variável estiver apontando para ele. Se sabemos que existe pelo menos uma outra referência ao objeto que vive pelo menos tanto quanto nossa variável, não há necessidade de incrementar a contagem de referências temporariamente. Uma situação importante em que isso ocorre é em objetos que são passados como argumentos para funções C em um módulo de extensão que são chamados de Python; o mecanismo de chamada garante manter uma referência a todos os argumentos durante a chamada.

No entanto, uma armadilha comum é extrair um objeto de uma lista e mantê-lo por um tempo, sem incrementar sua contagem de referências. Alguma outra operação poderia remover o objeto da lista, diminuindo sua contagem de referências e possivelmente desalocando-o. O perigo real é que operações aparentemente inocentes podem invocar código Python arbitrário que poderia fazer isso; existe um caminho de código que permite que o controle flua de volta para o usuário a partir de um `Py_DECREF()`, então quase qualquer operação é potencialmente perigosa.

Uma abordagem segura é sempre usar as operações genéricas (funções cujo nome começa com `PyObject_`, `PyNumber_`, `PySequence_` ou `PyMapping_`). Essas operações sempre incrementam a contagem de referências do objeto que retornam. Isso deixa o chamador com a responsabilidade de chamar `Py_DECREF()` quando terminar com o resultado; isso logo se torna uma segunda natureza.

#### Detalhes da contagem de referências

O comportamento da contagem de referências de funções na API Python/C é melhor explicado em termos de propriedade de referências. A propriedade pertence às referências, nunca aos objetos (os objetos não são possuídos: eles são sempre compartilhados). “Possuir uma referência” significa ser responsável por chamar Py_DECREF nela quando a referência não for mais necessária. A propriedade também pode ser transferida, o que significa que o código que recebe a propriedade da referência torna-se responsável por eventualmente efetuar um decref nela chamando `Py_DECREF()` ou `Py_XDECREF()` quando não é mais necessário — ou passando essa responsabilidade (geralmente para o responsável pela chamada). Quando uma função passa a propriedade de uma referência para seu chamador, diz-se que o chamador recebe uma nova referência. Quando nenhuma propriedade é transferida, diz-se que o chamador toma emprestado a referência. Nada precisa ser feito para uma referência emprestada.

Por outro lado, quando uma função de chamada passa uma referência a um objeto, há duas possibilidades: a função rouba uma referência ao objeto, ou não. Roubar uma referência significa que quando você passa uma referência para uma função, essa função presume que agora ela possui essa referência e você não é mais responsável por ela.

Poucas funções roubam referências; as duas exceções notáveis são `PyList_SetItem()` e `PyTuple_SetItem()`, que roubam uma referência para o item (mas não para a tupla ou lista na qual o item é colocado!). Essas funções foram projetadas para roubar uma referência devido a um idioma comum para preencher uma tupla ou lista com objetos recém-criados; por exemplo, o código para criar a tupla `(1, 2, "three")` pode ser parecido com isto (esquecendo o tratamento de erros por enquanto; uma maneira melhor de codificar isso é mostrada abaixo):

    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"));

Aqui, `PyLong_FromLong()` retorna uma nova referência que é imediatamente roubada por `PyTuple_SetItem()`. Quando você quiser continuar usando um objeto, embora a referência a ele seja roubada, use `Py_INCREF()` para obter outra referência antes de chamar a função de roubo de referência.

A propósito, `PyTuple_SetItem()` é a única maneira de definir itens de tupla; `PySequence_SetItem()` e `PyObject_SetItem()` se recusam a fazer isso, pois tuplas são um tipo de dados imutável. Você só deve usar `PyTuple_SetItem()` para tuplas que você mesmo está criando.

O código equivalente para preencher uma lista pode ser escrita usando `PyList_New()` e `PyList_SetItem()`.

