Python内建类型bytes实例代码分析

这篇文章主要讲解了“python内建类型bytes实例代码分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python内建类型bytes实例代码分析”吧！

1 bytes和str之间的关系

不少语言中的字符串都是由字符数组（或称为字节序列）来表示的，例如C语言：

char str[] = "Hello World!";

由于一个字节最多只能表示256种字符，要想覆盖众多的字符（例如汉字），就需要通过多个字节来表示一个字符，即多字节编码。但由于原始字节序列中没有维护编码信息，操作不慎就很容易导致各种乱码现象。

Python提供的解决方法是使用Unicode对象（也就是str对象），Unicode口语表示各种字符，无需关心编码。但是在存储或者网络通讯时，字符串对象需要序列化成字节序列。为此，Python额外提供了字节序列对象——bytes。

str和bytes的关系如图所示：

str对象统一表示一个字符串，不需要关心编码；计算机通过字节序列与存储介质和网络介质打交道，字节序列用bytes对象表示；存储或传输str对象时，需要将其序列化成字节序列，序列化过程也是编码的过程。

2 bytes对象的结构：PyBytesObject

C源码：

typedef struct {    PyObject_VAR_HEAD    Py_hash_t ob_shash;    char ob_sval[1];    } PyBytesObject;

源码分析：

字符数组ob_sval存储对应的字符，但是ob_sval数组的长度并不是ob_size，而是ob_size + 1.这是Python为待存储的字节序列额外分配了一个字节，用于在末尾处保存’\0’，以便兼容C字符串。

ob_shash：用于保存字节序列的哈希值。由于计算bytes对象的哈希值需要遍历其内部的字符数组，开销相对较大。因此Python选择将哈希值保存起来，以空间换时间（随处可见的思想，hh），避免重复计算。

图示如下：

3 bytes对象的行为

3.1 PyBytes_Type

C源码：

PyTypeObject PyBytes_Type = {    PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0)    "bytes",    PyBytesObject_SIZE,    sizeof(char),    // ...    &bytes_as_number,                               &bytes_as_sequence,                             &bytes_as_mapping,                              (hashfunc)bytes_hash,                           // ...};

数值型操作bytes_as_number：

static PyNumberMethods bytes_as_number = {    0,                  0,                  0,                  bytes_mod,      };

bytes_mod：

static PyObject *bytes_mod(PyObject *self, PyObject *arg){    if (!PyBytes_Check(self)) {        Py_RETURN_NOTIMPLEMENTED;    }    return _PyBytes_FORMatEx(PyBytes_AS_STRING(self), PyBytes_GET_SIZE(self),                             arg, 0);}

可以看到，bytes对象只是借用%运算符实现字符串格式化，并不是真正意义上的数值运算（这里其实和最开始的分类标准是有点歧义的，按标准应该再分一个“格式型操作”，不过灵活处理也是必须的）：

>>> b'msg: a = %d, b = %d' % (1, 2)b'msg: a = 1, b = 2'

序列型操作bytes_as_sequence：

static PySequenceMethods bytes_as_sequence = {    (lenfunc)bytes_length,     (binaryfunc)bytes_concat,     (ssizeargfunc)bytes_repeat,     (ssizeargfunc)bytes_item,     0,                      0,                      0,                      (objobjproc)bytes_contains };

bytes支持的序列型操作包括以下5个：

• bytes_length：查询序列长度

• bytes_concat：将两个序列合并为一个

• bytes_repeat：将序列重复多次

• bytes_item：取出给定下标的序列元素

• bytes_contains：包含关系判断

关联型操作bytes_as_mapping：

static PyMappingMethods bytes_as_mapping = {    (lenfunc)bytes_length,    (binaryfunc)bytes_subscript,    0,};

