Внутреннее устройство и оптимизации кортежей в CPython

Кортежи в CPython представлены структурой PyTupleObject, которая включает в себя массив указателей на объекты и размер кортежа. Длина кортежа хранится в поле ob_size, что обеспечивает быстрый доступ к размеру за O(1). При создании кортежа, CPython использует механизм переиспользования памяти freelist для кортежей размером менее 20. Это позволяет ускорить аллокацию и деаллокацию. При создании и уничтожении кортежей вызываются функции tuple_alloc и tp_dealloc соответственно.
Внутреннее устройство и оптимизации кортежей в CPython
Изображение носит иллюстративный характер

В процессе создания кортежа, если размер не превышает 20, сначала проверяется наличие свободного кортежа подходящего размера в freelist. Если такой кортеж найден, он переиспользуется. В противном случае память выделяется динамически. При деаллокации, кортежи размером менее 20 могут быть добавлены в freelist, чтобы в будущем можно было переиспользовать их память. Этот процесс включает в себя уменьшение ссылок на объекты внутри кортежа и очистку памяти.

Несмотря на то, что кортежи в Python считаются неизменяемыми, в C-API существует возможность их изменения через функцию PyTuple_SetItem. Однако эту функцию рекомендуется использовать только при создании кортежей. Использование PyTuple_SetItem для изменения уже существующих кортежей считается нарушением правил. Функция проводит проверку счётчика ссылок.

В целях эксперимента, возможно мутировать кортежи напрямую, изменяя их память с помощью ctypes. Это демонстрирует внутреннюю мутабельность кортежей на уровне C, но крайне не рекомендуется к использованию в реальных проектах из-за потенциальных проблем. Разработчики CPython планируют сделать кортежи полностью неизменяемыми даже на уровне C-API, но на данный момент существуют проблемы обратной совместимости.


Новое на сайте

20873Как Chrome и Safari мешают мошенникам красть данные? 20872Может ли один запрос взломать сервер на PHP? 20871Что скрывает критическая уязвимость GitLab с оценкой CVSS 10,0? 20870Как LiteLLM 1.107.0 превратили в ловушку для учётных данных? 20869Когда ИИ-агенты отключают контроль 20868Уязвимости Plex открыли путь майнерам и Linux-бэкдору 20867Взлом OpenCode Console: под угрозой могли оказаться ключи OpenAI, Anthropic и Google 20866Rank Math PRO: заражённое обновление оставило на сайтах самовосстанавливающийся бэкдор 20865Как исследовательские модели OpenAI обходили ограничения и присваивали чужие данные 20864Атака на BeyondTrust: шпионская группа получила доступ к серверам поддержки 20863Как пакет imgdecode превращает npm-зависимость в загрузчик вредоносного кода? 20862Как PEERSTITCH обходит проверки VPN-сессий FortiOS? 20861Что происходит, когда ИИ-агент выходит за пределы тестовой среды? 20860Как 37-летняя ошибка открыла путь к root в OpenBSD 7.9? 20859ИИ-модели для SOC: точный ответ зависит от улик
Ссылка