Quel est le principe de mise en œuvre des listes dans la machine virtuelle Python ?

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    /* Vector of pointers to list elements.  list[0] is ob_item[0], etc. */
    PyObject **ob_item;
 
    /* ob_item contains space for 'allocated' elements.  The number
     * currently in use is ob_size.
     * Invariants:
     *     0 <= ob_size <= allocated
     *     len(list) == ob_size
     *     ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0
     * list.sort() temporarily sets allocated to -1 to detect mutations.
     *
     * Items must normally not be NULL, except during construction when
     * the list is not yet visible outside the function that builds it.
     */
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
 
#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;
typedef struct {
    PyObject ob_base;
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;
 
typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA // 这个宏定义为空
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;

/* Empty list reuse scheme to save calls to malloc and free */
#ifndef PyList_MAXFREELIST
#define PyList_MAXFREELIST 80
#endif
static PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST];
static int numfree = 0;

PyObject *
PyList_New(Py_ssize_t size)
{
    PyListObject *op;
    size_t nbytes;
 
    /* 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 *);
  // 如果 numfree 不等于 0 那么说明现在 free_list 有之前使用被释放的内存空间直接使用这部分即可
    if (numfree) {
        numfree--;
        op = free_list[numfree]; // 将对应的首地址返回
        _Py_NewReference((PyObject *)op); // 这条语句的含义是将 op 这个对象的 reference count 设置成 1
    } else {
      // 如果没有空闲的内存空间 那么就需要申请内存空间 这个函数也会对对象的 reference count 进行初始化 设置成 1
        op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type);
        if (op == NULL)
            return NULL;
    }
  /* 下面是申请列表对象当中的 ob_item 申请内存空间，上面只是给列表本身申请内存空间，但是列表当中有许多元素
  	保存这些元素也是需要内存空间的 下面便是给这些对象申请内存空间
  */
    if (size <= 0)
        op->ob_item = NULL;
    else {
        op->ob_item = (PyObject **) PyMem_MALLOC(nbytes);
      // 如果申请内存空间失败 则报错
        if (op->ob_item == NULL) {
            Py_DECREF(op);
            return PyErr_NoMemory();
        }
      // 对元素进行初始化操作 全部赋值成 0
        memset(op->ob_item, 0, nbytes);
    }
  // Py_SIZE 是一个宏
    Py_SIZE(op) = size; // 这条语句会被展开成 (PyVarObject*)(ob))->ob_size = size
  // 分配数组的元素个数是 size
    op->allocated = size;
  // 下面这条语句对于垃圾回收比较重要 主要作用就是将这个列表对象加入到垃圾回收的链表当中
  // 后面如果这个对象的 reference count 变成 0 或者其他情况 就可以进行垃圾回收了
    _PyObject_GC_TRACK(op);
    return (PyObject *) op;
}

TARGET(BUILD_LIST) {
    PyObject *list =  PyList_New(oparg);
    if (list == NULL)
        goto error;
    while (--oparg >= 0) {
        PyObject *item = POP();
        PyList_SET_ITEM(list, oparg, item);
    }
    PUSH(list);
    DISPATCH();
}

static PyObject *
// 这个函数的传入参数是列表本身 self 需要 append 的元素为 v
  // 也就是将对象 v 加入到列表 self 当中
listappend(PyListObject *self, PyObject *v)
{
    if (app1(self, v) == 0)
        Py_RETURN_NONE;
    return NULL;
}
 
static int
app1(PyListObject *self, PyObject *v)
{
  // PyList_GET_SIZE(self) 展开之后为 ((PyVarObject*)(self))->ob_size
    Py_ssize_t n = PyList_GET_SIZE(self);
 
    assert (v != NULL);
  // 如果元素的个数已经等于允许的最大的元素个数 就报错
    if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
        PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
            "cannot add more objects to list");
        return -1;
    }
	// 下面的函数 list_resize 会保存 ob_item 指向的位置能够容纳最少 n+1 个元素（PyObject *）
  // 如果容量不够就会进行扩容操作
    if (list_resize(self, n+1) == -1)
        return -1;
		
