Содержание страницы

Управление памятью¶Memory Management

Обзор¶Overview

Управление памятью в Python включает приватную кучу, содержащую все объекты и структуры данных Python. Управление этой приватной кучей внутренне обеспечивается менеджером памяти Python. Менеджер памяти Python имеет различные компоненты, которые занимаются разными аспектами управления динамической памятью, такими как совместное использование, сегментация, предварительное выделение или кеширование.

На нижнем уровне сырой распределитель памяти гарантирует, что в приватной куче достаточно места для хранения всех данных Python, взаимодействуя с менеджером памяти операционной системы. Поверх сырого распределителя памяти несколько объектно-специфичных распределителей работают с той же кучей и реализуют различные политики управления памятью, адаптированные к особенностям каждого типа объектов. Например, целочисленные объекты управляются в куче иначе, чем строки, кортежи или словари, поскольку целые числа подразумевают другие требования к хранению и компромиссы между скоростью и объёмом. Таким образом, менеджер памяти Python делегирует часть работы объектно-специфичным распределителям, но следит, чтобы последние работали в границах приватной кучи.

Важно понимать, что управление кучей Python выполняется самим интерпретатором, и пользователь не может на него повлиять, даже если регулярно манипулирует указателями на объекты в этой куче. Выделение памяти в куче для объектов Python и других внутренних буферов выполняется по требованию менеджером памяти Python через функции Python/C API, перечисленные в этом документе.

Чтобы избежать повреждения памяти, разработчики расширений никогда не должны пытаться работать с объектами Python с помощью функций, экспортируемых библиотекой C: malloc(), calloc(), realloc() и free(). Это приведёт к смешанным вызовам между распределителем C и менеджером памяти Python с фатальными последствиями, поскольку они реализуют разные алгоритмы и работают с разными кучами. Однако можно безопасно выделять и освобождать блоки памяти с помощью распределителя библиотеки C для отдельных целей, как показано в следующем примере:

PyObject *res;
char *buf = (char *) malloc(BUFSIZ); /* для ввода-вывода */

if (buf == NULL)
    return PyErr_NoMemory();
...Do some I/O operation involving buf...
res = PyString_FromString(buf);
free(buf); /* выделено через malloc */
return res;

В этом примере запрос памяти для буфера ввода-вывода обрабатывается аллокатором библиотеки C. Менеджер памяти Python участвует только в выделении строкового объекта, возвращаемого в качестве результата.

Однако в большинстве ситуаций рекомендуется выделять память из Python-кучи, поскольку она находится под управлением менеджера памяти Python. Например, это необходимо, когда интерпретатор расширяется новыми типами объектов, написанными на C. Ещё одна причина использовать Python-кучу – желание информировать менеджер памяти Python о потребностях модуля расширения в памяти. Даже если запрошенная память используется исключительно для внутренних, узкоспециализированных целей, передача всех запросов памяти менеджеру памяти Python позволяет интерпретатору получать более точную картину общего объёма используемой памяти. Как следствие, при определённых обстоятельствах менеджер памяти Python может запускать или не запускать соответствующие действия, такие как сборка мусора, уплотнение памяти или другие профилактические процедуры. Обратите внимание: при использовании аллокатора из библиотеки C, как показано в предыдущем примере, выделенная память для буфера ввода-вывода полностью уходит из-под контроля менеджера памяти Python.

Интерфейс памяти¶Memory Interface

Следующие наборы функций, созданные по образцу стандарта ANSI C, но определяющие поведение при запросе нулевого количества байт, доступны для выделения и освобождения памяти из кучи Python:

void* PyMem_Malloc(size_t n)¶: Выделяет n байт и возвращает указатель типа void* на выделенную память или NULL в случае неудачи. Запрос нуля байт возвращает отдельный ненулевой указатель NULL, если это возможно, как если бы вместо него был вызван PyMem_Malloc(1). Память не инициализируется.

void* PyMem_Realloc(void *p, size_t n)¶: Изменяет размер блока памяти, на который указывает p, до n байт. Содержимое остаётся неизменным до меньшего из старого и нового размеров. Если p равен NULL, вызов эквивалентен PyMem_Malloc(n); если n равно нулю, размер блока памяти изменяется, но он не освобождается, и возвращаемый указатель не равен NULL. Если p не равен NULL, он должен быть возвращён предыдущим вызовом PyMem_Malloc() или PyMem_Realloc(). В случае неудачи PyMem_Realloc() возвращает NULL, а p остаётся корректным указателем на предыдущую область памяти.

void PyMem_Free(void *p)¶: Освобождает блок памяти, на который указывает p, который должен быть возвращён предыдущим вызовом PyMem_Malloc() или PyMem_Realloc(). В противном случае или если PyMem_Free(p) уже был вызван ранее, возникает неопределённое поведение. Если p равен NULL, операция не выполняется.

Для удобства предоставлены следующие макросы, ориентированные на типы. Обратите внимание, что TYPE относится к любому типу C.

TYPE* PyMem_New(TYPE, size_t n)¶: То же, что и PyMem_Malloc(), но выделяет (n * sizeof(TYPE)) байт памяти. Возвращает указатель, приведенный к TYPE*. Память не будет инициализирована каким-либо образом.

