楔子
通过 PyObject 和 PyVarObject，我们看到了所有对象的公共信息以及变长对象的公共信息。任何一个对象，不管它是什么类型，内部必有引用计数（ob_refcnt）和类型指针（ob_type）。任何一个变长对象，不管它是什么类型，内部除了引用计数和类型指针之外，还有一个表示元素个数的 ob_size。
显然目前没有什么问题，一切都是符合预期的，但是当我们顺着时间轴回溯的话，就会发现端倪。比如：
- 当在内存中创建对象、分配空间的时候，解释器要给对象分配多大的空间？显然不能随便分配，那么对象的内存信息在什么地方？
- 对象是可以执行相关操作的，解释器怎么知道某个对象支持哪些操作呢？再比如一个整数可以和一个整数相乘，一个列表也可以和一个整数相乘，即使是相同的操作，但不同类型的对象执行也会有不同的效果，那么此时解释器又是如何进行区分的？
想都不用想，这些信息肯定都在对象的类型对象中。因为占用的空间大小实际上是对象的一个元信息，这样的元信息和其所属类型是密切相关的，因此它一定会出现在与之对应的类型对象当中。
至于支持的操作就更不用说了，我们平时自定义类的时候，功能函数都写在什么地方，显然都是写在类里面，因此一个对象支持的操作也定义在类型对象当中。
而将对象和它的类型对象关联起来的，毫无疑问正是该对象内部的 PyObject 的 ob_type 字段，也就是类型指针。我们通过对象的 ob_type 字段即可获取类型对象的指针，然后通过指针获取存储在类型对象中的某些元信息。
下面我们来看看类型对象在底层是怎么定义的。
解密 PyTypeObject
PyObject 的 ob_type 字段的类型是 PyTypeObject *，所以类型对象由 PyTypeObject 结构体负责实现，看一看它长什么样子。
// Include/pytypedefs.h
typedef struct _typeobject PyTypeObject;
// Include/cpython/object.h
struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD
const char *tp_name;
Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize;
destructor tp_dealloc;
Py_ssize_t tp_vectorcall_offset;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
PyAsyncMethods *tp_as_async;
reprfunc tp_repr;
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
reprfunc tp_str;
getattrofunc tp_getattro;
setattrofunc tp_setattro;
PyBufferProcs *tp_as_buffer;
unsigned long tp_flags;
const char *tp_doc;
traverseproc tp_traverse;
inquiry tp_clear;
richcmpfunc tp_richcompare;
Py_ssize_t tp_weaklistoffset;
getiterfunc tp_iter;
iternextfunc tp_iternext;
PyMethodDef *tp_methods;
PyMemberDef *tp_members;
PyGetSetDef *tp_getset;
PyTypeObject *tp_base;
PyObject *tp_dict;
descrgetfunc tp_descr_get;
descrsetfunc tp_descr_set;
Py_ssize_t tp_dictoffset;
initproc tp_init;
allocfunc tp_alloc;
newfunc tp_new;
freefunc tp_free;
inquiry tp_is_gc;
PyObject *tp_bases;
PyObject *tp_mro;
PyObject *tp_cache;
void *tp_subclasses;
PyObject *tp_weaklist;
destructor tp_del;
unsigned int tp_version_tag;
destructor tp_finalize;
vectorcallfunc tp_vectorcall;
unsigned char tp_watched;
};类型对象在底层对应的是 struct _typeobject，或者说 PyTypeObject，它保存了实例对象的元信息。
所以不难发现，Python 中实例对象在底层会对应不同的结构体实例，但类型对象则是对应同一个结构体实例。换句话说无论是 int、str、dict 等内置类型，还是我们使用 class 关键字自定义的类型，它们在 C 的层面都是由 PyTypeObject 这个结构体实例化得到的，只不过内部字段的值不同，PyTypeObject 这个结构体在实例化之后得到的类型对象也不同。