可以看到bytes支持获取长度和切片两个操作。

3.2 bytes_as_sequence

这里我们主要介绍以下bytes_as_sequence相关的操作

bytes_as_sequence中的操作都不复杂，但是会有一个“陷阱”，这里我们以bytes_concat操作来认识一下这个问题。C源码如下：

static PyObject *bytes_concat(PyObject *a, PyObject *b){    Py_buffer va, vb;    PyObject *result = NULL;    va.len = -1;    vb.len = -1;    if (PyObject_GetBuffer(a, &va, PyBUF_SIMPLE) != 0 ||        PyObject_GetBuffer(b, &vb, PyBUF_SIMPLE) != 0) {        PyErr_Format(PyExc_TypeError, "can't concat %.100s to %.100s",                     Py_TYPE(b)->tp_name, Py_TYPE(a)->tp_name);        Goto done;    }        if (va.len == 0 && PyBytes_CheckExact(b)) {        result = b;        Py_INCREF(result);        goto done;    }    if (vb.len == 0 && PyBytes_CheckExact(a)) {        result = a;        Py_INCREF(result);        goto done;    }    if (va.len > PY_SSIZE_T_MAX - vb.len) {        PyErr_NoMemory();        goto done;    }    result = PyBytes_FromStringAndSize(NULL, va.len + vb.len);    if (result != NULL) {        memcpy(PyBytes_AS_STRING(result), va.buf, va.len);        memcpy(PyBytes_AS_STRING(result) + va.len, vb.buf, vb.len);    }  done:    if (va.len != -1)        PyBuffer_Release(&va);    if (vb.len != -1)        PyBuffer_Release(&vb);    return result;}

bytes_concat源码大家可自行分析，这里直接以图示形式来展示，主要是为了说明其中的“陷阱”。图示如下：

• Py_buffer提供了一套操作对象缓冲区的统一接口，屏蔽不同类型对象的内部差异

• bytes_concat则将两个对象的缓冲区拷贝到一起，形成新的bytes对象

上述的拷贝过程是比较清晰的，但是这里隐藏着一个问题——数据拷贝的陷阱。

以合并3个bytes对象为例：

>>> a = b'abc'>>> b = b'def'>>> c = b'ghi'>>> result = a + b + c>>> resultb'abcdefghi'

本质上这个过程会合并两次

>>> t = a + b>>> result = t + c

在这个过程中，a和b的数据都会被拷贝两遍，图示如下：

不难推出，合并n个bytes对象，头两个对象需要拷贝n - 1次，只有最后一个对象不需要重复拷贝，平均下来每个对象大约要拷贝n/2次。因此，下面的代码：

>>> result = b''>>> for b in segments:    result += s

效率是很低的。我们可以使用join()来优化：

>>> result = b''.join(segments)

join()方法是bytes对象提供的一个内建方法，可以高效合并多个bytes对象。join方法对数据拷贝进行了优化：先遍历待合并对象，计算总长度；然后根据总长度创建目标对象；最后再遍历待合并对象，逐一拷贝数据。这样一来，每个对象只需要拷贝一次，解决了重复拷贝的陷阱。（具体源码大家可以自行去查看）

4 字符缓冲池

和小整数一样，字符对象（即单字节的bytes对象）数量也很少，只有256个，但使用频率非常高，因此以空间换时间能明显提升执行效率。字符缓冲池源码如下：

static PyBytesObject *characters[UCHAR_MAX + 1];

下面我们从创建bytes对象的过程来看一下字符缓冲池的使用：PyBytes_FromStringAndSize()函数是负责创建bytes对象的通用接口，源码如下：

PyObject *PyBytes_FromStringAndSize(const char *str, Py_ssize_t size){    PyBytesObject *op;    if (size < 0) {        PyErr_SetString(PyExc_SystemError,            "Negative size passed to PyBytes_FromStringAndSize");        return NULL;    }    if (size == 1 && str != NULL &&        (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL)    {#ifdef COUNT_ALLOCS        one_strings++;#endif        Py_INCREF(op);        return (PyObject *)op;    }    op = (PyBytesObject *)_PyBytes_FromSize(size, 0);    if (op == NULL)        return NULL;    if (str == NULL)        return (PyObject *) op;    memcpy(op->ob_sval, str, size);        if (size == 1) {        characters[*str & UCHAR_MAX] = op;        Py_INCREF(op);    }    return (PyObject *) op;}

