記憶體管理
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總覽
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在 Python 中，内存管理涉及到一个包含所有 Python 对象和数据结构的私有堆
（heap）。这个私有堆的管理由内部的 *Python 内存管理器（Python memory
manager）* 保证。Python 内存管理器有不同的组件来处理各种动态存储管理方
面的问题，如共享、分割、预分配或缓存。

在最底层，一个原始内存分配器通过与操作系统的内存管理器交互，确保私有堆
中有足够的空间来存储所有与 Python 相关的数据。在原始内存分配器的基础上
，几个对象特定的分配器在同一堆上运行，并根据每种对象类型的特点实现不同
的内存管理策略。例如，整数对象在堆内的管理方式不同于字符串、元组或字典
，因为整数需要不同的存储需求和速度与空间的权衡。因此，Python 内存管理
器将一些工作分配给对象特定分配器，但确保后者在私有堆的范围内运行。

Python 堆内存的管理是由解释器来执行，用户对它没有控制权，即使他们经常
操作指向堆内内存块的对象指针，理解这一点十分重要。Python 对象和其他内
部缓冲区的堆空间分配是由 Python 内存管理器按需通过本文档中列出的
Python/C API 函数进行的。

为了避免内存破坏，扩展的作者永远不应该试图用 C 库函数导出的函数来对
Python 对象进行操作，这些函数包括： "malloc()", "calloc()",
"realloc()" 和 "free()"。这将导致 C 分配器和 Python 内存管理器之间的混
用，引发严重后果，这是由于它们实现了不同的算法，并在不同的堆上操作。但
是，我们可以安全地使用 C 库分配器为单独的目的分配和释放内存块，如下例
所示：

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

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

在这个例子中，I/O 缓冲区的内存请求是由 C 库分配器处理的。Python 内存管
理器只参与了分配作为结果返回的字节对象。

然而，在大多数情况下，都建议专门基于 Python 堆来分配内存，因为后者是由
Python 内存管理器控制的。 例如，当解释器使用 C 编写的新对象类型进行扩
展时就必须这样做。 使用 Python 堆的另一个理由是需要能 *通知* Python 内
存管理器有关扩展模块的内存需求。 即使所请求的内存全部只用于内部的、高
度特定的目的，将所有的内存请求交给 Python 内存管理器能让解释器对其内存
占用的整体情况有更准确的了解。 因此，在特定情况下，Python 内存管理器可
能会触发或不触发适当的操作，如垃圾回收、内存压缩或其他的预防性操作。
请注意通过使用前面例子所演示的 C 库分配器，为 I/O 缓冲区分配的内存将完
全不受 Python 内存管理器的控制。

也參考:

  环境变量 "PYTHONMALLOC" 可被用来配置 Python 所使用的内存分配器。

  环境变量 "PYTHONMALLOCSTATS" 可以用来在每次创建和关闭新的 pymalloc
  对象区域时打印 pymalloc  内存分配器 的统计数据。


分配器域
========

所有分配函数都属于三个不同的“分配器域”之一（见 "PyMemAllocatorDomain"
）。这些域代表了不同的分配策略，并为不同目的进行了优化。每个域如何分配
内存和每个域调用哪些内部函数的具体细节被认为是实现细节，但是出于调试目
的，可以在 此处 找到一张简化的表格。没有硬性要求将属于给定域的分配函数
返回的内存，仅用于该域提示的目的（虽然这是推荐的做法）。例如，你可以将
"PyMem_RawMalloc()" 返回的内存用于分配 Python 对象，或者将
"PyObject_Malloc()" 返回的内存用作缓冲区。

三个分配域分别是：

* 原始域：用于为通用内存缓冲区分配内存，分配*必须*转到系统分配器并且分
  配器可以在没有 *GIL* 的情况下运行。内存直接请求自系统。

* "Mem" 域：用于为 Python 缓冲区和通用内存缓冲区分配内存，分配时必须持
  有 *GIL*。内存取自于 Python 私有堆。

* 对象域：用于分配属于 Python 对象的内存。内存取自于 Python 私有堆。

当释放属于给定域的分配函数先前分配的内存时，必须使用对应的释放函数。例
如，"PyMem_Free()" 来释放 "PyMem_Malloc()" 分配的内存。


原始内存接口
============

以下函数集封装了系统分配器。这些函数是线程安全的，不需要持有 *全局解释
器锁*。

默认原始内存分配器 使用以下函数: "malloc()", "calloc()", "realloc()"
和 "free()"；当请求零个字节时则调用 "malloc(1)" (或 "calloc(1, 1)")。

