石頭自清潔掃拖機器人G10S評測：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經常能看到一個詞叫“縫合怪”，用來形容那些把好多功能或者外觀結合在一起的產品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產品縫合的好、縫合的實用的話，那它就成了中性詞，今
前面我們分析了列表的底層結構和擴容機制，本篇文章來聊一聊列表的創建和銷毀，以及緩存池。
創建列表，解釋器只提供了唯一的一個 Python/C API，也就是 PyList_New。這個函數接收一個 size 參數，允許我們在創建 PyListObject 對象時指定底層的 PyObject * 數組的長度。
//Objects/listobject.cPyObject *PyList_New(Py_ssize_t size){ // 聲明一個 PyListObject * 變量 // 指向即將創建的 PyListObject 對象 PyListObject *op; // 底層數組的長度必須大于等于 0 if (size < 0) { PyErr_BadInternalCall(); return NULL; } // PyList_MAXFREELIST 是一個宏，表示緩存池的容量 // 編譯時可以選擇是否禁用緩存池，默認不禁用，容量為 80#if PyList_MAXFREELIST > 0 // 獲取進程狀態對象內部的緩存池 struct _Py_list_state *state = get_list_state(); // state->numfree 表示緩存池中已緩存的元素個數 // 如果大于 0，證明有可用元素，那么會從緩存池中獲取 if (PyList_MAXFREELIST && state->numfree) { // 可用元素的數量減一 state->numfree--; // 獲取緩存的列表指針，并將指向的列表的引用計數設置為 1 op = state->free_list[state->numfree]; OBJECT_STAT_INC(from_freelist); _Py_NewReference((PyObject *)op); } else#endif { // 如果緩存池被禁用，或者緩存池中沒有可用元素 // 那么通過 PyObject_GC_New 申請內存 // 問題來了，之前申請內存不是用的 PyObject_New 嗎 // 這里為啥換成 PyObject_GC_New 呢？我們稍后再說 op = PyObject_GC_New(PyListObject, &PyList_Type); if (op == NULL) { return NULL; } } // 如果 size <= 0，那么一定等于 0，此時列表不包含任何元素 if (size <= 0) { // 那么 ob_item 直接設置為 NULL op->ob_item = NULL; } else { // 否則為底層數組申請內存，因為存儲的都是指針 // 所以大小為 size * sizeof(PyObject *) op->ob_item = (PyObject **) PyMem_Calloc(size, sizeof(PyObject *)); if (op->ob_item == NULL) { Py_DECREF(op); return PyErr_NoMemory(); } } // 將 ob_size 和 allocated 均設置為 size Py_SET_SIZE(op, size); op->allocated = size; // 讓列表被 GC 跟蹤 _PyObject_GC_TRACK(op); // 轉成泛型指針之后返回 return (PyObject *) op;}整個過程非常好理解，就是先創建一個 PyListObject 對象，然后再為底層數組申請內存，最后通過 ob_item 字段將兩者關聯起來。當然這個過程中會使用緩存池，關于緩存池一會兒再聊。
然后還要說一下內存申請函數，在這之前我們看到申請內存用的都是 PyObject_New 函數，它和這里的 PyObject_GC_New 有什么區別呢？由于涉及到 Python 的內存管理，我們暫時先不聊那么深，大家先有個基本了解即可，等到介紹內存管理和垃圾回收的時候會詳細剖析。
我們知道 Python 對象在底層都是一個結構體，并且結構體內部嵌套了 PyObject。但對于那些能夠產生循環引用的可變對象來說，它們除了 PyObject 之外，還包含了一個 PyGC_Head，用于垃圾回收。
所以 PyObject_New 和 PyObject_GC_New 接收的參數是一樣的，但后者會多申請 16 字節的內存，這 16 字節是為 PyGC_Head 準備的。那么問題來了，PyGC_Head 在什么地方呢？
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PyGC_Head 就在 PyObject 的前面，但是注意：雖然為 PyGC_Head 申請了內存，但返回的是 PyObject 的地址。至于這里面的更多細節，后續在剖析內存管理和垃圾回收的時候細說，目前先簡單了解一下即可。
然后再說一下計算內存的兩種方式：
import syslst = []# 可以調用 __sizeof__ 方法計算對象的內存print(lst.__sizeof__()) # 40# 也可以通過 sys.getsizeof 函數print(sys.getsizeof(lst)) # 56我們看到 sys.getsizeof 算出的結果會多出 16 字節，相信你能猜到原因，因為它將 PyGC_Head 也算進去了，而對象的 __sizeof__ 方法則不會算在內。
不過對于字符串、整數、浮點數這種不會產生循環引用的對象來說，由于沒有 PyGC_Head，所以兩種方式計算的結果是一樣的。
import sysprint("".__sizeof__()) # 49print(sys.getsizeof("")) # 49print((123).__sizeof__()) # 28print(sys.getsizeof(123)) # 28以上就是列表的創建，整個過程不難理解。
創建 PyListObject 對象時，會先檢測緩存池 free_list 里面是否有可用的對象，有的話直接拿來用，否則通過 malloc 在系統堆上申請。列表的緩存池是使用數組實現的，里面最多維護 80 個 PyListObject 對象。
