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; /* Number of items in variable part */
    # 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

pylistobject

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 80
static 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_size
    Py_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 void
list_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;
    else
        Py_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 int
ins1(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);

    /* check for integer overflow */
    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);
    else
        items = 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 。

!python_list_resize

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。

参考：

原文：python 列表实现原理

列表

newsize

allocated

PyObject

1 条回复 • 2018-03-06 13:28:40 +08:00

joeHuang

2018-03-06 13:28:40 +08:00

参考 listobject.c： https://github.com/lzjun567/python2.7/blob/master/Objects/listobject.c
其中的第 48 行 new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6);好像是错误的。正确的应该是 new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6)+newsize;