在 3.4 版新加入.

void *PyMem_RawMalloc(size_t n)

   分配 *n* 个字节并返回一个指向所分配内存的 void* 类型指针，如果请求
   失败则返回 "NULL"。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyMem_RawMalloc(1)" 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyMem_RawCalloc(size_t nelem, size_t elsize)

   分配 *nelem* 个元素，每个元素的大小为 *elsize* 个字节，并返回指向所
   分配的内存的 void* 类型指针，如果请求失败则返回 "NULL"。 内存会被初
   始化为零。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyMem_RawCalloc(1, 1)" 一样。

   在 3.5 版新加入.

void *PyMem_RawRealloc(void *p, size_t n)

   将 *p* 指向的内存块大小调整为 *n* 字节。以新旧内存块大小中的最小值
   为准，其中内容保持不变，

   如果 *p* 是 "NULL" ，则相当于调用 "PyMem_RawMalloc(n)" ；如果 *n*
   等于 0，则内存块大小会被调整，但不会被释放，返回非 "NULL" 指针。

   除非 *p* 是 "NULL" ，否则它必须是之前调用 "PyMem_RawMalloc()" 、
   "PyMem_RawRealloc()" 或 "PyMem_RawCalloc()" 所返回的。

   如果请求失败，"PyMem_RawRealloc()" 返回 "NULL" ， *p* 仍然是指向先
   前内存区域的有效指针。

void PyMem_RawFree(void *p)

   释放 *p* 指向的内存块。 *p* 必须是之前调用 "PyMem_RawMalloc()" 、
   "PyMem_RawRealloc()" 或 "PyMem_RawCalloc()" 所返回的指针。否则，或
   在 "PyMem_RawFree(p)" 之前已经调用过的情况下，未定义的行为会发生。

   如果 *p* 是 "NULL", 那么什么操作也不会进行。


内存接口
========

以下函数集，仿照 ANSI C 标准，并指定了请求零字节时的行为，可用于从
Python堆分配和释放内存。

默认内存分配器 使用了 pymalloc 内存分配器.

警告:

  在使用这些函数时，必须持有 *全局解释器锁（GIL）* 。

在 3.6 版的變更: 现在默认的分配器是 pymalloc 而非系统的 "malloc()" 。

void *PyMem_Malloc(size_t n)
    * 属于 稳定 ABI.*

   分配 *n* 个字节并返回一个指向所分配内存的 void* 类型指针，如果请求
   失败则返回 "NULL"。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyMem_Malloc(1)" 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyMem_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
    * 属于 稳定 ABI 自 3.7 版起.*

   分配 *nelem* 个元素，每个元素的大小为 *elsize* 个字节，并返回指向所
   分配的内存的 void* 类型指针，如果请求失败则返回 "NULL"。 内存会被初
   始化为零。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyMem_Calloc(1, 1)" 一样。

   在 3.5 版新加入.

void *PyMem_Realloc(void *p, size_t n)
    * 属于 稳定 ABI.*

   将 *p* 指向的内存块大小调整为 *n* 字节。以新旧内存块大小中的最小值
   为准，其中内容保持不变，

   如果 *p* 是 "NULL" ，则相当于调用 "PyMem_Malloc(n)" ；如果 *n* 等于
   0，则内存块大小会被调整，但不会被释放，返回非 "NULL" 指针。

   除非 *p* 是 "NULL" ，否则它必须是之前调用 "PyMem_Malloc()" 、
   "PyMem_Realloc()" 或 "PyMem_Calloc()" 所返回的。

   如果请求失败，"PyMem_Realloc()" 返回 "NULL" ， *p* 仍然是指向先前内
   存区域的有效指针。

void PyMem_Free(void *p)
    * 属于 稳定 ABI.*

   释放 *p* 指向的内存块。 *p* 必须是之前调用 "PyMem_Malloc()" 、
   "PyMem_Realloc()" 或 "PyMem_Calloc()" 所返回的指针。否则，或在
   "PyMem_Free(p)" 之前已经调用过的情况下，未定义的行为会发生。