然后我们来看看 PyTypeObject 里面的字段都代表啥含义，字段还是比较多的，我们逐一介绍。
PyObject_VAR_HEAD
宏，会被替换为 PyVarObject，所以类型对象是一个变长对象。因此类型对象也有引用计数和类型，这与我们前面分析的是一致的。
tp_name
对应 Python 中类型对象的 __name__ 属性，即类型对象的名称。
# 类型对象在底层对应的是 PyTypeObject 结构体实例
# 它的 tp_name 字段表示类型对象的名称
print(int.__name__) # int
# 动态创建一个类
A = type("我是 A", (object,), {})
print(A.__name__) # 我是 A所以任何一个类型对象都有 __name__ 属性，也就是都有名称。
tp_basicsize，tp_itemsize
- tp_basicsize：表示创建实例对象所需的基本内存大小；
- tp_itemsize：如果对象是变长对象，并且元素保存在对应的结构体内部，比如元组，那么 tp_itemsize 表示内部每个元素的内存大小。如果是定长对象，或者虽然是变长对象，但结构体本身不保存数据，而是只保存了一个指针，那么 tp_itemsize 为 0；
tp_dealloc
析构函数，对应 Python 中类型对象的 __del__，会在实例对象被销毁时执行。
tp_vectorcall_offset
如果想调用一个对象，那么它的类型对象要定义 __call__ 函数。
class A:
def __call__(self, *args, **kwargs):
return "被调用了"
a = A()
# 如果调用 a，那么 type(a) 要定义 __call__ 函数
print(a())
"""
被调用了
"""
# 底层会转成如下逻辑
print(A.__call__(a))
"""
被调用了
"""
# 函数也是一个实例对象，它能被调用
# 说明 type(函数) 也一定实现了 __call__
def some_func(name, age):
return f"name: {name}, age: {age}"
# 函数的类型是 function
print(type(some_func))
"""
<class 'function'>
"""
# 调用函数
print(some_func("古明地觉", 17))
"""
name: 古明地觉, age: 17
"""
# 也可以这么做
print(type(some_func).__call__(some_func, "古明地觉", 17))
"""
name: 古明地觉, age: 17
"""以上就是对象最通用的调用逻辑，但通用也意味着平庸，这种调用方式的性能是不高的。自定义类的实例对象还好，因为需要支持调用的场景不多，而函数则不同，尽管它也是实例对象，但它生下来就是要被调用的。
如果函数调用也走通用逻辑的话，那么效率不高，因此 Python 从 3.8 开始引入了 vectorcall 协议，即矢量调用协议，用于优化和加速函数调用。至于它是怎么优化的，后续剖析函数的时候再细说。
总之当一个对象被调用时，如果它支持 vectorcall 协议，那么会通过 tp_vectorcall_offset 找到实现矢量调用的函数指针。
注意：vectorcall 函数指针定义在实例对象中，所以 tp_vectorcall_offset 字段维护了 vectorcall 函数指针在实例对象中的偏移量，该偏移量用于定位到一个特定的函数指针，这个函数指针符合 vectorcall 协议。
如果类型对象的 tp_vectorcall_offset 为 0，表示其实例对象不支持矢量调用，因此会退化为常规调用，即通过 __call__ 进行调用。
tp_getattr，tp_setattr
对应 Python 中类型对象的 __getattr__ 和 __setattr__，用于操作实例对象的属性。但这两个字段已经不推荐使用了，因为它要求在操作属性时，属性名必须为 C 字符串，以及不支持通过描述符协议处理属性。
所以这两个字段主要用于兼容旧版本，现在应该使用 tp_getattro 和 tp_setattro。
tp_as_number、tp_as_sequence、tp_as_mapping、tp_as_async
tp_as_number：实例对象为数值时，所支持的操作。这是一个结构体指针，指向的结构体中的每一个字段都是一个函数指针，指向的函数就是对象可以执行的操作，比如四则运算、左移、右移、取模等等。
tp_as_sequence：实例对象为序列时，所支持的操作，也是一个结构体指针。
tp_as_mapping：实例对象为映射时，所支持的操作，也是一个结构体指针。
tp_as_async：实例对象为协程时，所支持的操作，也是一个结构体指针。
tp_repr、tp_str
对应 Python 中类型对象的 __repr__ 和 __str__，用于控制实例对象的打印输出。
tp_hash
对应 Python 中类型对象的 __hash__，用于定义实例对象的哈希值。
tp_call