TYPE* PyMem_Resize(void *p, TYPE, size_t n)¶: То же, что и PyMem_Realloc(), но размер блока памяти изменяется до (n * sizeof(TYPE)) байт. Возвращает указатель, приведённый к TYPE*. После возврата p будет указателем на новую область памяти или NULL в случае неудачи. Это макрос препроцессора C; p всегда переприсваивается. Сохраните исходное значение p, чтобы избежать потери памяти при обработке ошибок.

void PyMem_Del(void *p)¶: То же, что и PyMem_Free().

Кроме того, для прямого вызова аллокатора памяти Python, без использования перечисленных выше функций C API, предоставляются следующие наборы макросов. Однако следует учитывать, что их использование не гарантирует двоичной совместимости между версиями Python, поэтому в модулях расширения они считаются устаревшими.

PyMem_MALLOC(), PyMem_REALLOC(), PyMem_FREE().

PyMem_NEW(), PyMem_RESIZE(), PyMem_DEL().

Аллокаторы объектов¶Object allocators

Следующие наборы функций, основанные на стандарте ANSI C, но определяющие поведение при запросе нуля байт, доступны для выделения и освобождения памяти из кучи Python.

По умолчанию эти функции используют аллокатор памяти pymalloc.

Предупреждение

При использовании этих функций необходимо удерживать GIL.

void* PyObject_Malloc(size_t n)¶

Выделяет n байт и возвращает указатель типа void* на выделенную память или NULL в случае неудачи.

Запрос нулевого количества байт возвращает отличный от NULL указатель, если это возможно, как если бы вместо этого была вызвана PyObject_Malloc(1). Память не будет инициализирована никаким образом.

void* PyObject_Realloc(void *p, size_t n)¶

Изменяет размер блока памяти, на который указывает p, до n байт. Содержимое останется неизменным в пределах меньшего из старого и нового размеров.

Если p равно NULL, вызов эквивалентен PyObject_Malloc(n); в противном случае, если n равно нулю, блок памяти изменяет размер, но не освобождается, и возвращаемый указатель не равен NULL.

Если p не равно NULL, то он должен быть возвращен предыдущим вызовом PyObject_Malloc(), PyObject_Realloc() или PyObject_Calloc().

Если запрос не удался, PyObject_Realloc() возвращает NULL, а p остается действительным указателем на предыдущую область памяти.

void PyObject_Free(void *p)¶

Освобождает блок памяти, на который указывает p. Этот блок должен быть возвращён предыдущим вызовом PyObject_Malloc(), PyObject_Realloc() или PyObject_Calloc(). В противном случае, или если до этого был вызван PyObject_Free(p), поведение не определено.

Если p равно NULL, никаких действий не выполняется.

Кроме того, предоставляются следующие наборы макросов:

PyObject_MALLOC(): псевдоним для PyObject_Malloc()
PyObject_REALLOC(): псевдоним для PyObject_Realloc()
PyObject_FREE(): псевдоним для PyObject_Free()
PyObject_Del(): псевдоним для PyObject_Free()
PyObject_DEL(): псевдоним для PyObject_FREE() (таким образом, в итоге псевдоним для PyObject_Free())

Распределитель pymalloc¶The pymalloc allocator

В Python имеется аллокатор pymalloc, оптимизированный для небольших объектов (размером не более 512 байт) с коротким временем жизни. Он использует отображения памяти, называемые «аренами», фиксированного размера 256 Кб. Для выделений более 512 байт он переключается на malloc() и realloc().

pymalloc – распределитель по умолчанию для PyObject_Malloc().

Распределитель арен использует следующие функции:

mmap() и munmap(), если доступно,
malloc() и free() в противном случае.

Изменено в версии 2.7.7: Порог изменён с 256 до 512 байт. Распределитель арен теперь использует mmap(), если он доступен.

Примеры¶Examples

Вот пример из раздела Обзор, переписанный так, чтобы буфер ввода-вывода выделялся из кучи Python с помощью первого набора функций:

PyObject *res;
char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* для ввода-вывода */

if (buf == NULL)
    return PyErr_NoMemory();
/* ...Выполнить некоторые операции ввода-вывода с buf... */
res = PyString_FromString(buf);
PyMem_Free(buf); /* выделено с помощью PyMem_Malloc */
return res;

Тот же код с использованием тип-ориентированного набора функций:

PyObject *res;
char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* для ввода-вывода */

if (buf == NULL)
    return PyErr_NoMemory();
/* ...Выполнить некоторые операции ввода-вывода с buf... */
res = PyString_FromString(buf);
PyMem_Del(buf); /* выделено с помощью PyMem_New */
return res;

Обратите внимание, что в двух приведённых выше примерах буфер всегда обрабатывается с помощью функций из одного и того же набора. Действительно, для данного блока памяти необходимо использовать одно и то же семейство API для работы с памятью, чтобы риск смешивания разных аллокаторов был сведён к минимуму. Следующая последовательность кода содержит две ошибки, одна из которых помечена как фатальная, поскольку она смешивает два разных аллокатора, работающих с разными кучами.

char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
...
PyMem_Del(buf3);  /* Неверно -- следует использовать PyMem_Free() */
free(buf2);       /* Верно -- выделено через malloc() */
free(buf1);       /* Фатальная ошибка – следует использовать PyMem_Del()  */

В дополнение к функциям, предназначенным для работы с сырыми блоками памяти из кучи Python, объекты в Python выделяются и освобождаются с помощью PyObject_New(), PyObject_NewVar() и PyObject_Del().

Они будут описаны в следующей главе, посвящённой определению и реализации новых типов объектов на C.