   如果 *p* 是 "NULL", 那么什么操作也不会进行。

以下面向类型的宏为方便而提供。 注意 *TYPE* 可以指任何 C 类型。

PyMem_New(TYPE, n)

   与 "PyMem_Malloc()" 相同，但会分配 "(n * sizeof(TYPE))" 字节的内存
   。 返回一个转换为 "TYPE*" 的指针。 内存不会以任何方式被初始化。

PyMem_Resize(p, TYPE, n)

   与 "PyMem_Realloc()" 类似，但内存块的大小被调整为 "(n *
   sizeof(TYPE))" 个字节。 返回一个转换为 "TYPE*" 的指针。 在返回时，
   *p* 将是一个指向新内存区域的指针，或者如果执行失败则为 "NULL"。

   这是一个 C 预处理宏， *p* 总是被重新赋值。请保存 *p* 的原始值，以避
   免在处理错误时丢失内存。

void PyMem_Del(void *p)

   和 "PyMem_Free()" 相同。

此外，我们还提供了以下宏集用于直接调用 Python 内存分配器，而不涉及上面
列出的 C API 函数。但是请注意，使用它们并不能保证跨 Python 版本的二进
制兼容性，因此在扩展模块被弃用。

* "PyMem_MALLOC(size)"

* "PyMem_NEW(type, size)"

* "PyMem_REALLOC(ptr, size)"

* "PyMem_RESIZE(ptr, type, size)"

* "PyMem_FREE(ptr)"

* "PyMem_DEL(ptr)"


对象分配器
==========

以下函数集，仿照 ANSI C 标准，并指定了请求零字节时的行为，可用于从
Python堆分配和释放内存。

備註:

  当通过 自定义内存分配器 部分描述的方法拦截该域中的分配函数时，无法保
  证这些分配器返回的内存可以被成功地转换成 Python 对象。

默认对象分配器 使用 pymalloc 内存分配器.

警告:

  在使用这些函数时，必须持有 *全局解释器锁（GIL）* 。

void *PyObject_Malloc(size_t n)
    * 属于 稳定 ABI.*

   分配 *n* 个字节并返回一个指向所分配内存的 void* 类型指针，如果请求
   失败则返回 "NULL"。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyObject_Malloc(1)" 一样。但是内存不会以任何方式被初始化。

void *PyObject_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
    * 属于 稳定 ABI 自 3.7 版起.*

   分配 *nelem* 个元素，每个元素的大小为 *elsize* 个字节，并返回指向所
   分配的内存的 void* 类型指针，如果请求失败则返回 "NULL"。 内存会被初
   始化为零。

   请求零字节可能返回一个独特的非 "NULL" 指针，就像调用了
   "PyObject_Calloc(1, 1)" 一样。

   在 3.5 版新加入.

void *PyObject_Realloc(void *p, size_t n)
    * 属于 稳定 ABI.*

   将 *p* 指向的内存块大小调整为 *n* 字节。以新旧内存块大小中的最小值
   为准，其中内容保持不变，

   如果*p*是 "NULL"，则相当于调用 "PyObject_Malloc(n)" ；如果 *n* 等于
   0，则内存块大小会被调整，但不会被释放，返回非 "NULL" 指针。

   除非 *p* 是 "NULL" ，否则它必须是之前调用 "PyObject_Malloc()" 、
   "PyObject_Realloc()" 或 "PyObject_Calloc()" 所返回的。

   如果请求失败，"PyObject_Realloc()" 返回 "NULL" ， *p* 仍然是指向先
   前内存区域的有效指针。

void PyObject_Free(void *p)
    * 属于 稳定 ABI.*

   释放 *p* 指向的内存块。 *p* 必须是之前调用 "PyObject_Malloc()" 、
   "PyObject_Realloc()" 或 "PyObject_Calloc()" 所返回的指针。否则，或
   在 "PyObject_Free(p)" 之前已经调用过的情况下，未定义行为会发生。

