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，建议专门从 Python 堆中分配内存，因为后者由
Python 内存管理器控制。例如，当解释器扩展了用 C 写的新对象类型时，就必
须这样做。使用 Python 堆的另一个原因是希望*通知* Python 内存管理器关于
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，在某些情况下，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、内存压缩或其他预防性操作。请注意，通过使用前
面例子中所示的 C 库分配器，为 I/O 缓冲区分配的内存会完全不受 Python 内
存管理器管理。

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。


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*。

default raw memory allocator 使用这些函数："malloc()"、 "calloc()"、
"realloc()" 和 "free()"；申请零字节时则调用 "malloc(1)" （或
"calloc(1, 1)"）

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分配的内存的 "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* 字节，并返回指向分配
   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。

   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）* 。

3.6 版更變: 现在默认的分配器是 pymalloc 而非系统的 "malloc()" 。

void* PyMem_Malloc(size_t n)

   分配 *n* 个字节并返回一个指向分配的内存的 "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)

   分配 *nelem* 个元素，每个元素的大小为 *elsize* 字节，并返回指向分配
   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。

   3.5 版新加入.

void* PyMem_Realloc(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_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)

   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。

TYPE* PyMem_New(TYPE, size_t 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。 内存将不会以任何方式被初始化。

TYPE* PyMem_Resize(void *p, TYPE, size_t n)

   与 "PyMem_Realloc()" 相同，但内存块的大小被调整为 "(n *
   sizeof(TYPE))" 字节。 返回一个转换为 "TYPE*" 类型的指针。 返回时，
   *p* 将为指向新内存区域的指针，如果失败则返回 "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)

   与 "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。

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)

   分配 *n* 个字节并返回一个指向分配的内存的 "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)

   分配 *nelem* 个元素，每个元素的大小为 *elsize* 字节，并返回指向分配
   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。

   3.5 版新加入.

void* PyObject_Realloc(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 "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)

   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: 环境变量 "PYTHONMALLOC" 的值

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

* "pymalloc": pymalloc 内存分配器

* "+ debug": 带有 "PyMem_SetupDebugHooks()" 安装的调试钩子


自定义内存分配器
================

3.4 版新加入.

PyMemAllocatorEx

   用于描述内存块分配器的结构体。包含四个字段：

   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+
   | 域                                                         | 含义                                    |
   |============================================================|=========================================|
   | "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                          |
   +------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+

   3.5 版更變: The "PyMemAllocator" structure was renamed to
   "PyMemAllocatorEx" and a new "calloc" field was added.

PyMemAllocatorDomain

   用来识别分配器域的枚举类。域有：

   PYMEM_DOMAIN_RAW

      函数

      * "PyMem_RawMalloc()"

      * "PyMem_RawRealloc()"

      * "PyMem_RawCalloc()"

      * "PyMem_RawFree()"

   PYMEM_DOMAIN_MEM

      函数

      * "PyMem_Malloc()",

      * "PyMem_Realloc()"

      * "PyMem_Calloc()"

      * "PyMem_Free()"

   PYMEM_DOMAIN_OBJ

      函数

      * "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，不持有 *全局解释器锁* 。

   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。

void PyMem_SetupDebugHooks(void)

   设置检测 Python 内存分配器函数中错误的钩子。

   新分配的内存由字节 "0xCD" ( "CLEANBYTE" ) 填充，释放的内存由字节
   "0xDD" ( "DEADBYTE" )填充。内存块被 "禁止字节" 包围（
   "FORBIDDENBYTE" ：字节 "0xFD" ）。

   运行时检查：

   * 检测对 API 的违反，例如：对用 "PyMem_Malloc()" 分配的缓冲区调用
     "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 *GIL*
     已被保持。

   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。

   如果 Python 是在调试模式下编译的，这些钩子是 installed by default
   。环境变量 "PYTHONMALLOC" 可以用来在发布模式编译的 Python 上安装调
   试钩子。

   3.6 版更變: 这个函数现在也适用于以 发布模式编译的 Python。在出错时
   ，调试钩子现在使用 "tracemalloc" 来回溯内存块被分配的位置。调试钩子
   现在也检查当 "PYMEM_DOMAIN_OBJ" 和 "PYMEM_DOMAIN_MEM" 域的函数被调
   用时，全局解释器锁是否被持有。

   3.8 版更變: 字节模式 "0xCB" ("CLEANBYTE")、 "0xDB" ("DEADBYTE") 和
   "0xFB" ("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 有为具有短生命周期的小对象（小于或等于 512 字节）优化的
*pymalloc* 分配器。它使用固定大小为 256 KiB 的称为 "arenas" 的内存映射
。对于大于512字节的分配，它回到使用 "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，

* 否则， "malloc()" 和 "free()" 。


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

3.4 版新加入.

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                                                 | 含义                                    |
   |====================================================|=========================================|
   | "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
=================

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"。


示例
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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()  */

除了旨在处理来自 Python 堆的原始内存块的函数之外， Python 中的对象是通
过 "PyObject_New()", "PyObject_NewVar()" 和 "PyObject_Del()" 来分配和
释放的。

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。