// Include/internal/pycore_list.h#define PyList_MAXFREELIST 80struct _Py_list_state {#if PyList_MAXFREELIST > 0 // free_list 是一個 PyListObject * 數組，容量為 80 // 添加元素時會從數組的尾部添加 // 獲取元素時也會從數組的尾部獲取 PyListObject *free_list[PyList_MAXFREELIST]; // 緩存池中可用元素數量 int numfree;#endif};// Objects/listobject.cstatic struct _Py_list_state *get_list_state(void){ // 列表緩存池會在解釋器啟動時創建好，并放在進程狀態對象中 PyInterpreterState *interp = _PyInterpreterState_GET(); // 返回 struct _Py_list_state 實例 return &interp->list;}根據之前的經驗我們知道，既然創建的時候能從緩存池中獲取，那么在執行析構函數的時候也要把列表放到緩存池里面。看一下列表的析構函數，它由 PyList_Type 的 tp_dealloc 字段負責，而該字段被設置為 list_dealloc。
// Objects/listobject.cstatic voidlist_dealloc(PyListObject *op){ Py_ssize_t i; // 列表可能會產生循環引用，因此創建之后要被 GC 跟蹤 // 而現在要被回收了，所以也要取消 GC 跟蹤 PyObject_GC_UnTrack(op); // 這一步的作用，稍后再說 Py_TRASHCAN_BEGIN(op, list_dealloc) // 先釋放底層數組 if (op->ob_item != NULL) { // 但是釋放之前，還有一件重要的事情 // 要將底層數組中每個指針指向的對象的引用計數都減去 1 // 因為它們不再持有對"對象"的引用 i = Py_SIZE(op); while (--i >= 0) { Py_XDECREF(op->ob_item[i]); } // 然后釋放底層數組所占的內存 PyMem_Free(op->ob_item); }#if PyList_MAXFREELIST > 0 // 獲取緩存池 struct _Py_list_state *state = get_list_state(); // 如果已緩存的元素小于 80 個，并且 op 指向的是列表 // 那么將 op 追加到數組中，并將 numfree 自增 1 if (state->numfree < PyList_MAXFREELIST && PyList_CheckExact(op)) { state->free_list[state->numfree++] = op; OBJECT_STAT_INC(to_freelist); } else#endif { // 否則將列表的內存釋放掉 Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op); } Py_TRASHCAN_END}我們知道創建一個 PyListObject 對象會分為兩步，先創建 PyListObject 對象，然后創建底層數組，最后讓 PyListObject 對象的 ob_item 字段指向底層數組的首元素。
同理，在銷毀一個 PyListObject 對象時，會先釋放 ob_item 維護的底層數組，然后在緩存池已滿的情況下再釋放 PyListObject 對象自身。
現在我們算是明白了緩存池的機制，本來在銷毀列表時，要將它的內存釋放。但因為緩存池機制，解釋器并沒有這么做，而是將它的指針放在了緩存池里，至于列表對象則依舊駐留在堆上，只是我們已經無法再訪問了。
當以后創建新的 PyListObject 對象時，解釋器會首先喚醒這些已經死去的 PyListObject 對象，給它們一個洗心革面、重新做人的機會。但需要注意的是，這里緩存的僅僅是 PyListObject 對象，對于底層數組，其 ob_item 已經不再指向了。
從 list_dealloc 中我們可以看到，PyListObject 對象的指針在放進緩存池之前，ob_item 指向的數組就已經被釋放掉了，同時數組中指針指向的對象的引用計數會減 1。所以最終數組中這些指針指向的對象也大難臨頭各自飛了，或生存、或毀滅，總之此時和 PyListObject 之間已經沒有任何聯系了。
但是為什么要這么做呢？為什么不連底層數組也一起維護呢？可以想一下，如果繼續維護的話，數組中指針指向的對象永遠不會被釋放，那么很可能會產生懸空指針的問題。
但實際上是可以將底層數組進行保留的，做法是只將數組中指針指向的對象的引用計數減 1，然后將數組中的指針都設置為 NULL，不再指向之前的對象，但并不釋放底層數組本身所占用的內存空間。這樣一來釋放的內存不會交給系統堆，那么再次分配的時候，速度會快很多。但這樣會帶來兩個問題。
1）這些內存沒人用也會一直占著，并且只能供 PyListObject 對象的 ob_item 指向的底層數組使用。
2）基于緩存池獲取的列表的容量，和新創建的列表的容量不一定匹配。比如底層數組長度為 6 的 PyListObject * 被放入了緩存池，那么表示列表最多容納 6 個元素，但如果我們要創建一個長度為 8 的列表怎么辦？此時依舊要重新為底層數組申請內存。
因此基于以上兩個原因，Python 選擇將底層數組所占的內存交還給了系統堆，當然也節省了內存。
lst1 = [1, 2, 3]print(id(lst1)) # 139671899367680# 扔到緩存池中，放在數組的尾部del lst1# 從緩存池中獲取，也會從數組的尾部開始拿lst2 = [1, 2, 3]print(id(lst2)) # 139671899367680# 因此打印的地址是一樣的以上就是列表的創建和銷毀，以及它的緩存池原理。
在看列表的銷毀過程時，我們注意到里面有這么一行代碼。
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這是做什么的呢，首先在 Python 中，我們可以創建具有深度遞歸的對象，比如：
L = Nonefor i in range(2 ** 20): L = [L]del L此時的 L 就是一個嵌套了 2 ** 20 層的列表，當我們刪除 L 的時候，會先銷毀 L[0]、然后銷毀 L[0][0]，以此類推，直到遞歸深度為 2 ** 20。
而這樣的深度毫無疑問會溢出 C 的調用棧，導致解釋器崩潰。但事實上我們在 del L 的時候解釋器并沒有崩潰，原因就是 CPython 發明了一種名為 trashcan 的機制，它通過延遲銷毀的方式來限制銷毀的遞歸深度。關于這一特性，我們知道就好了，不用太關注。
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