   如果 *p* 是 "NULL", 那么什么操作也不会进行。


默认内存分配器
==============

默认内存分配器：

+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 配置                            | 名称                 | PyMem_RawMalloc    | PyMem_Malloc          | PyObject_Malloc      |
|=================================|======================|====================|=======================|======================|
| 发布版本                        | ""pymalloc""         | "malloc"           | "pymalloc"            | "pymalloc"           |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 调试构建                        | ""pymalloc_debug""   | "malloc" + debug   | "pymalloc" + debug    | "pymalloc" + debug   |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 没有 pymalloc 的发布版本        | ""malloc""           | "malloc"           | "malloc"              | "malloc"             |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+
| 没有 pymalloc 的调试构建        | ""malloc_debug""     | "malloc" + debug   | "malloc" + debug      | "malloc" + debug     |
+---------------------------------+----------------------+--------------------+-----------------------+----------------------+

说明：

* 名称："PYTHONMALLOC" 环境变量的值。

* "malloc"：来自 C 标准库的系统分配器，C 函数："malloc()"、"calloc()"
  、"realloc()" 和 "free()"。

* "pymalloc"：pymalloc 内存分配器.

* "+ debug": 附带 Python 内存分配器的调试钩子.

* “调试构建”：调试模式下的 Python 构建。


自定义内存分配器
================

在 3.4 版新加入.

type PyMemAllocatorEx

   用于描述内存块分配器的结构体。 该结构体下列字段:

   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | 域                                                         | 含意                                    |
   |============================================================|=========================================|
   | "void *ctx"                                                | 作为第一个参数传入的用户上下文          |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* malloc(void *ctx, size_t size)"                     | 分配一个内存块                          |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* calloc(void *ctx, size_t nelem, size_t elsize)"     | 分配一个初始化为 0 的内存块             |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* realloc(void *ctx, void *ptr, size_t new_size)"     | 分配一个内存块或调整其大小              |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void free(void *ctx, void *ptr)"                          | 释放一个内存块                          |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+

   在 3.5 版的變更: "PyMemAllocator" 结构被重命名为 "PyMemAllocatorEx"
   并新增了一个 "calloc" 字段。

type PyMemAllocatorDomain

   用来识别分配器域的枚举类。域有：

   PYMEM_DOMAIN_RAW

      函式：

      * "PyMem_RawMalloc()"

      * "PyMem_RawRealloc()"

      * "PyMem_RawCalloc()"

      * "PyMem_RawFree()"

   PYMEM_DOMAIN_MEM

      函式：

      * "PyMem_Malloc()",

      * "PyMem_Realloc()"

      * "PyMem_Calloc()"

      * "PyMem_Free()"

   PYMEM_DOMAIN_OBJ

      函式：

      * "PyObject_Malloc()"

      * "PyObject_Realloc()"

      * "PyObject_Calloc()"

      * "PyObject_Free()"

void PyMem_GetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

   获取指定域的内存块分配器。

void PyMem_SetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

   设置指定域的内存块分配器。

   当请求零字节时，新的分配器必须返回一个独特的非 "NULL" 指针。

   对于 "PYMEM_DOMAIN_RAW" 域，分配器必须是线程安全的：当分配器被调用
   时将不持有 *GIL*。

   如果新的分配器不是钩子（不调用之前的分配器），必须调用
   "PyMem_SetupDebugHooks()" 函数在新分配器上重新安装调试钩子。

   另请参阅 "PyPreConfig.allocator" 和 Preinitialize Python with
   PyPreConfig。

   警告:

     "PyMem_SetAllocator()" 没有以下合约:

     * 可以在 "Py_PreInitialize()" 之后 "Py_InitializeFromConfig()" 之
       前调用它来安装自定义的内存分配器。 对于所安装的分配器除了域的规
       定以外没有任何其他限制（例如 Raw Domain 允许分配器在不持有 GIL
       的情况下被调用）。 请参阅 有关分配器域的章节 来了解详情。

     * 如果在 Python 已完成初始化之后（即 "Py_InitializeFromConfig()"
       被调用之后）被调用则自定义分配器 **must** 必须包装现有的分配器
       。 将现有分配器替换为任意的其他分配器是 **不受支持的**。

void PyMem_SetupDebugHooks(void)

   设置 Python 内存分配器的调试钩子 以检测内存错误。


Python 内存分配器的调试钩子
===========================

当 Python 在调试模式下构建，"PyMem_SetupDebugHooks()" 函数在 Python 预
初始化 时被调用，以在 Python 内存分配器上设置调试钩子以检测内存错误。

