Type Object Structures

Perhaps one of the most important structures of the Python object system is the structure that defines a new type: the PyTypeObject structure. Type objects can be handled using any of the PyObject_* or PyType_* functions, but do not offer much that’s interesting to most Python applications. These objects are fundamental to how objects behave, so they are very important to the interpreter itself and to any extension module that implements new types.

형 객체는 대부분 표준형보다 상당히 큽니다. 크기가 큰 이유는 각 형 객체가 많은 수의 값을 저장하기 때문인데, 주로 C 함수 포인터이고 각기 형의 기능 중 작은 부분을 구현합니다. 이 섹션에서는 형 객체의 필드를 자세히 살펴봅니다. 필드는 구조체에서 나타나는 순서대로 설명됩니다.

다음의 간략 참조 외에도, 섹션은 PyTypeObject의 의미와 사용에 대한 통찰을 제공합니다.

간략 참조

“tp 슬롯”

PyTypeObject 슬롯 [1]

특수 메서드/어트리뷰트

정보 [2]

O

T

D

I

<R> tp_name

const char *

__name__

X

X

tp_basicsize

Py_ssize_t

X

X

X

tp_itemsize

Py_ssize_t

X

X

tp_dealloc

destructor

X

X

X

tp_vectorcall_offset

Py_ssize_t

X

X

(tp_getattr)

getattrfunc

__getattribute__, __getattr__

G

(tp_setattr)

setattrfunc

__setattr__, __delattr__

G

tp_as_async

PyAsyncMethods *

서브 슬롯

%

tp_repr

reprfunc

__repr__

X

X

X

tp_as_number

PyNumberMethods *

서브 슬롯

%

tp_as_sequence

PySequenceMethods *

서브 슬롯

%

tp_as_mapping

PyMappingMethods *

서브 슬롯

%

tp_hash

hashfunc

__hash__

X

G

tp_call

ternaryfunc

__call__

X

X

tp_str

reprfunc

__str__

X

X

tp_getattro

getattrofunc

__getattribute__, __getattr__

X

X

G

tp_setattro

setattrofunc

__setattr__, __delattr__

X

X

G

tp_as_buffer

PyBufferProcs *

서브 슬롯

%

tp_flags

unsigned long

X

X

?

tp_doc

const char *

__doc__

X

X

tp_traverse

traverseproc

X

G

tp_clear

inquiry

X

G

tp_richcompare

richcmpfunc

__lt__, __le__, __eq__, __ne__, __gt__, __ge__

X

G

(tp_weaklistoffset)

Py_ssize_t

X

?

tp_iter

getiterfunc

__iter__

X

tp_iternext

iternextfunc

__next__

X

tp_methods

PyMethodDef []

X

X

tp_members

PyMemberDef []

X

tp_getset

PyGetSetDef []

X

X

tp_base

PyTypeObject *

__base__

X

tp_dict

PyObject *

__dict__

?

tp_descr_get

descrgetfunc

__get__

X

tp_descr_set

descrsetfunc

__set__, __delete__

X

(tp_dictoffset)

Py_ssize_t

X

?

tp_init

initproc

__init__

X

X

X

tp_alloc

allocfunc

X

?

?

tp_new

newfunc

__new__

X

X

?

?

tp_free

freefunc

X

X

?

?

tp_is_gc

inquiry

X

X

<tp_bases>

PyObject *

__bases__

~

<tp_mro>

PyObject *

__mro__

~

[tp_cache]

PyObject *

[tp_subclasses]

void *

__subclasses__

[tp_weaklist]

PyObject *

(tp_del)

destructor

[tp_version_tag]

unsigned int

tp_finalize

destructor

__del__

X

tp_vectorcall

vectorcallfunc

[tp_watched]