  // 将对象 v 的 reference count 加一 因为列表当中使用了一次这个对象 所以对象的引用计数需要进行加一操作
    Py_INCREF(v);
    PyList_SET_ITEM(self, n, v); // 宏展开之后 ((PyListObject *)(op))->ob_item[i] = v
    return 0;
}

static int
list_resize(PyListObject *self, Py_ssize_t newsize)
{
    PyObject **items;
    size_t new_allocated;
    Py_ssize_t allocated = self->allocated;
 
    /* Bypass realloc() when a previous overallocation is large enough
       to accommodate the newsize.  If the newsize falls lower than half
       the allocated size, then proceed with the realloc() to shrink the list.
    */
  // 如果列表已经分配的元素个数大于需求个数 newsize 的就直接返回不需要进行扩容
    if (allocated >= newsize && newsize >= (allocated >> 1)) {
        assert(self->ob_item != NULL || newsize == 0);
        Py_SIZE(self) = newsize;
        return 0;
    }
 
    /* This over-allocates proportional to the list size, making room
     * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
     * enough to give linear-time amortized behavior over a long
     * sequence of appends() in the presence of a poorly-performing
     * system realloc().
     * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
     */
  // 这是核心的数组大小扩容机制 new_allocated 表示新增的数组大小
    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 这是一个宏定义 会申请 new_allocated 个数元素并且将原来数组的元素拷贝到新的数组当中
        PyMem_RESIZE(items, PyObject *, new_allocated);
    else
        items = NULL;
  // 如果没有申请到内存 那么报错
    if (items == NULL) {
        PyErr_NoMemory();
        return -1;
    }
  // 更新列表当中的元素数据
    self->ob_item = items;
    Py_SIZE(self) = newsize;
    self->allocated = new_allocated;
    return 0;
}

int
PyList_Insert(PyObject *op, Py_ssize_t where, PyObject *newitem)
{
  // 检查是否是列表类型
    if (!PyList_Check(op)) {
        PyErr_BadInternalCall();
        return -1;
    }
  // 如果是列表类型则进行插入操作
    return ins1((PyListObject *)op, where, newitem);
}
 
static int
ins1(PyListObject *self, Py_ssize_t where, PyObject *v)
{
    Py_ssize_t i, n = Py_SIZE(self);
    PyObject **items;
    if (v == NULL) {
        PyErr_BadInternalCall();
        return -1;
    }
  // 如果列表的元素个数超过限制 则进行报错
    if (n == PY_SSIZE_T_MAX) {
        PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
            "cannot add more objects to list");
        return -1;
    }
  // 确保列表能够容纳 n + 1 个元素
    if (list_resize(self, n+1) == -1)
        return -1;
  // 这里是 python 的一个小 trick 就是下标能够有负数的原理
    if (where < 0) {
        where += n;
        if (where < 0)
            where = 0;
    }
    if (where > n)
        where = n;
    items = self->ob_item;
  // 从后往前进行元素的拷贝操作，也就是将插入位置及其之后的元素往后移动一个位置
    for (i = n; --i >= where; )
        items[i+1] = items[i];
  // 因为链表应用的对象，因此对象的 reference count 需要进行加一操作
    Py_INCREF(v);
  // 在列表当中保存对象 v 
    items[where] = v;
    return 0;
}

static PyObject *
listremove(PyListObject *self, PyObject *v)
{
    Py_ssize_t i;
  	// 编译数组 ob_item 查找和对象 v 相等的元素并且将其删除
    for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) {
        int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ);
        if (cmp > 0) {
            if (list_ass_slice(self, i, i+1,
                               (PyObject *)NULL) == 0)
                Py_RETURN_NONE;
            return NULL;
        }
        else if (cmp < 0)
            return NULL;
    }
  	// 如果没有找到这个元素就进行报错处理 在下面有一个例子重新编译 python 解释器 将这个错误内容修改的例子
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "list.remove(x): x not in list");
    return NULL;
}