No entanto, na prática, você raramente usará essas maneiras de criar e preencher uma tupla ou lista. Existe uma função genérica, `Py_BuildValue()`, que pode criar objetos mais comuns a partir de valores C, dirigidos por uma string de formato. Por exemplo, os dois blocos de código acima podem ser substituídos pelos seguintes (que também cuidam da verificação de erros):

    PyObject *tuple, *list;

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

É muito mais comum usar `PyObject_SetItem()` e amigos com itens cujas referências você está apenas pegando emprestado, como argumentos que foram passados para a função que você está escrevendo. Nesse caso, o comportamento deles em relação às contagens de referência é muito mais são, já que você não precisa incrementar uma contagem de referências para que possa dar uma referência (“mande-a ser roubada”). Por exemplo, esta função define todos os itens de uma lista (na verdade, qualquer sequência mutável) para um determinado 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;
    }

A situação é ligeiramente diferente para os valores de retorno da função. Embora passar uma referência para a maioria das funções não altere suas responsabilidades de propriedade para aquela referência, muitas funções que retornam uma referência a um objeto fornecem a propriedade da referência. O motivo é simples: em muitos casos, o objeto retornado é criado instantaneamente e a referência que você obtém é a única referência ao objeto. Portanto, as funções genéricas que retornam referências a objetos, como `PyObject_GetItem()` e `PySequence_GetItem()`, sempre retornam uma nova referência (o chamador torna-se o dono da referência).

É importante perceber que se você possui uma referência retornada por uma função depende de qual função você chama apenas — a plumagem (o tipo do objeto passado como um argumento para a função) não entra nela! Assim, se você extrair um item de uma lista usando `PyList_GetItem()`, você não possui a referência — mas se obtiver o mesmo item da mesma lista usando `PySequence_GetItem()` (que leva exatamente os mesmos argumentos), você possui uma referência ao objeto retornado.

Aqui está um exemplo de como você poderia escrever uma função que calcula a soma dos itens em uma lista de inteiros; uma vez usando `PyList_GetItem()`, e uma vez usando `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;
    }

### Tipos

Existem alguns outros tipos de dados que desempenham um papel significativo na API Python/C; a maioria são tipos C simples, como `int`, `long`, `double` e `char*`. Alguns tipos de estrutura são usados para descrever tabelas estáticas usadas para listar as funções exportadas por um módulo ou os atributos de dados de um novo tipo de objeto, e outro é usado para descrever o valor de um número complexo. Eles serão discutidos junto com as funções que os utilizam.

`Py_ssize_t`

  Um tipo integral assinado tal que `sizeof(Py_ssize_t) == sizeof(size_t)`. C99 não define tal coisa diretamente (size_t é um tipo integral não assinado). Veja PEP 353 para mais detalhes. `PY_SSIZE_T_MAX` é o maior valor positivo do tipo `Py_ssize_t`.

## Exceções

O programador Python só precisa lidar com exceções se o tratamento de erros específico for necessário; as exceções não tratadas são propagadas automaticamente para o chamador, depois para o chamador e assim por diante, até chegarem ao interpretador de nível superior, onde são relatadas ao usuário acompanhadas por um traceback (situação da pilha de execução).

Para programadores C, entretanto, a verificação de erros sempre deve ser explícita. Todas as funções na API Python/C podem levantar exceções, a menos que uma declaração explícita seja feita de outra forma na documentação de uma função. Em geral, quando uma função encontra um erro, ela define uma exceção, descarta todas as referências de objeto de sua propriedade e retorna um indicador de erro. Se não for documentado de outra forma, este indicador é `NULL` ou `-1`, dependendo do tipo de retorno da função. Algumas funções retornam um resultado booleano verdadeiro/falso, com falso indicando um erro. Muito poucas funções não retornam nenhum indicador de erro explícito ou têm um valor de retorno ambíguo e requerem teste explícito para erros com `PyErr_Occurred()`. Essas exceções são sempre documentadas explicitamente.

O estado de exceção é mantido no armazenamento por thread (isso é equivalente a usar o armazenamento global em uma aplicação sem thread). Uma thread pode estar em um de dois estados: ocorreu uma exceção ou não. A função `PyErr_Occurred()` pode ser usada para verificar isso: ela retorna uma referência emprestada ao objeto do tipo de exceção quando uma exceção ocorreu, e `NULL` caso contrário. Existem várias funções para definir o estado de exceção: `PyErr_SetString()` é a função mais comum (embora não a mais geral) para definir o estado de exceção, e `PyErr_Clear()` limpa o estado da exceção.

