3. Определение типов расширений: Разные темы¶

3.1. Завершение и отмена распределения¶

destructor tp_dealloc;

Эта функция вызывается, когда количество ссылок на экземпляр вашего типа уменьшается до нуля и интерпретатор Python хочет вернуть его себе. Если вашему типу нужно освободить память или выполнить другую очистку, вы можете поместить ее сюда. Сам объект также должен быть освобожден здесь. Вот пример этой функции:

static void
newdatatype_dealloc(newdatatypeobject *obj)
{
    free(obj->obj_UnderlyingDatatypePtr);
    Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject *)obj);
}

Если ваш тип поддерживает сборку мусора, деструктор должен вызвать PyObject_GC_UnTrack() перед очисткой всех полей-членов:

static void
newdatatype_dealloc(newdatatypeobject *obj)
{
    PyObject_GC_UnTrack(obj);
    Py_CLEAR(obj->other_obj);
    ...
    Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject *)obj);
}

Одно из важных требований к функции deallocator заключается в том, чтобы она оставляла в покое все ожидающие исключения. Это важно, поскольку деаллокаторы часто вызываются, когда интерпретатор разворачивает стек Python; когда стек разворачивается из-за исключения (а не из-за обычного возврата), ничего не делается для защиты деаллокаторов от того, что исключение уже было установлено. Любые действия, выполняемые деаллокатором, которые могут привести к выполнению дополнительного кода Python, могут обнаружить, что исключение было установлено. Это может привести к ошибкам, вводящим в заблуждение интерпретатор. Правильный способ защиты от этого - сохранить ожидающее исключение перед выполнением небезопасного действия и восстановить его по завершении. Это можно сделать с помощью функций PyErr_Fetch() и PyErr_Restore():

static void
my_dealloc(PyObject *obj)
{
    MyObject *self = (MyObject *) obj;
    PyObject *cbresult;

    if (self->my_callback != NULL) {
        PyObject *err_type, *err_value, *err_traceback;

        /* This saves the current exception state */
        PyErr_Fetch(&err_type, &err_value, &err_traceback);

        cbresult = PyObject_CallNoArgs(self->my_callback);
        if (cbresult == NULL)
            PyErr_WriteUnraisable(self->my_callback);
        else
            Py_DECREF(cbresult);

        /* This restores the saved exception state */
        PyErr_Restore(err_type, err_value, err_traceback);

        Py_DECREF(self->my_callback);
    }
    Py_TYPE(obj)->tp_free((PyObject*)self);
}

3.2. Представление объекта¶

В Python есть два способа создать текстовое представление объекта: функция repr() и функция str(). (Функция print() просто вызывает функцию str().) Оба обработчика являются необязательными.

reprfunc tp_repr;
reprfunc tp_str;

Обработчик tp_repr должен возвращать строковый объект, содержащий представление экземпляра, для которого он вызван. Вот простой пример:

static PyObject *
newdatatype_repr(newdatatypeobject * obj)
{
    return PyUnicode_FromFormat("Repr-ified_newdatatype{{size:%d}}",
                                obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
}

Если обработчик tp_repr не указан, интерпретатор предоставит представление, которое использует tp_name типа и уникально идентифицирующее значение для объекта.

Обработчик tp_str является для str() тем же, чем обработчик tp_repr, описанный выше, является для repr(); то есть он вызывается, когда код Python вызывает str() на экземпляре вашего объекта. Его реализация очень похожа на функцию tp_repr, но результирующая строка предназначена для человеческого потребления. Если функция tp_str не указана, вместо нее используется обработчик tp_repr.

Вот простой пример:

static PyObject *
newdatatype_str(newdatatypeobject * obj)
{
    return PyUnicode_FromFormat("Stringified_newdatatype{{size:%d}}",
                                obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size);
}

3.3. Управление атрибутами¶

Для каждого объекта, который может поддерживать атрибуты, соответствующий тип должен предоставлять функции, управляющие разрешением атрибутов. Должна быть функция, которая может получить атрибуты (если они определены), и функция для установки атрибутов (если установка атрибутов разрешена). Удаление атрибута - это особый случай, для которого новое значение, передаваемое обработчику, будет NULL.

Python поддерживает две пары обработчиков атрибутов; тип, поддерживающий атрибуты, должен реализовать функции только для одной пары. Разница в том, что одна пара принимает имя атрибута как char*, а другая - как PyObject*. Каждый тип может использовать ту пару, которая имеет больше смысла для удобства реализации.

getattrfunc  tp_getattr;        /* char * version */
setattrfunc  tp_setattr;
/* ... */
getattrofunc tp_getattro;       /* PyObject * version */
setattrofunc tp_setattro;

Если доступ к атрибутам объекта всегда является простой операцией (это будет объяснено в ближайшее время), существуют общие реализации, которые могут быть использованы для обеспечения PyObject* версии функций управления атрибутами. Начиная с Python 2.2 необходимость в обработчиках атрибутов, специфичных для конкретного типа, практически полностью исчезла, хотя существует множество примеров, которые не были обновлены для использования некоторых из новых доступных общих механизмов.

