深入了解Python字符串对象的实现

内容简介：深入了解Python字符串对象的实现

本文介绍了 python 内部是如何管理字符串对象，以及字符串查找操作是如何实现的。

PyStringObject 结构体

Python 中的字符串对象在内部对应一个名叫 PyStringObject 的结构体。“ob_shash” 对应字符串经计算过的 hash值， “ob_sval” 指向一段长度为 “ob_size” 的字符串，且该字符串以‘null’结尾(为了兼容C)。“ob_sval”的初始大小为1个字节，且 ob_sval[0]=0(对应空字符串)。若你还想知道“ob_size”被定义的位置，可以看一看 object.h 头文件中 PyObject_VAR_HEAD 对应部分。“ob_sstate” 用来指示某个字符串是否已经存在于intern机制对应的字典中，后面我们会再次提到这一点。

typedef struct { 
 
    PyObject_VAR_HEAD 
 
    long ob_shash; 
 
    int ob_sstate; 
 
    char ob_sval[1]; 
 
} PyStringObject;  

字符串对象的创建

如下所示，当将一个新的字符串赋给一个变量时，发生了什么?

1>>> s1 = 'abc' 

运行以上代码时，内部的 C 函数 “PyString_FromString” 将被调用并生成类似下面的伪代码：

arguments: string object: 'abc' 
 
returns: Python string object with ob_sval = 'abc' 
 
PyString_FromString(string): 
 
    size = length of string 
 
    allocate string object + size for 'abc'. ob_sval will be of size: size + 1 
 
    copy string to ob_sval 
 
    return object  

每次用到新的字符串时，都将分配一个字符串对象。

共享字符串对象

Python 有一个优雅的特性，就是变量之间的短字符串是共享的，这一特性可以节省所需的内存空间。短字符串就是那些长度为 0 个或者 1 个字节的字符串。而全局变量 “interned” 对应一个用于索引这些短字符串的字典。数组 “characters” 也可用于索引那些长度为 1 个字节的字符串，比如单个字母。后面我们将看到数组 “characters” 是如何被使用的。

static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1]; 
 
static PyObject *interned;  

下面一起看看：当你在 Python 脚本中将一个短字符串赋值给一个变量时，背后发生了哪些事情。

static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1]; 
 
static PyObject *interned;  

内容为 ‘a’ 的字符串对象将被添加到 “interned” 字典中。字典中键(key)是一个指向该字符串对象的指针，而对应的值 就是一个相同的指针。在数组 “characters” 中，这一新的字符串对象在偏移量为 97 的位置被引用，因为字符 ‘a’ 的ASCII码值便是 97。变量 “s2” 也指向了这一字符串对象。

而，当另外一个变量也被相同的字符串 ‘a’ 赋值时，又会如何呢?

1>>> s3 = 'a' 

上述代码执行后，将返回之前已创建的内容相同的字符串对象。因此，‘s1’ 和 ‘s3’ 两个变量都将指向同一个字符串对象。 数组 “characters” 便是用于检测字符串 ‘a’ 是否已经存在，若存在，则返回指向该字符串对象的指针。

if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL) 
 
{ 
 
    ... 
 
    return (PyObject *)op; 
 
} 

下面我们新建一个内容为 ‘c’ 的短字符串：

1>>> s4 = 'c' 

那么，我们将得到如下结果：

我们还能发现，当按照下面 Python 脚本中的方式对一个字符串元素进行访问时，数组 “characters” 仍有用武之地。

>>> s5 = 'abc' 
 
>>> s5[0] 
 
'a'  

上面第二行代码中，返回的是数组 “characters” 偏移量为 97 的位置内的指针元素，而非新建一个值为 ‘a’的字符串。当我们访问某个字符串中的元素时，一个名叫 “string_item” d的函数将被调用，下方给出了函数体代码。其中，参数 ‘a’ 便对应着字符串 “abc”，而参数 ‘i’ 便是访问数组的索引值(本例中便为 0 )，函数返回的是指向某个字符串对象的指针。

static PyObject * 
 
string_item(PyStringObject *a, register Py_ssize_t i) 
 
{ 
 
    char pchar; 
 
    PyObject *v; 
 
    ... 
 
    pchar = a->ob_sval[i]; 
 
    v = (PyObject *)characters[pchar & UCHAR_MAX]; 
 
    if (v == NULL) 
 
        // allocate string 
 
    else { 
 
        ... 
 
        Py_INCREF(v); 
 
    } 
 
    return v; 
 
}  

数组 “characters” 也可用于函数名长度为 1 时的情形，如下所示：

>>> def a(): pass 

字符串查找

下面看看，当你在如下 Python 代码中进行字符串查找操作时，又会有那些事情发生呢?