对应 Python 中类型对象的 __call__，用于控制实例对象的调用行为。当然这属于常规调用，而对象不仅可以支持常规调用，还可以支持上面提到的矢量调用（通过减少参数传递的开销，提升调用性能）。
但要注意的是，不管使用哪种调用协议，对象调用的行为必须都是相同的。因此一个对象如果支持矢量调用，那么它也必须支持常规调用，换句话说对象如果实现了 vectorcall，那么它的类型对象也必须实现 tp_call。
如果你在实现 vectorcall 之后发现它比 tp_call 还慢，那么你就不应该实现 vectorcall，因为实现 vectorcall 是有条件的，当条件不满足时性能反而会变差。
tp_getattro，tp_setattro
对应 Python 中类型对象的 __getattr__ 和 __setattr__。
tp_as_buffer
指向 PyBufferProcs 类型的结构体，用于共享内存。通过暴露出一个缓冲区，可以和其它对象共享同一份数据，因此当类型对象实现了 tp_as_buffer，我们也说其实例对象实现了缓冲区协议，举个例子。
import numpy as np
buf = bytearray(b"abc")
# 和 buf 共享内存
arr = np.frombuffer(buf, dtype="uint8")
print(arr) # [97 98 99]
# 修改 buf
buf[0] = 255
# 会发现 arr 也改变了，因为它和 buf 共用一块内存
print(arr) # [255 98 99]所以 tp_as_buffer 主要用于那些自身包含大量数据，且需要允许其它对象直接访问的类型。通过实现缓冲区协议，其它对象可以直接共享数据，而无需事先拷贝，这在处理大型数据或进行高性能计算时非常有用。
关于缓冲区协议，后续还会详细介绍。
tp_flags
对应 Python 中类型对象的 __flags__，负责提供类型对象本身的附加信息，通过和指定的一系列标志位进行按位与运算，即可判断该类型是否具有某个特征。
那么标志位都有哪些呢？我们介绍几个常见的。
// Include/object.h
// 类型对象的内存是否是动态分配的
// 像内置的类型对象属于静态类，它们不是动态分配的
#define Py_TPFLAGS_HEAPTYPE (1UL << 9)
// 类型对象是否允许被继承
#define Py_TPFLAGS_BASETYPE (1UL << 10)
// 类型对象的实例对象是否参与垃圾回收
#define Py_TPFLAGS_HAVE_GC (1UL << 14)
// 类型对象是否是抽象基类
#define Py_TPFLAGS_IS_ABSTRACT (1UL << 20)我们通过 Python 来演示一下。
# 是否是自定义的动态类
Py_TPFLAGS_HEAPTYPE = 1 << 9
class A:
pass
# 如果与运算的结果为真，则表示是动态类，否则不是
print(A.__flags__ & Py_TPFLAGS_HEAPTYPE)
"""
512
"""
print(int.__flags__ & Py_TPFLAGS_HEAPTYPE)
"""
0
"""
# 类型对象是否允许被继承
Py_TPFLAGS_BASETYPE = 1 << 10
# object 显然允许被继承，因此与运算的结果为真
print(object.__flags__ & Py_TPFLAGS_BASETYPE)
"""
1024
"""
# 但 memoryview 就不允许被继承
try:
class B(memoryview):
pass
except TypeError as e:
print(e)
"""
type 'memoryview' is not an acceptable base type
"""
print(memoryview.__flags__ & Py_TPFLAGS_BASETYPE)
"""
0
"""
# 类型对象的实例对象是否参与垃圾回收
Py_TPFLAGS_HAVE_GC = 1 << 14
# int 的实例对象（整数）不会产生循环引用，所以不会参与垃圾回收
print(int.__flags__ & Py_TPFLAGS_HAVE_GC)
"""
0
"""
# 但列表是会参与垃圾回收的
print(list.__flags__ & Py_TPFLAGS_HAVE_GC)
"""
16384
"""
# 类型对象是否是抽象基类
Py_TPFLAGS_IS_ABSTRACT = 1 << 20
from abc import ABCMeta, abstractmethod
# 显然 C 不是抽象基类，而 D 是
class C:
pass
class D(metaclass=ABCMeta):
@abstractmethod
def foo(self):
pass
print(C.__flags__ & Py_TPFLAGS_IS_ABSTRACT)
"""
0
"""
print(D.__flags__ & Py_TPFLAGS_IS_ABSTRACT)
"""
1048576
"""所以这就是 tp_flags 的作用，它负责描述一个类型对象都具有哪些额外特征。
tp_doc