"PYTHONMALLOC" 环境变量可被用于在以发行模式下编译的 Python 上安装调试
钩子（例如："PYTHONMALLOC=debug"）。

"PyMem_SetupDebugHooks()" 函数可被用于在调用了 "PyMem_SetAllocator()"
之后设置调试钩子。

这些调试钩子用特殊的、可辨认的位模式填充动态分配的内存块。新分配的内存
用字节 "0xCD" （"PYMEM_CLEANBYTE" ）填充，释放的内存用字节 "0xDD" （
"PYMEM_DEADBYTE" ）填充。内存块被填充了字节 "0xFD" （
"PYMEM_FORBIDDENBYTE" ）的“禁止字节”包围。这些字节串不太可能是合法的地
址、浮点数或ASCII字符串

运行时检查：

* 检测对 API 的违反。例如：检测对 "PyMem_Malloc()" 分配的内存块调用
  "PyObject_Free()"。

* 检测缓冲区起始位置前的写入（缓冲区下溢）。

* 检测缓冲区终止位置后的写入（缓冲区溢出）。

* 检测当调用 "PYMEM_DOMAIN_OBJ" (如: "PyObject_Malloc()") 和
  "PYMEM_DOMAIN_MEM" (如: "PyMem_Malloc()") 域的分配器函数时是否持有
  *GIL*。

在出错时，调试钩子使用 "tracemalloc" 模块来回溯内存块被分配的位置。只
有当 "tracemalloc" 正在追踪 Python 内存分配，并且内存块被追踪时，才会
显示回溯。

让 *S* = "sizeof(size_t)"。 将 "2*S" 个字节添加到每个被请求的 *N* 字节
数据块的两端。 内存的布局像是这样，其中 p 代表由类似 malloc 或类似
realloc 的函数所返回的地址 ("p[i:j]" 表示从 "*(p+i)" 左侧开始到
"*(p+j)" 左侧止的字节数据切片；请注意对负索引号的处理与 Python 切片是
不同的）:

"p[-2*S:-S]"
   最初所要求的字节数。 这是一个 size_t，为大端序（易于在内存转储中读
   取）。

"p[-S]"
   API 标识符（ASCII 字符）:

   * "'r'" 表示 "PYMEM_DOMAIN_RAW"。

   * "'m'" 表示 "PYMEM_DOMAIN_MEM"。

   * "'o'" 表示 "PYMEM_DOMAIN_OBJ"。

"p[-S+1:0]"
   PYMEM_FORBIDDENBYTE 的副本。 用于捕获下层的写入和读取。

"p[0:N]"
   所请求的内存，用 PYMEM_CLEANBYTE 的副本填充，用于捕获对未初始化内存
   的引用。 当调用 realloc 之类的函数来请求更大的内存块时，额外新增的
   字节也会用 PYMEM_CLEANBYTE 来填充。 当调用 free 之类的函数时，这些
   字节会用 PYMEM_DEADBYTE 来重写，以捕获对已释放内存的引用。 当调用
   realloc 之类的函数来请求更小的内存块时，多余的旧字节也会用
   PYMEM_DEADBYTE 来填充。

"p[N:N+S]"
   PYMEM_FORBIDDENBYTE 的副本。 用于捕获超限的写入和读取。

"p[N+S:N+2*S]"
   仅当定义了 "PYMEM_DEBUG_SERIALNO" 宏时会被使用（默认情况下将不定义
   ）。

   一个序列号，每次调用 malloc 或 realloc 之类的函数时都会递增 1。 大
   端序的 "size_t"。 如果之后检测到了“被破坏的内存”，此序列号提供了一
   个很好的手段用来在下次运行时设置中断点，以捕获该内存块被破坏的瞬间
   。 obmalloc.c 中的静态函数 bumpserialno() 是唯一会递增序列号的函数
   ，它的存在让你可以轻松地设置这样的中断点。

一个 realloc 之类或 free 之类的函数会先检查两端的 PYMEM_FORBIDDENBYTE
字节是否完好。 如果它们被改变了，则会将诊断输出写入到 stderr，并且程序
将通过 Py_FatalError() 中止。 另一种主要的失败模式是当程序读到某种特殊
的比特模式并试图将其用作地址时触发内存错误。 如果你随即进入调试器并查
看该对象，你很可能会看到它已完全被填充为 PYMEM_DEADBYTE (意味着已释放
的内存被使用) 或 PYMEM_CLEANBYTE (意味着未初始货摊内存被使用)。

