首先介紹一下python物件的記憶體模型，如下圖1所示：
圖1. pyobject物件記憶體模型
上圖可以看到，乙個pyobject必須包含ob_refcnt和ob_type
這兩個屬性
。ob_refcnt是這個物件的引用計數，而ob_type則是指向_typeobject結構體的指標，它是python內部的一種特殊物件，它是用來制定乙個物件型別的型別物件，所以上圖中它指向了乙個pytypeobject。
在python中，物件機制的核心其實非常簡單，乙個是引用計數，乙個是型別資訊。
我們再來看定長物件none,int,list，其結構如下圖2所示：
圖2.none,int,list物件記憶體模型
上圖可以看到，none物件的記憶體模型是與pyobject一致的；而int物件則是多了乙個ob_ival，這個字段其實就是儲存int真實的value。
問題一：令人奇怪的是，在python中，list其實是乙個可變長的，類似於c++中的vector的資料結構，為什麼它的記憶體模型是定長的呢？
其實它的記憶體模型的字段都是元資料(meta-data)，而真正存放陣列資料的是ob_item指向的乙個陣列。
問題二：在pylistobject物件中，有乙個ob_size，而在最後為什麼又有乙個allocated，那麼這兩個變數之間的關係是什麼呢？
其實，ob_size和allocated都和pylistobject物件的記憶體管理有關，pylistobject所採用的記憶體管理策略和c++中的vector採取記憶體管理策略是一樣的。在每一次需要申請記憶體的時候，pylistobject總會申請一大塊記憶體，這是申請的總記憶體的大小記錄在allocated中，而實際被使用了的記憶體的數量則記錄在了ob_size中。
我們再來看看變長物件的記憶體模型，例如tuple，它的結構如下圖3所示：
圖3.tuple物件記憶體模型
上圖就可以解釋，為什麼tuple在python中使用是乙個定長的list，為什麼在pyobject中卻是變長物件了。
而string的記憶體模型如下圖所示：
圖4.string物件記憶體模型
在建立pystringobject物件時，除了為pystring_object申請記憶體，還有為字元陣列內的元素申請額外的記憶體（綠色填充的字元陣列記憶體）。然後將hash快取值設為-1，將引數str指向的字元陣列內的字元拷貝到pystringobject所維護的空間中，在拷貝過程中，將字元陣列最後的'\0'字元也拷貝了。
上面講述了很多python的基礎資料型別，而這些基礎型別（包括pytypeobject）都是物件（all is object）。每個物件至少包含了ob_refcnt和ob_type兩個字段，如果是32bit的作業系統，那麼他們共是8個位元組。
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