对应 Python 中类型对象的 __doc__。
class People:
"""以前我没得选"""
print(People.__doc__)
"""
以前我没得选
"""这个比较简单。
tp_traverse，tp_clear
这两个字段是一对，负责参与垃圾回收机制。
- tp_traverse：用于标记阶段，通过遍历实例对象所引用的其它对象，确定对象之间的引用关系，帮助垃圾回收器识别出所有活跃的对象和出现循环引用的对象。
- tp_clear：用于清除阶段，负责减少出现循环引用的对象的引用计数。
tp_richcompare
负责实现对象的比较逻辑，包含 >、>=、<、<=、!=、==。
tp_weaklistoffset
弱引用列表的偏移量。
tp_iter、tp_iternext
对应 Python 中类型对象的 __iter__ 和 __next__。
tp_methods
负责保存类型对象里的成员函数，我们以 list 为例。
tp_members
负责指定可以绑定在实例对象上的属性，我们使用 class 关键字定义动态类的时候，会在 __init__ 函数中给实例对象绑定属性，而对于底层 C 来说，需要通过 tp_members 字段。
以 slice 为例，它负责创建一个切片。
lst = list(range(10))
print(lst[1: 7: 2]) # [1, 3, 5]
# 等价于
print(lst[slice(1, 7, 2)]) # [1, 3, 5]slice 是一个底层实现好的静态类，接收 start、end、step 三个参数，所以它底层的 tp_members 就是这么定义的。
对于静态类而言，可以给 self 绑定哪些属性、以及类型是什么，都已经事先在 tp_members 里面写死了，后续不可以新增或删除属性。
s = slice(1, 7, 2)
# 静态类的实例对象不可以新增或删除属性
try:
s.xx = "xx"
except AttributeError as e:
print(e)
"""
'slice' object has no attribute 'xx'
"""
# 至于能否修改，则看定义属性时是否要求属性是 READONLY
# 对于 slice 来说，它的三个属性都是 READONLY，所以不能修改
try:
s.start = 2
except AttributeError as e:
print(e)
"""
readonly attribute
"""但使用 class 自定义的动态类而言，新增、删除、修改属性都是可以的，至于里面的更多细节，后续在介绍类的时候会详细剖析。
tp_getset
指向一个 PyGetSetDef 结构体数组，里面的每个结构体都定义了一个属性的名称、获取该属性的函数、设置该属性的函数、属性的文档字符串。
- name：属性的名称，Python 代码中用来访问属性的字符串。
- get：属性的 getter 函数，如果设置了这个函数，Python 代码读取属性时会调用它。
- set：属性的 setter 函数，如果设置了这个函数，Python 代码修改属性时会调用它。
- doc：属性的文档字符串，为属性提供描述信息。
- closure：一个 void * 指针，用于传递额外的信息给 getter 和 setter，不常用。
所以我们发现 tp_getset 的作用不就类似于 @property 装饰器吗？tp_getset 数组里面的每个结构体负责实现一个 property 属性。
tp_base
对应 Python 中类型对象的 __base__，返回继承的第一个父类。
tp_dict
对应 Python 中类型对象的 __dict__，即属性字典。
tp_descr_get、tp_descr_set
对应 Python 中类型对象的 __get__ 和 __set__，用于实现描述符。
tp_dictoffset
注意它和 tp_dict 的区别，tp_dict 表示类型对象的属性字典，而 tp_dictoffset 表示实例对象的属性字典在实例对象中的偏移量。关于属性字典，后续会详细介绍。
tp_init
对应 Python 中类型对象的 __init__，用于实例对象属性的初始化。
tp_alloc
负责为实例对象申请内存，申请多大呢？取决于 tb_basicsize 和 tp_itemsize。
tp_new
对应 Python 中类型对象的 __new__，即构造函数，在 tp_new 内部会调用 tp_alloc 为实例对象申请内存。
tp_free
内存释放函数，负责释放实例对象所占的内存，注意它和 tp_dealloc 的区别与联系。tp_dealloc 表示析构函数，当对象的引用计数降到零的时候执行，内部会负责如下工作。
- 减少引用的其它对象的引用计数；
- 释放对象拥有的资源，比如文件句柄或网络连接；
- 调用内存释放函数来释放对象本身占用的内存，这一步由 tp_free 来完成。
所以要注意这几个字段之间的区别，我们再总结一下。
tp_is_gc
指示该类型对象的实例对象是否参与垃圾回收。
如果参与垃圾回收，那么 tp_flags & Py_TPFLAGS_HAVE_GC 的结果不等于 0。
tp_bases
