示例
以下是来自 概述 小节的示例,经过重写以使 I/O 缓冲区是通过使用第一个函数集从 Python 堆中分配的:
PyObject *res;
char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* for I/O */
if (buf == NULL)
return PyErr_NoMemory();
/* ...Do some I/O operation involving buf... */
res = PyBytes_FromString(buf);
PyMem_Free(buf); /* allocated with PyMem_Malloc */
return res;
使用面向类型函数集的相同代码:
PyObject *res;
char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* for I/O */
if (buf == NULL)
return PyErr_NoMemory();
/* ...Do some I/O operation involving buf... */
res = PyBytes_FromString(buf);
PyMem_Del(buf); /* allocated with PyMem_New */
return res;
请注意在以上两个示例中,缓冲区总是通过归属于相同集的函数来操纵的。 事实上,对于一个给定的内存块必须使用相同的内存 API 族,以便使得混合不同分配器的风险减至最低。 以下代码序列包含两处错误,其中一个被标记为 fatal 因为它混合了两种在不同堆上操作的不同分配器。
char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
...
PyMem_Del(buf3); /* Wrong -- should be PyMem_Free() */
free(buf2); /* Right -- allocated via malloc() */
free(buf1); /* Fatal -- should be PyMem_Del() */
除了旨在处理来自 Python 堆的原始内存块的函数之外, Python 中的对象是通过 PyObject_New()
, PyObject_NewVar()
和 PyObject_Del()
来分配和释放的。
这些将在有关如何在 C 中定义和实现新对象类型的下一章中讲解。