Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象（列表中的元素根据列表的操作而发生变化，内存大小动态的变化），PyListObject的定义：

typedef struct {# 列表对象引用计数int ob_refcnt; # 列表类型对象 struct _typeobject *ob_type;# 列表元素的长度int ob_size; # 真正存放列表元素容器的指针，list[0] 就是 ob_item[0]PyObject **ob_item;# 当前列表可容纳的元素大小Py_ssize_t allocated;} PyListObject;

咋一看PyListObject对象的定义非常简单，除了通用对象都有的引用计数（ob_refcnt）、类型信息（ob_type），以及变长对象的长度（ob_size）之外，剩下的只有ob_item，和allocated，ob_item是真正存放列表元素容器的指针，专门有一块内存用来存储列表元素，这块内存的大小就是allocated所能容纳的空间。alloocated是列表所能容纳的元素大小，而且满足条件：

• 0 <= ob_size <= allocated
• len(list) == ob_size
• ob_item == NULL 时 ob_size == allocated == 0

列表对象的创建

PylistObject对象的是通过函数PyList_New创建而成，接收参数size，该参数用于指定列表对象所能容纳的最大元素个数。

// 列表缓冲池, PyList_MAXFREELIST为80static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST];//缓冲池当前大小static int numfree = 0;PyObject *PyList_New(Py_ssize_t size){PyListObject *op; //列表对象size_t nbytes; //创建列表对象需要分配的内存大小if (size < 0) {PyErr_BadInternalCall();return NULL;}/* Check for overflow without an actual overflow,* which can cause compiler to optimise out */if ((size_t)size > PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *))return PyErr_NoMemory();nbytes = size * sizeof(PyObject *);if (numfree) {numfree--;op = free_list[numfree];_Py_NewReference((PyObject *)op);} else {op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);if (op == NULL)return NULL;}if (size <= 0)op->ob_item = NULL;else {op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes);if (op->ob_item == NULL) {Py_DECREF(op);return PyErr_NoMemory();}memset(op->ob_item, 0, nbytes);}# 设置ob_sizePy_SIZE(op) = size;op->allocated = size;_PyObject_GC_TRACK(op);return (PyObject *) op;}

创建过程大致是：

检查size参数是否有效，如果小于0，直接返回NULL，创建失败

检查size参数是否超出Python所能接受的大小，如果大于PY_SIZE_MAX（64位机器为8字节，在32位机器为4字节），内存溢出。

检查缓冲池free_list是否有可用的对象，有则直接从缓冲池中使用，没有则创建新的PyListObject，分配内存。

初始化ob_item中的元素的值为Null

设置PyListObject的allocated和ob_size。

PYLISTOBJECT对象的缓冲池

free_list是PyListObject对象的缓冲池，其大小为80，那么PyListObject对象是什么时候加入到缓冲池free_list的呢？答案在list_dealloc方法中：

static voidlist_dealloc(PyListObject *op){Py_ssize_t i;PyObject_GC_UnTrack(op);Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)if (i = Py_SIZE(op);while (--i >= 0) {Py_XDECREF(op->ob_item[i]);}PyMem_FREE(op->ob_item);}if (numfree < PyList_MAXFREELIST && PyList_CheckExact(op))free_list[numfree++] = op;elsePy_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)}

当PyListObject对象被销毁的时候，首先将列表中所有元素的引用计数减一，然后释放ob_item占用的内存，只要缓冲池空间还没满，那么就把该PyListObject加入到缓冲池中（此时PyListObject占用的内存并不会正真正回收给系统，下次创建PyListObject优先从缓冲池中获取PyListObject），否则释放PyListObject对象的内存空间。

列表元素插入

设置列表某个位置的值时，如“list[1]=0”，列表的内存结构并不会发生变化，而往列表中插入元素时会改变列表的内存结构：

static intins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v){// n是列表元素长度Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);PyObject **items;if (v == NULL) {PyErr_BadInternalCall();return -1;}if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,"cannot add more objects to list");return -1;}if (list_resize(self, n+1) == -1)return -1;if (where < 0) {where += n;if (where < 0)where = 0;}if (where > n)where = n;items = self->ob_item;for (i = n; --i >= where; )items[i+1] = items[i];Py_INCREF(v);items[where] = v;return 0;}

相比设置某个列表位置的值来说，插入操作要多一次PyListObject容量大小的调整，逻辑是list_resize，其次是挪动where之后的元素位置。

// newsize： 列表新的长度static int list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize){PyObject **items;size_t new_allocated;Py_ssize_t allocated = self->allocated;if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);Py_SIZE(self) = newsize;return 0;}new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);if (new_allocated > PY_SIZE_MAX - newsize) {PyErr_NoMemory();return -1;} else {new_allocated += newsize;}if (newsize == 0)new_allocated = 0;items = self->ob_item;if (new_allocated <= (PY_SIZE_MAX / sizeof(PyObject *)))PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);elseitems = NULL;if (items == NULL) {PyErr_NoMemory();return -1;}self->ob_item = items;Py_SIZE(self) = newsize;self->allocated = new_allocated;return 0;}

满足 allocated >= newsize && newsize >= (allocated /2)时，简单改变list的元素长度，PyListObject对象不会重新分配内存空间，否则重新分配内存空间，如果newsize<allocated/2，那么会减缩内存空间，如果newsize>allocated，就会扩大内存空间。当newsize==0时内存空间将缩减为0。

总结

• PyListObject缓冲池的创建发生在列表销毁的时候。
• PyListObject对象的创建分两步：先创建PyListObject对象，然后初始化元素列表为NULL。
• PyListObject对象的销毁分两步：先销毁PyListObject对象中的元素列表，然后销毁PyListObject本身。
• PyListObject对象内存的占用空间会根据列表长度的变化而调整。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。