其中涉及字符缓冲区维护的关键步骤如下：

第10~17行：如果创建的对象为单字节对象，会先在characters数组的对应序号判断是否已经有相应的对象存储在了缓冲区中，如果有则直接取出

第28~31行：如果创建的对象为单字节对象，并且之前已经判断了不在缓冲区中，则将其放入字符缓冲池的对应位置

由此可见，当Python程序开始运行时，字符缓冲池是空的。随着单字节bytes对象的创建，缓冲池中的对象就慢慢多了起来。当缓冲池已缓存b’1’、b’2’、b’3’、b’a’、b’b’、b’c’这几个字符时，内部结构如下：

示例：

注：这里大家可能在IDLE和PyCharm中获得的结果不一致，这个问题在之前的博客中也提到过，查阅资料后得到的结论是：IDLE运行和PyCharm运行的方式不同。这里我将PyCharm代码对应的代码对象反编译的结果展示给大家，但我对IDLE的认识还比较薄弱，以后有机会再给大家详细补充这个知识（抱拳~）。这里大家还是先以认识字符缓冲区这个概念为主，当然字节码的相关知识掌握好了也是很有帮助的。以下是PyCharm运行的结果：

以下操作的相关讲解可以看这篇博客：

Python源码学习笔记：Python程序执行过程与字节码

示例1：

下面我们来看一下反编译的结果：（下面的文件路径我省略了，大家自己试验的时候要输入正确的路径）

>>> text = open('D:\\...\\test2.py').read()>>> result= compile(text,'D:\\...\\test2.py', 'exec')>>> import dis>>> dis.dis(result)  1           0 LOAD_CONST               0 (b'a')              2 STORE_NAME               0 (a)  2           4 LOAD_CONST               0 (b'a')              6 STORE_NAME               1 (b)  3           8 LOAD_NAME                2 (print)             10 LOAD_NAME                0 (a)             12 LOAD_NAME                1 (b)             14 IS_OP                    0             16 CALL_FUNCTioN            1             18 POP_TOP             20 LOAD_CONST               1 (None)             22 RETURN_VALUE

可以很清晰地看到，第5行和第8行的LOAD_CONST指令操作的都是下标为0的常量b’a’，因此此时a和b对应的是同一个对象，我们打印看一下：

>>> result.co_consts[0]b'a'

示例2：

为了确认只会缓存单字节的bytes对象，我在这里又尝试了多字节的bytes对象，同样还是在PyCharm环境下尝试：

结果是比较出乎意料的：多字节的bytes对象依然是同一个。为了验证这个想法，我们先来看一下对代码对象的反编译结果：

>>> text = open('D:\\...\\test3.py').read()>>> result= compile(text,'D:\\...\\test3.py', 'exec')>>> import dis>>> dis.dis(result)  1           0 LOAD_CONST               0 (b'abc')              2 STORE_NAME               0 (a)  2           4 LOAD_CONST               0 (b'abc')              6 STORE_NAME               1 (b)  3           8 LOAD_NAME                2 (print)             10 LOAD_NAME                0 (a)             12 LOAD_NAME                1 (b)             14 IS_OP                    0             16 CALL_FUNCTION            1             18 POP_TOP             20 LOAD_CONST               1 (None)             22 RETURN_VALUE>>> result.co_consts[0]b'abc'

可以看到，反编译的结果和单字节的bytes对象没有区别。

感谢各位的阅读，以上就是“Python内建类型bytes实例代码分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python内建类型bytes实例代码分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！