最近在重温经典漫画《SlamDunk》的全国大赛篇，其中的一个情形可以很好的诠释虎躯一震这个状态——当樱木看到流川枫一次高难度投篮时内心的感受：“经过两万次射球练习后，樱木首次明白到流川枫这一球是相当厉害的，那正是他在两万次射球练习之中，经常在他脑海中出现的理想射球姿势”。
言归正传，其实对大多数程序开发人员来说，以上这个场景的感慨状态有时候也出现在我们看到经典代码的时候。最近正在思考关于Python语言的源生设计机制，有个问题不知道大家是否也有思考过：我们知道Python是由ANSI C实现的，在Python中一切都是对象的概念，但C并不是面向对象的语言，那么Python中的对象机制是如何实现的呢？带着这个疑问我研究了Python的源码，当我看到PyObject这个对象机制的核心结构体时我妥妥的震惊了，那么借着这期的主题就和大家分享一下PyObject对象基石的设计之美吧！
PyObject结构体介绍通常来说，无论什么语言最终被计算机识别到的都是内存中的字节信息，那么对象实际上就是在更高的层次上把内存上的数据作为一个整体来考虑，这个整体可以是一个整数，可以是一个字符串，也就是我们所理解的对象。Python中所有的东西都是对象，它们拥有一些相同的内容，这些内容定义在PyObject这个结构体中，从Python源码文件object.h中可以找到它。
typedef struct _object {
PyObject_HEAD
} PyObject;
光看这个结构体可能还看不出什么高深的设计端倪，因为我们并不知道PyObject_HEAD是什么？源码中PyObject_HEAD是一个宏定义，定义了每一个Python对象所占内存的头部字节内容，那么我们把PyObject_HEAD这个宏定义替换成具体内容再直观的看下PyObject这个结构体。
typedef struct _object {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
ob_refcnt是一个整形变量，它的作用是实现引用计数机制。比如一个对象A，当有一个新的PyObject 引用该对象时，A的引用计数增加；而当这个PyObject 被删除时，A的引用计数减少。当A的引用计数减少到0时，A就可以从堆上被删除，以释放出内存供别的对象使用。为什么是从堆上删除呢？因为Python中对象是在堆上申请的结构体，这点和C有很大的区别，C的变量是随函数创建，被压入栈中的。ob_type是一个指向_typeobject结构体的指针，这个结构体又是什么东西呢？实际上这个结构体也是一个对象，它是用来指定一个对象类型的类型对象，我们从源码中可以看出这个类型对象记录了不同的对象所需的内存空间的大小信息。那么简单的说，Python中对象机制的核心一个是引用计数，一个就是类型。
typedef struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD
const char *tp_name;
Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize;
destructor tp_dealloc;
printfunc tp_print;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
cmpfunc tp_compare;
reprfunc tp_repr;
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
reprfunc tp_str;
getattrofunc tp_getattro;
setattrofunc tp_setattro;
PyBufferProcs *tp_as_buffer;
long tp_flags;
const char *tp_doc;
traverseproc tp_traverse;
inquiry tp_clear;
richcmpfunc tp_richcompare;
Py_ssize_t tp_weaklistoffset;
getiterfunc tp_iter;
iternextfunc tp_iternext;
struct PyMethodDef *tp_methods;
struct PyMemberDef *tp_members;
struct PyGetSetDef *tp_getset;
struct _typeobject *tp_base;
PyObject *tp_dict;
descrgetfunc tp_descr_get;
descrsetfunc tp_descr_set;
Py_ssize_t tp_dictoffset;
initproc tp_init;
allocfunc tp_alloc;
newfunc tp_new;
freefunc tp_free;
inquiry tp_is_gc;
PyObject *tp_bases;
PyObject *tp_mro;
PyObject *tp_cache;
PyObject *tp_subclasses;
PyObject *tp_weaklist;
destructor tp_del;
unsigned int tp_version_tag;
#ifdef COUNT_ALLOCS
Py_ssize_t tp_allocs;
Py_ssize_t tp_frees;
Py_ssize_t tp_maxalloc;
struct _typeobject *tp_prev;
struct _typeobject *tp_next;
#endif
} PyTypeObject;
PyObject是一个定长对象的结构体，对于可变长度对象的结构体是PyVarObject，它比PyObject结构体多一个ob_size变量，用于指定容器中包含的元素数量。比如list中有5个元素，那么PyVarObject.ob_size的值就是5。PyVarObject实际上只是对PyObject的一个扩展而已，任何一个PyVarObject所占用的内存，开始部分的字节定义和PyObject是一样的。
动态类型的特性我在《Python基础系列讲解—动态类型语言的特点》一文中讲到了Python作为动态类型语言的特点，变量不需要预先声明类型，当变量在赋值时解释器会根据值的类型创建对应的内存空间进行存储，并将变量指向这个地址空间。当时觉得这个机制太不可思议了，了解到PyObject这个结构体才发现原来是它的功劳。
比如Python创建一个整形对象PyIntObject，它会为这个对象分配内存，并进行初始化。然后这个对象会由一个PyObject变量来维护，因为每一个对象都拥有相同的对象头部，这使得对象的引用变得非常的统一。无论对象实际上的类型是什么，只需要通过PyObject指针就可以引用任意的一个对象。
总结Python作为一门高级语言，其实大家也可以不必过多的推敲底层的实现机制，不过有一定程度的了解可以帮助我们更深入的理解和应用Python这门语言工具，甚至可以对解释器如何解释你的代码了如指掌，有助于排查语法层面的BUG。如果大家对Python底层的实现有浓厚的兴趣，这里推荐大家阅读《Python源码剖析》这本书。对了，我有电子版的，有需要的可以私信我。