O estado de exceção completo consiste em três objetos (todos os quais podem ser `NULL`): o tipo de exceção, o valor de exceção correspondente e o traceback. Eles têm os mesmos significados que o resultado no Python de `sys.exc_info()`; no entanto, eles não são os mesmos: os objetos Python representam a última exceção sendo tratada por uma instrução Python `try` … `except`, enquanto o estado de exceção de nível C só existe enquanto uma exceção está sendo transmitido entre funções C até atingir o laço de repetição principal do interpretador de bytecode Python, que se encarrega de transferi-lo para `sys.exc_info()` e amigos.

Observe que a partir do Python 1.5, a maneira preferida e segura para thread para acessar o estado de exceção do código Python é chamar a função `sys.exc_info()`, que retorna o estado de exceção por thread para o código Python. Além disso, a semântica de ambas as maneiras de acessar o estado de exceção mudou, de modo que uma função que captura uma exceção salvará e restaurará o estado de exceção de seu segmento de modo a preservar o estado de exceção de seu chamador. Isso evita bugs comuns no código de tratamento de exceções causados por uma função aparentemente inocente sobrescrevendo a exceção sendo tratada; também reduz a extensão da vida útil frequentemente indesejada para objetos que são referenciados pelos quadros de pilha no traceback.

Como princípio geral, uma função que chama outra função para realizar alguma tarefa deve verificar se a função chamada levantou uma exceção e, em caso afirmativo, passar o estado da exceção para seu chamador. Ele deve descartar todas as referências de objeto que possui e retornar um indicador de erro, mas não deve definir outra exceção — que sobrescreveria a exceção que acabou de ser gerada e perderia informações importantes sobre a causa exata do erro.

Um exemplo simples de detecção de exceções e transmiti-las é mostrado no exemplo `sum_sequence()` acima. Acontece que este exemplo não precisa limpar nenhuma referência de propriedade quando detecta um erro. A função de exemplo a seguir mostra alguma limpeza de erro. Primeiro, para lembrar por que você gosta de Python, mostramos o código Python equivalente:

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

Aqui está o código C correspondente, em toda sua glória:

    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 */
    }

Este exemplo representa um uso endossado da instrução `goto` em C! Ele ilustra o uso de `PyErr_ExceptionMatches()` e `PyErr_Clear()` para lidar com exceções específicas, e o uso de `Py_XDECREF()` para descartar referências de propriedade que podem ser `NULL` (observe o `'X'` no nome; `Py_DECREF()` travaria quando confrontado com uma referência `NULL`). É importante que as variáveis usadas para manter as referências de propriedade sejam inicializadas com `NULL` para que isso funcione; da mesma forma, o valor de retorno proposto é inicializado para `-1` (falha) e apenas definido para sucesso após a chamada final feita ser bem sucedida.

## Incorporando Python

A única tarefa importante com a qual apenas os incorporadores (em oposição aos escritores de extensão) do interpretador Python precisam se preocupar é a inicialização e, possivelmente, a finalização do interpretador Python. A maior parte da funcionalidade do interpretador só pode ser usada após a inicialização do interpretador.

A função de inicialização básica é `Py_Initialize()`. Isso inicializa a tabela de módulos carregados e cria os módulos fundamentais `builtins`, `__main__` e `sys`. Ela também inicializa o caminho de pesquisa de módulos (`sys.path`).

`Py_Initialize()` não define a “lista de argumentos de script” (`sys.argv`). Se esta variável for necessária para o código Python que será executado posteriormente, ela deve ser definida explicitamente com uma chamada com `PySys_SetArgvEx(argc, argv, updatepath)` após a chamada de `Py_Initialize()`.

Na maioria dos sistemas (em particular, no Unix e no Windows, embora os detalhes sejam ligeiramente diferentes), `Py_Initialize()` calcula o caminho de pesquisa de módulos com base em sua melhor estimativa para a localização do executável do interpretador Python padrão, presumindo que a biblioteca Python é encontrada em um local fixo em relação ao executável do interpretador Python. Em particular, ele procura por um diretório chamado `lib/pythonX.Y` relativo ao diretório pai onde o executável chamado `python` é encontrado no caminho de pesquisa de comandos do shell (a variável de ambiente `PATH`).

