《源码探秘 CPython》69. 给类型对象设置类型和基类信息

vlambda
2022-04-19

《源码探秘 CPython》69. 给类型对象设置类型和基类信息

在上一篇文章中我们说道，内置类对象虽然在底层静态定义好了，但是还不够完善。解释器在启动之后还要再打磨一下，然后才能得到我们平时使用的类型对象，而这个过程被称为类型对象的初始化。

类型对象的初始化，是通过 PyType_Ready 函数实现的，我们来看一下，它位于 Objects/typeobject.c 中。另外由于初始化这部分内容比较多，接下来我们准备用三篇文章去介绍它。

intPyType_Ready(PyTypeObject *type){  //这里的参数显然是类型对象 //以 <class 'type'> 为例  //dict：属性字典 //bases：继承的所有基类，即 __bases__ PyObject *dict, *bases;  //base：继承的第一个基类，即 __base__ PyTypeObject *base; Py_ssize_t i, n;  //...... //......  //获取类型对象中 tp_base 成员指定的基类 base = type->tp_base; if (base == NULL && type != &PyBaseObject_Type) { //如果基类为空、并且该类本身不是object //那么将该类的基类设置为 object、即 &PyBaseObject_Type        //所以一些类型对象在底层定义的时候，tp_base 成员为空 //因为tp_base是在这里、也就是初始化的时候进行设置的 base = type->tp_base = &PyBaseObject_Type; Py_INCREF(base); }
    //如果基类不是NULL，也就是指定了基类    //但是基类的属性字典是NULL if (base != NULL && base->tp_dict == NULL) { //说明该类的基类尚未初始化，那么会先对基类进行初始化 //注意这里的 tp_dict，它表示每个类都会有的属性字典        //而属性字典是否为 NULL，是类型对象是否初始化完成的重要标志 if (PyType_Ready(base) < 0) goto error; }
 //如果该类型对象的 ob_type 为空，但是基类不为空 //那么将该类型对象的 ob_type 设置为基类的 ob_type //为什么要做这一步, 我们后面会详细说 if (Py_TYPE(type) == NULL && base != NULL) Py_TYPE(type) = Py_TYPE(base);
 //获取 __bases__，检测是否为空 bases = type->tp_bases; //如果为空，则根据 __base__ 进行设置 if (bases == NULL) { //如果 base 也为空，那么 bases 就是空元祖        //而base如果为空了，说明当前的类对象一定是object if (base == NULL) bases = PyTuple_New(0); //如果 base 不为空，那么 bases 就是 (base,) else bases = PyTuple_Pack(1, base); if (bases == NULL) goto error; //设置 tp_bases type->tp_bases = bases; }
 //设置属性字典，后续再聊 dict = type->tp_dict; if (dict == NULL) { dict = PyDict_New(); if (dict == NULL) goto error; type->tp_dict = dict; } //......}

对于指定了tb_base的类对象，当然就使用指定的基类，而对于没有指定tp_base的类对象，虚拟机将为其指定一个默认的基类：&PyBaseObject_Type ，也就是 Python 的 object。

现在我们看到 PyType_Type 的 tp_base 指向了 PyBaseObject_Type，这在Python中体现的就是 type 继承自 object、或者说 object 是 type 的父类。但是所有的类的 ob_type 又都指向了 PyType_Type，包括 object，因此我们又说 type 是包括 object 在内的所有类的类(元类)。

而在获得了基类之后，会判断基类是否被初始化，如果没有，则需要先对基类进行初始化。可以看到，判断初始化是否完成的条件是tp_dict是否为NULL，这符合之前的描述。对于内置类对象来说，在解释器启动的时候，就已经作为全局对象存在了，所以它们的初始化不需要做太多工作，只需小小的完善一下即可，比如设置基类、类型、以及对 tp_dict 进行填充。

在基类设置完毕后，会继续设置 ob_type，这个ob_type就是 __class__ 返回的类型对象。

首先 PyType_Ready 函数里面接收的是一个 PyTypeObject 对象，我们知道这个在 Python 中就是类对象。因此这里是设置这些类对象的 ob_type，那么对应的显然就是元类（metaclass），我们自然会想象到Python的type。

而Py_TYPE(type) = Py_TYPE(base)这一行代码是把父类的ob_type设置成了当前类的ob_type，那么这一步的意义何在呢？我们使用Python来演示一下。

class MyType(type): pass
class A(metaclass=MyType):    pass
class B(A): pass print(type(A)) # <class '__main__.MyType'>print(type(B)) # <class '__main__.MyType'>

我们看到B继承了A，而A的类型是MyType，那么B的类型也成了MyType。也就是说 A 是由 XX 生成的，那么B在继承A之后，B 也会由 XX 生成，所以源码中的那一步就是用来做这件事情的。另外，这里之所以用 XX 代替，是因为 Python 里面不仅仅只有 type 是元类，那些继承了 type 的子类也可以是元类。

而且如果你熟悉 flask 的话，你会发现 flask 源码里面就有类似于这样的操作：

class MyType(type):
    def __new__(mcs, name, bases, attrs):        # 关于第一个参数我们需要说一下        # 对于一般的类来说这里应该是cls        # 但我们这里是元类，所以应该用mcs，意思就是metaclass        # 我们额外设置一些属性吧，关于元类我们后续会介绍        # 虽然目前还没有看底层实现，但至少使用方法应该知道        attrs.update({"name": "古明地觉"})        return super().__new__(mcs, name, bases, attrs)
def with_metaclass(meta, bases=(object, )):    return meta("", bases, {})
class Girl(with_metaclass(MyType, (int,))): pass print(type(Girl)) # <class '__main__.MyType'>print(getattr(Girl, "name")) # 古明地觉print(Girl("123")) # 123

所以逻辑很清晰了，虚拟机就是将基类的metaclass设置为子类的metaclass。对于当前的PyType_Type来说，其metaclass就是object的metaclass，也是它自己。而在源码的PyBaseObject_Type中也可以看到，其ob_type被设置成了 &PyType_Type。

    if (Py_TYPE(type) == NULL && base != NULL) Py_TYPE(type) = Py_TYPE(base);

tb_base 和 ob_type 设置完毕之后，会设置 tb_bases。tb_base 对应 __base__，tb_bases 对应 __bases__，我们用 Python 演示一下，这两者的区别。

class A: pass
class B(A): pass
class C: pass
class D(B, C): pass print(D.__base__) # <class '__main__.B'>print(D.__bases__) # (<class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>)
print(C.__base__) # <class 'object'>print(C.__bases__) # (<class 'object'>,)
print(B.__base__) # <class '__main__.A'>print(B.__bases__) # (<class '__main__.A'>,)