对应 Python 中类型对象的 __bases__，返回一个元组，里面包含直接继承的所有父类。
tp_mro
对应 Python 中类型对象的 __mro__，返回一个元组，里面包含自身以及直接继承和间接继承的所有父类，直到 object。
注意：返回的元组中的类是有顺序关系的，它基于 C3 线性化算法生成，定义了方法解析的顺序。当 Python 需要查找方法或属性时，将按照此顺序进行搜索。
tp_cache
该字段不再使用，因此这里不做介绍。
tp_subclasses
等价于 Python 中类型对象的 __subclasses__，会返回继承该类的所有子类。
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(B):
pass
print(A.__subclasses__())
"""
[<class '__main__.B'>]
"""但是只返回直接继承的子类，间接继承的不算，比如这里只返回了 B，而 C 没有返回。
tp_weaklist
实例对象的弱引用列表，注意：每个实例对象都会有，而前面还提到了一个 tp_weaklistoffset，它便是弱引用列表在实例对象当中的偏移量。如果偏移量为 0，那么表示当前类型对象的实例对象不支持弱引用。
tp_del
和 tp_dealloc 作用相同，但 tp_del 主要是兼容以前的旧版本，现在直接使用 tp_dealloc 即可。
tp_version_tag
用于标记类型对象的版本，每当类型的定义发生变化时（例如添加、删除或修改成员函数），这个版本标签就会更新。解释器会使用这个版本标签来确定方法缓存是否有效，从而避免在每次方法调用时都重新解析和查找。
tp_finalize
负责在对象被销毁之前执行相应的清理操作，确保资源得到妥善处理，它的调用时机在对象的引用计数达到零之后、tp_dealloc（负责释放对象的内存）被调用之前。
该字段不常用，一般只出现在生成器和协程当中。然后 tp_dealloc、tp_del、tp_finalize 三个字段的类型是一致的，都是 destructor 类型，那么它们三者有什么区别呢？
- tp_dealloc：在所有类型对象中都需要定义，因为它是管理实例对象生命周期的关键，它负责减少引用的其它对象的引用计数，以及释放当前对象占用的内存，当然也可以执行必要的清理操作。
- tp_finalize：负责在对象的生命周期结束前执行相关清理操作，一般只用于生成器和协程当中，此时会和 tp_dealloc 搭配使用。
- tp_del：除非是兼容遗留代码，否则应避免使用 tp_del，而是依赖于更现代的垃圾回收和清理机制，即使用 tp_dealloc。
以上就是 PyTypeObject 的各个字段的含义。
一些常见的类型对象
下面来介绍一些常见的类型在底层的定义。
- int -> PyLong_Type
- str -> PyUnicode_Type
- float -> PyFloat_Type
- complex -> PyComplex_Type
- tuple -> PyTuple_Type
- list -> PyList_Type
- dict -> PyDict_Type
- set -> PySet_Type
- frozenset -> PyFrozenSet_Type
- type -> PyType_Type
Python 底层的 C API 和对象的命名都遵循统一的标准，比如类型对象均以 Py***_Type 的形式命名，当然啦，它们都是 PyTypeObject 结构体实例。
所以我们发现，Python 里的类在底层是以全局变量的形式静态定义好的。
所以实例对象可以有很多个，但类型对象则是唯一的，在底层直接以全局变量的形式静态定义好了。
比如列表的类型是 list，列表可以有很多个，但 list 类型对象则全局唯一。
data1 = [1, 2, 3]
data2 = [4, 5, 6]
print(
data1.__class__ is data2.__class__ is list
) # True如果站在 C 的角度来理解的话：
data1 和 data2 变量均指向了列表，列表在底层对应 PyListObject 结构体实例。里面字段的含义之前说过，但需要注意的是，指针数组里面保存的是对象的指针，而不是对象。不过为了方便，图中就用对象代替了。
然后列表的类型是 list，在底层对应 PyList_Type，它是 PyTypeObject 结构体实例，保存了列表的元信息（比如内存分配信息、支持的相关操作等）。
而将这两者关联起来的便是 ob_type，它位于 PyObject 中，是所有对象都具有的。因为变量只是一个 PyObject * 指针，那么解释器要如何得知变量指向的对象的类型呢？答案便是通过 ob_type 字段。
小结
类型对象全局唯一，在底层以全局变量的形式存在，不管是什么类型对象，均由 PyTypeObject 结构体实例化得到，而不同的实例对象则对应不同的结构体。
将实例对象和类型对象关联起来的，则是实例对象的 ob_type 字段，在 Python 里面可以通过调用 type 或者获取 __class__ 属性查看。
关于类型对象的更多内容，后续会继续介绍。