Por exemplo, se o executável Python for encontrado em `/usr/local/bin/python`, ele presumirá que as bibliotecas estão em `/usr/local/lib/pythonX.Y`. (Na verdade, este caminho particular também é o local reserva, usado quando nenhum arquivo executável chamado `python` é encontrado ao longo de `PATH`.) O usuário pode substituir este comportamento definindo a variável de ambiente `PYTHONHOME`, ou insira diretórios adicionais na frente do caminho padrão definindo `PYTHONPATH`.

A aplicação de incorporação pode orientar a pesquisa chamando `Py_SetProgramName(file)` antes de chamar `Py_Initialize()`. Observe que `PYTHONHOME` ainda substitui isso e `PYTHONPATH` ainda é inserido na frente do caminho padrão. Uma aplicação que requer controle total deve fornecer sua própria implementação de `Py_GetPath()`, `Py_GetPrefix()`, `Py_GetExecPrefix()` e `Py_GetProgramFullPath()` (todas definidas em `Modules/getpath.c`).

Às vezes, é desejável “desinicializar” o Python. Por exemplo, a aplicação pode querer iniciar novamente (fazer outra chamada para `Py_Initialize()`) ou a aplicação simplesmente termina com o uso de Python e deseja liberar memória alocada pelo Python. Isso pode ser feito chamando `Py_FinalizeEx()`. A função `Py_IsInitialized()` retorna verdadeiro se o Python está atualmente no estado inicializado. Mais informações sobre essas funções são fornecidas em um capítulo posterior. Observe que `Py_FinalizeEx()` não libera toda a memória alocada pelo interpretador Python, por exemplo, a memória alocada por módulos de extensão atualmente não pode ser liberada.

## Compilações de depuração

Python pode ser compilado com várias macros para permitir verificações extras do interpretador e módulos de extensão. Essas verificações tendem a adicionar uma grande quantidade de sobrecarga ao tempo de execução, portanto, não são habilitadas por padrão.

Uma lista completa dos vários tipos de compilações de depuração está no arquivo `Misc/SpecialBuilds.txt` na distribuição do código-fonte do Python. Estão disponíveis compilações que oferecem suporte ao rastreamento de contagens de referências, depuração do alocador de memória ou criação de perfil de baixo nível do loop do interpretador principal. Apenas as compilações usadas com mais frequência serão descritas no restante desta seção.

Compilar o interpretador com a macro `Py_DEBUG` definida produz o que geralmente se entende por “uma compilação de depuração” do Python. `Py_DEBUG` é habilitada na compilação Unix adicionando `--with-pydebug` ao comando `./configure`. Também está implícito na presença da macro não específica do Python `_DEBUG`. Quando `Py_DEBUG` está habilitado na compilação do Unix, a otimização do compilador é desabilitada.

Além da depuração de contagem de referências descrita abaixo, as seguintes verificações extras são executadas:

- Verificações extras são adicionadas ao alocador de objeto.

- Verificações extras são adicionadas ao analisador e ao compilador.

- Downcasts de tipos amplos para tipos restritos são verificados quanto à perda de informações.

- Uma série de asserções são adicionadas ao dicionário e implementações definidas. Além disso, o objeto definido adquire um método `test_c_api()`.

- As verificações de integridade dos argumentos de entrada são adicionadas à criação de quadros.

- O armazenamento para ints é inicializado com um padrão inválido conhecido para capturar a referência a dígitos não inicializados.

- O rastreamento de baixo nível e a verificação de exceções extras são adicionados à máquina virtual de tempo de execução.

- Verificações extras são adicionadas à implementação da arena de memória.

- Depuração extra é adicionada ao módulo de thread.

Pode haver verificações adicionais não mencionadas aqui.

Definir `Py_TRACE_REFS` habilita o rastreamento de referência. Quando definida, uma lista circular duplamente vinculada de objetos ativos é mantida adicionando dois campos extras a cada `PyObject`. As alocações totais também são rastreadas. Ao sair, todas as referências existentes são impressas. (No modo interativo, isso acontece após cada instrução executada pelo interpretador.) Implicado por `Py_DEBUG`.

Consulte `Misc/SpecialBuilds.txt` na distribuição do código-fonte Python para informações mais detalhadas.