>>> s = 'adcabcdbdabcabd' 
 
>>> s.find('abcab') 
 
>>> 11  

函数 “find” 返回一个索引值，说明是在字符串 “abcd” 的哪个位置找到字符串 “s” 的。若字符串未找到，函数返回值为 -1。

那么，内部到底干了些啥事情?内部调用了一个名为 “fastsearch” 的函数。这个函数是一个介于 BoyerMoore 和 Horspool 算法之间的混合版本，它兼具两者的优良特性。

我们将 “s”(s = ‘adcabcdbdabcabd’)称作主字符串，而将 “p”(p = ‘abcab’)称作模式串。n 和 m 分别表示字符串 s 和 字符串 p 的长度，其中，n = 15, m = 5。

在如下代码段中，明显看到，程序将进行首次判定：若 m > n,我们就知道必然不能找到这样的索引号，因此函数直接返回 -1 即可。

w = n - m; 
 
if (w < 0) 
 
return -1;  

当 m = 1 时，程序便在字符串 s 中一个个字符地进行遍历，若匹配成功则返回对应的索引位置。在本例中，变量 mode 值为 FAST_SEARCH，意味着我们想获取的是在主字符串中首次匹配的位置，而非模式串在主字符串中成功匹配的次数。

if (m <= 1) { 
 
    ... 
 
    if (mode == FAST_COUNT) { 
 
        ... 
 
    } else { 
 
        for (i = 0; i < n; i++) 
 
            if (s[i] == p[0]) 
 
                return i; 
 
    } 
 
    return -1; 
 
}  

考虑其他情况，比如 m > 1。首先创建一个压缩的boyer-moore delta 1 table(对应BM算法中的坏字符规则),在此过程中需要声明两个变量：“mask” 和 “skip”。

“mask” 是一个 32 位的位掩码(bitmask)，将其最低的 5 个特征位作为开关位。该掩码是通过和模式串 “p” 进行操作产生的。它设计成一个布隆过滤器(bloom filter)，用于检测一个字符是否出现在当前字符串中。这种机制使查找操作十分迅速，但是存在伪正的情况(false positives)。关于布隆过滤器，你想有更多了解的话可以看看 这里 。对于本例，下方说明了位掩码具体是如何产生的。

mlast = m - 1 
 
/* process pattern[:-1] */ 
 
for (mask = i = 0; i < mlast; i++) { 
 
    mask |= (1 << (p[i] & 0x1F)); 
 
} 
 
/* process pattern[-1] outside the loop */ 
 
mask |= (1 << (p[mlast] & 0x1F));  

字符串 “p” 的第一个字符为 ‘a’。字符‘a’的二进制表示为 97 = 1100001。保留最低的 5 个特征位，我们得到了 00001，因此变 “mask” 初次被设定为 10(1 << 1)。当整个字符串 “p” 都经过处理后，mask 值为 1110。那么，我们应该如何使用这个位掩码呢?通过下方这行代码，我们用其来检测字符 “c” 位于字符串 “p” 哪个位置。

if ((mask & (1 << (c & 0x1F)))) 

那么，字符 ‘a’ 在字符串 “p”(‘abcab’)中是否存在呢?1110 & (1 << (‘a’ & 0X1F)) 运算结果的值是否为 true 呢?由于 1110 & (1 << (‘a’ & 0X1F)) = 1110 & 10 = 10，可知 ‘a’ 确实存在于 ‘abcab’。当检测字符 ‘d’时，我们得到的是 false，对于其他字符(从 ‘e’ 到 ‘z’)也是同样结果。因此，在本例中此类过滤器表现十分出众。 变量 “skip” 对应目标字符在主字符串中最后一个成功匹配的字符的索引位置(从后向前匹配)。假若模式串的最后一个匹配字符在主字符串中不存在，则 “skip” 值为 模式串 “p” 的长度减去 1。本例中，模式串最后一个为匹配字符位 ‘b’,由于其在主串查找的当前位置向后跳两个字符后能够匹配到，因此变量 “skip” 的值为2。这个变量应用于一种名叫坏字符跳跃(bad-character skip)的规则。在如下示例中，p = ‘abcab’，s = ‘adcabcaba’。从主串 “s” 的 4 号索引位置(从 0 开始计算)开始匹配，若字符匹配成功则向前继续匹配。第一个匹配失败的索引位置为 1(此处 ‘b’ 不等于 ‘d’)。我们可以看到，在模式串和主串最开始匹配的末端位置往后数三个字符，主串中也有一个 ‘b’,而字符 ‘c’ 也存在于 “p” 中，因此我们跳过了随后的 ‘b’。

下面，看下查找操作的循环部分(真实代码为 C 实现，而非 Python)：

for i = 0 to n - m = 13: 
 
    if s[i+m-1] == p[m-1]: 
 
        if s[i:i+mlast] == p[0:mlast]: 
 
            return i 
 
        if s[i+m] not in p: 
 
            i += m 
 
        else: 
 
            i += skip 
 
    else: 
 
        if s[i+m] not in p: 
 
            i += m 
 
return -1  

“s[i+m] not in p” 这行测试代码是基于位掩码实现的，“i += skip” 便对应坏字符跳跃。当主串下一个待匹配的字符在 “p” 中并未找到时，则执行 “i += m” 这行代码。

下面来看看，对于字符串 “p” 和 “s” 的匹配，算法具体是如何运行的。前三个步骤与上面类似，接着，字符 ‘d’ 在字符串 “p” 并未找到，因此我们直接跳过等于“p”字符串长度的字符数，之后便迅速找到了一个匹配。

有关Python字符串对象完整的代码实现， 去这里看看(http://svn.python.org/projects/python/trunk/Objects/stringobject.c) 。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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