在 3.6 版的變更: "PyMem_SetupDebugHooks()" 函数现在也能在使用发布模式
编译的 Python 上工作。 当发生错误时，调试钩子现在会使用 "tracemalloc"
来获取已分配内存块的回溯信息。 调试钩子现在还会在 "PYMEM_DOMAIN_OBJ"
和 "PYMEM_DOMAIN_MEM" 作用域的函数被调用时检查是否持有 GIL。

在 3.8 版的變更: 字节模式 "0xCB" ("PYMEM_CLEANBYTE")、 "0xDB"
("PYMEM_DEADBYTE") 和 "0xFB" ("PYMEM_FORBIDDENBYTE") 已被 "0xCD" 、
"0xDD" 和 "0xFD" 替代以使用与 Windows CRT 调试 "malloc()" 和 "free()"
相同的值。


pymalloc 分配器
===============

Python 有一个针对短生命周期的小对象（小于或等于 512 字节）进行了优化的
*pymalloc* 分配器。 它使用名为“arena”的内存映射，在 32 位平台上的固定
大小为 256 KiB，在 64 位平台上的固定大小为 1 MiB。 对于大于 512 字节的
分配，它会回退为 "PyMem_RawMalloc()" 和 "PyMem_RawRealloc()"。

*pymalloc* 是 "PYMEM_DOMAIN_MEM" (例如: "PyMem_Malloc()") 和
"PYMEM_DOMAIN_OBJ" (例如: "PyObject_Malloc()") 域的 默认分配器。

arena 分配器使用以下函数：

* Windows 上的 "VirtualAlloc()" 和 "VirtualFree()"，

* "mmap()" 和 "munmap()"，如果可用的话，

* 否则， "malloc()" 和 "free()" 。

如果 Python 配置了 "--without-pymalloc" 选项，那么此分配器将被禁用。也
可以在运行时使用 "PYTHONMALLOC`（例如：``PYTHONMALLOC=malloc`"）环境变
量来禁用它。


自定义 pymalloc Arena 分配器
----------------------------

在 3.4 版新加入.

type PyObjectArenaAllocator

   用来描述一个 arena 分配器的结构体。这个结构体有三个字段：

   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | 域                                                 | 含意                                    |
   |====================================================|=========================================|
   | "void *ctx"                                        | 作为第一个参数传入的用户上下文          |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void* alloc(void *ctx, size_t size)"              | 分配一块 size 字节的区域                |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | "void free(void *ctx, void *ptr, size_t size)"     | 释放一块区域                            |
   +----------------------------------------------------+-----------------------------------------+

void PyObject_GetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

   获取 arena 分配器

void PyObject_SetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

   设置 arena 分配器


tracemalloc C API
=================

在 3.7 版新加入.

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

   在 "tracemalloc" 模块中跟踪一个已分配的内存块。

   成功时返回 "0"，出错时返回 "-1" (无法分配内存来保存跟踪信息)。 如果
   禁用了 tracemalloc 则返回 "-2"。

   如果内存块已被跟踪，则更新现有跟踪信息。

int PyTraceMalloc_Untrack(unsigned int domain, uintptr_t ptr)

   在 "tracemalloc" 模块中取消跟踪一个已分配的内存块。 如果内存块未被
   跟踪则不执行任何操作。

   如果 tracemalloc 被禁用则返回 "-2"，否则返回 "0"。


範例
====

以下是来自 總覽 小节的示例，经过重写以使 I/O 缓冲区是通过使用第一个函
数集从 Python 堆中分配的:

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

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

使用面向类型函数集的相同代码:

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

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

请注意在以上两个示例中，缓冲区总是通过归属于相同集的函数来操纵的。 事
实上，对于一个给定的内存块必须使用相同的内存 API 族，以便使得混合不同
分配器的风险减至最低。 以下代码序列包含两处错误，其中一个被标记为
*fatal* 因为它混合了两种在不同堆上操作的不同分配器。

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

除了用于处理来自 Python 堆的原始内存块的函数，Python 中的对象还通过
"PyObject_New"、"PyObject_NewVar" 和 "PyObject_Del()" 进行分配和释放。

这些将在有关如何在 C 中定义和实现新对象类型的下一章中讲解。