struct PyMethodDef *tp_methods;
struct PyMemberDef *tp_members;
struct PyGetSetDef *tp_getset;

typedef struct PyMethodDef {
    const char  *ml_name;       /* method name */
    PyCFunction  ml_meth;       /* implementation function */
    int          ml_flags;      /* flags */
    const char  *ml_doc;        /* docstring */
} PyMethodDef;

typedef struct PyMemberDef {
    const char *name;
    int         type;
    int         offset;
    int         flags;
    const char *doc;
} PyMemberDef;

static PyObject *
newdatatype_getattr(newdatatypeobject *obj, char *name)
{
    if (strcmp(name, "data") == 0)
    {
        return PyLong_FromLong(obj->data);
    }

    PyErr_Format(PyExc_AttributeError,
                 "'%.50s' object has no attribute '%.400s'",
                 tp->tp_name, name);
    return NULL;
}

static int
newdatatype_setattr(newdatatypeobject *obj, char *name, PyObject *v)
{
    PyErr_Format(PyExc_RuntimeError, "Read-only attribute: %s", name);
    return -1;
}

3.4. Сравнение объектов¶

richcmpfunc tp_richcompare;

Обработчик tp_richcompare вызывается, когда необходимо провести сравнение. Он аналогичен rich comparison methods, как и __lt__(), а также вызывается PyObject_RichCompare() и PyObject_RichCompareBool().

Эта функция вызывается с двумя объектами Python и оператором в качестве аргументов, где оператор является одним из Py_EQ, Py_NE, Py_LE, Py_GE, Py_LT или Py_GT. Она должна сравнить два объекта относительно указанного оператора и вернуть Py_True или Py_False, если сравнение прошло успешно, Py_NotImplemented, чтобы указать, что сравнение не реализовано и следует попробовать метод сравнения другого объекта, или NULL, если было установлено исключение.

Вот пример реализации, для типа данных, который считается равным, если размер внутреннего указателя равен:

static PyObject *
newdatatype_richcmp(PyObject *obj1, PyObject *obj2, int op)
{
    PyObject *result;
    int c, size1, size2;

    /* code to make sure that both arguments are of type
       newdatatype omitted */

    size1 = obj1->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;
    size2 = obj2->obj_UnderlyingDatatypePtr->size;

    switch (op) {
    case Py_LT: c = size1 <  size2; break;
    case Py_LE: c = size1 <= size2; break;
    case Py_EQ: c = size1 == size2; break;
    case Py_NE: c = size1 != size2; break;
    case Py_GT: c = size1 >  size2; break;
    case Py_GE: c = size1 >= size2; break;
    }
    result = c ? Py_True : Py_False;
    Py_INCREF(result);
    return result;
 }

3.5. Поддержка абстрактных протоколов¶

Python поддерживает множество абстрактных «протоколов»; конкретные интерфейсы, предоставляемые для их использования, документированы в Слой абстрактных объектов.

Некоторые из этих абстрактных интерфейсов были определены на ранних этапах разработки реализации Python. В частности, протоколы чисел, отображения и последовательности были частью Python с самого начала. Другие протоколы были добавлены со временем. Для протоколов, которые зависят от нескольких процедур-обработчиков из реализации типа, старые протоколы были определены как необязательные блоки обработчиков, на которые ссылается объект типа. Для более новых протоколов в основном объекте типа имеются дополнительные слоты, при этом устанавливается бит флага, указывающий на то, что слоты присутствуют и должны быть проверены интерпретатором. (Бит флага не указывает на то, что значения слотов не``NULL``. Флаг может быть установлен, чтобы указать на наличие слота, но слот может быть незаполнен).

PyNumberMethods   *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods  *tp_as_mapping;

Если вы хотите, чтобы ваш объект мог действовать как число, последовательность или объект отображения, то вы помещаете адрес структуры, реализующей тип C PyNumberMethods, PySequenceMethods или PyMappingMethods соответственно. Вам предстоит заполнить эту структуру соответствующими значениями. Примеры использования каждого из них можно найти в каталоге Objects исходного дистрибутива Python.

hashfunc tp_hash;

Эта функция, если вы решите ее предоставить, должна возвращать хэш-номер для экземпляра вашего типа данных. Вот простой пример:

static Py_hash_t
newdatatype_hash(newdatatypeobject *obj)
{
    Py_hash_t result;
    result = obj->some_size + 32767 * obj->some_number;
    if (result == -1)
       result = -2;
    return result;
}

Py_hash_t - это знаковый целочисленный тип с шириной, зависящей от платформы. Возвращение -1 из tp_hash указывает на ошибку, поэтому следует быть осторожным и не возвращать его при успешном вычислении хэша, как показано выше.

ternaryfunc tp_call;

Эта функция вызывается, когда «вызывается» экземпляр вашего типа данных, например, если obj1 является экземпляром вашего типа данных, а скрипт Python содержит obj1('hello'), вызывается обработчик tp_call.