data = []
data.remove(1)

static PyObject *
listcount(PyListObject *self, PyObject *v)
{
    Py_ssize_t count = 0;
    Py_ssize_t i;
 
    for (i = 0; i < Py_SIZE(self); i++) {
        int cmp = PyObject_RichCompareBool(self->ob_item[i], v, Py_EQ);
      // 如果相等则将 count 进行加一操作
        if (cmp > 0)
            count++;
      // 如果出现错误就返回 NULL
        else if (cmp < 0)
            return NULL;
    }
  // 将一个 Py_ssize_t 的变量变成 python 当中的对象
    return PyLong_FromSsize_t(count);
}

>>> a = [1, 2, [3, 4]]
>>> b = a.copy()
>>> b[2][1] = 5
>>> b
[1, 2, [3, 5]]

static PyObject *
listcopy(PyListObject *self)
{
    return list_slice(self, 0, Py_SIZE(self));
}
 
static PyObject *
list_slice(PyListObject *a, Py_ssize_t ilow, Py_ssize_t ihigh)
{
  // Py_SIZE(a) 返回列表 a 当中元素的个数（注意不是数组的长度 allocated）
    PyListObject *np;
    PyObject **src, **dest;
    Py_ssize_t i, len;
    if (ilow < 0)
        ilow = 0;
    else if (ilow > Py_SIZE(a))
        ilow = Py_SIZE(a);
    if (ihigh < ilow)
        ihigh = ilow;
    else if (ihigh > Py_SIZE(a))
        ihigh = Py_SIZE(a);
    len = ihigh - ilow;
    np = (PyListObject *) PyList_New(len);
    if (np == NULL)
        return NULL;
 
    src = a->ob_item + ilow;
    dest = np->ob_item;
  // 可以看到这里循环拷贝的是指向真实 python 对象的指针 并不是真实的对象
    for (i = 0; i < len; i++) {
        PyObject *v = src[i];
      // 同样的因为并没有创建新的对象，但是这个对象被新的列表使用到啦 因此他的 reference count 需要进行加一操作 Py_INCREF(v) 的作用：将对象 v 的 reference count 加一
        Py_INCREF(v);
        dest[i] = v;
    }
    return (PyObject *)np;
}

static PyObject *
listclear(PyListObject *self)
{
    list_clear(self);
    Py_RETURN_NONE;
}
 
static int
list_clear(PyListObject *a)
{
    Py_ssize_t i;
    PyObject **item = a->ob_item;
    if (item != NULL) {
        /* Because XDECREF can recursively invoke operations on
           this list, we make it empty first. */
        i = Py_SIZE(a);
        Py_SIZE(a) = 0;
        a->ob_item = NULL;
        a->allocated = 0;
        while (--i >= 0) {
            Py_XDECREF(item[i]);
        }
        PyMem_FREE(item);
    }
    /* Never fails; the return value can be ignored.
       Note that there is no guarantee that the list is actually empty
       at this point, because XDECREF may have populated it again! */
    return 0;
}

>>> a = [i for i in range(10)]
>>> a.reverse()
>>> a
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

static PyObject *
listreverse(PyListObject *self)
{
    if (Py_SIZE(self) > 1)
        reverse_slice(self->ob_item, self->ob_item + Py_SIZE(self));
    Py_RETURN_NONE;
}
 
static void
reverse_slice(PyObject **lo, PyObject **hi)
{
    assert(lo && hi);
 
    --hi;
    while (lo < hi) {
        PyObject *t = *lo;
        *lo = *hi;
        *hi = t;
        ++lo;
        --hi;
    }
}