Эта функция принимает три аргумента:

1. self - это экземпляр типа данных, который является объектом вызова. Если вызов obj1('hello'), то self - это obj1.

2. args - кортеж, содержащий аргументы вызова. Вы можете использовать PyArg_ParseTuple() для извлечения аргументов.

3. kwds - это словарь аргументов ключевых слов, которые были переданы. Если это не``NULL`` и вы поддерживаете аргументы ключевых слов, используйте PyArg_ParseTupleAndKeywords() для извлечения аргументов. Если вы не хотите поддерживать аргументы ключевых слов и this не``NULL``, вызовите ошибку TypeError с сообщением о том, что аргументы ключевых слов не поддерживаются.

Вот игрушечная tp_call реализация:

static PyObject *
newdatatype_call(newdatatypeobject *self, PyObject *args, PyObject *kwds)
{
    PyObject *result;
    const char *arg1;
    const char *arg2;
    const char *arg3;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "sss:call", &arg1, &arg2, &arg3)) {
        return NULL;
    }
    result = PyUnicode_FromFormat(
        "Returning -- value: [%d] arg1: [%s] arg2: [%s] arg3: [%s]\n",
        obj->obj_UnderlyingDatatypePtr->size,
        arg1, arg2, arg3);
    return result;
}

/* Iterators */
getiterfunc tp_iter;
iternextfunc tp_iternext;

Эти функции обеспечивают поддержку протокола итераторов. Оба обработчика принимают ровно один параметр - экземпляр, для которого они вызываются, и возвращают новую ссылку. В случае ошибки они должны установить исключение и вернуть NULL. tp_iter соответствует методу Python __iter__(), а tp_iternext - методу Python __next__().

Любой объект iterable должен реализовать обработчик tp_iter, который должен возвращать объект iterator. Здесь действуют те же рекомендации, что и для классов Python:

• Для коллекций (таких как списки и кортежи), которые могут поддерживать несколько независимых итераторов, при каждом вызове tp_iter должен быть создан и возвращен новый итератор.

• Объекты, которые могут быть итерированы только один раз (обычно из-за побочных эффектов итерации, например, файловые объекты), могут реализовать tp_iter, возвращая новую ссылку на себя - и поэтому также должны реализовать обработчик tp_iternext.

Любой объект iterator должен реализовывать как tp_iter, так и tp_iternext. Обработчик tp_iter итератора должен возвращать новую ссылку на итератор. Его обработчик tp_iternext должен возвращать новую ссылку на следующий объект в итерации, если таковой имеется. Если итерация достигла конца, tp_iternext может вернуть NULL без создания исключения или установить StopIteration в дополнение к возврату NULL; избежание исключения может дать немного лучшую производительность. Если произошла фактическая ошибка, tp_iternext всегда должен установить исключение и вернуть NULL.

3.6. Слабая справочная поддержка¶

Одна из целей реализации слабых ссылок в Python - позволить любому типу участвовать в механизме слабых ссылок без накладных расходов на критичные к производительности объекты (например, числа).

Чтобы объект был слабо ссылаемым, тип расширения должен выполнять две вещи:

1. Включите в структуру объекта C поле PyObject*, предназначенное для механизма слабых ссылок. Конструктор объекта должен оставлять его NULL (что происходит автоматически при использовании значения по умолчанию tp_alloc).

2. Установите член типа tp_weaklistoffset на смещение вышеупомянутого поля в структуре объекта C, чтобы интерпретатор знал, как обращаться к этому полю и изменять его.

Конкретно, вот как тривиальная структура объекта может быть дополнена необходимым полем:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    PyObject *weakreflist;  /* List of weak references */
} TrivialObject;

И соответствующий член в статически объявленном типе object:

static PyTypeObject TrivialType = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    /* ... other members omitted for brevity ... */
    .tp_weaklistoffset = offsetof(TrivialObject, weakreflist),
};

Единственным дополнением является то, что tp_dealloc должен очистить все слабые ссылки (вызвав PyObject_ClearWeakRefs()), если поле не``NULL``:

static void
Trivial_dealloc(TrivialObject *self)
{
    /* Clear weakrefs first before calling any destructors */
    if (self->weakreflist != NULL)
        PyObject_ClearWeakRefs((PyObject *) self);
    /* ... remainder of destruction code omitted for brevity ... */
    Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject *) self);
}

3.7. Другие предложения¶

Чтобы узнать, как реализовать какой-либо конкретный метод для вашего нового типа данных, получите исходный код CPython. Перейдите в каталог Objects, затем найдите в файлах исходного кода на языке C код tp_ плюс нужную вам функцию (например, tp_richcompare). Вы найдете примеры нужной вам функции.

Когда вам нужно проверить, что объект является конкретным экземпляром реализуемого вами типа, используйте функцию PyObject_TypeCheck(). Пример ее использования может быть следующим:

if (!PyObject_TypeCheck(some_object, &MyType)) {
    PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "arg #1 not a mything");
    return NULL;
}