unsigned char

서브 슬롯

슬롯

특수 메서드

am_await

unaryfunc

__await__

am_aiter

unaryfunc

__aiter__

am_anext

unaryfunc

__anext__

am_send

sendfunc

nb_add

binaryfunc

__add__ __radd__

nb_inplace_add

binaryfunc

__iadd__

nb_subtract

binaryfunc

__sub__ __rsub__

nb_inplace_subtract

binaryfunc

__isub__

nb_multiply

binaryfunc

__mul__ __rmul__

nb_inplace_multiply

binaryfunc

__imul__

nb_remainder

binaryfunc

__mod__ __rmod__

nb_inplace_remainder

binaryfunc

__imod__

nb_divmod

binaryfunc

__divmod__ __rdivmod__

nb_power

ternaryfunc

__pow__ __rpow__

nb_inplace_power

ternaryfunc

__ipow__

nb_negative

unaryfunc

__neg__

nb_positive

unaryfunc

__pos__

nb_absolute

unaryfunc

__abs__

nb_bool

inquiry

__bool__

nb_invert

unaryfunc

__invert__

nb_lshift

binaryfunc

__lshift__ __rlshift__

nb_inplace_lshift

binaryfunc

__ilshift__

nb_rshift

binaryfunc

__rshift__ __rrshift__

nb_inplace_rshift

binaryfunc

__irshift__

nb_and

binaryfunc

__and__ __rand__

nb_inplace_and

binaryfunc

__iand__

nb_xor

binaryfunc

__xor__ __rxor__

nb_inplace_xor

binaryfunc

__ixor__

nb_or

binaryfunc

__or__ __ror__

nb_inplace_or

binaryfunc

__ior__

nb_int

unaryfunc

__int__

nb_reserved

void *

nb_float

unaryfunc

__float__

nb_floor_divide

binaryfunc

__floordiv__

nb_inplace_floor_divide

binaryfunc

__ifloordiv__

nb_true_divide

binaryfunc

__truediv__

nb_inplace_true_divide

binaryfunc

__itruediv__

nb_index

unaryfunc

__index__

nb_matrix_multiply

binaryfunc

__matmul__ __rmatmul__

nb_inplace_matrix_multiply

binaryfunc

__imatmul__

mp_length

lenfunc

__len__

mp_subscript

binaryfunc

__getitem__

mp_ass_subscript

objobjargproc

__setitem__, __delitem__

sq_length

lenfunc

__len__

sq_concat

binaryfunc

__add__

sq_repeat

ssizeargfunc

__mul__

sq_item

ssizeargfunc

__getitem__

sq_ass_item

ssizeobjargproc

__setitem__ __delitem__

sq_contains

objobjproc

__contains__

sq_inplace_concat

binaryfunc

__iadd__

sq_inplace_repeat

ssizeargfunc

__imul__

bf_getbuffer

getbufferproc()

__buffer__

bf_releasebuffer

releasebufferproc()

__release_buffer__

슬롯 typedef

typedef

매개 변수 형

반환형

allocfunc

PyObject *

destructor

PyObject *

void

freefunc

void *

void

traverseproc

void *

int

newfunc

PyObject *

initproc

int

reprfunc

PyObject *

PyObject *

getattrfunc

const char *

PyObject *

setattrfunc

const char *

int

getattrofunc

PyObject *

setattrofunc

int

descrgetfunc

PyObject *

descrsetfunc

int

hashfunc

PyObject *

Py_hash_t

richcmpfunc

int

PyObject *

getiterfunc

PyObject *

PyObject *

iternextfunc

PyObject *

PyObject *

lenfunc

PyObject *

Py_ssize_t

getbufferproc

int

releasebufferproc

void

inquiry

PyObject *

int

unaryfunc

PyObject *

binaryfunc

PyObject *

ternaryfunc

PyObject *

ssizeargfunc

PyObject *

ssizeobjargproc

int

objobjproc

int

objobjargproc

int

자세한 내용은 아래 슬롯 형 typedef를 참조하십시오.

PyTypeObject 정의

The structure definition for PyTypeObject can be found in Include/cpython/object.h. For convenience of reference, this repeats the definition found there:

typedef struct _typeobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

    /* Methods to implement standard operations */

    destructor tp_dealloc;
    Py_ssize_t tp_vectorcall_offset;
    getattrfunc tp_getattr;
    setattrfunc tp_setattr;
    PyAsyncMethods *tp_as_async; /* formerly known as tp_compare (Python 2)
                                    or tp_reserved (Python 3) */
    reprfunc tp_repr;

    /* Method suites for standard classes */

    PyNumberMethods *tp_as_number;
    PySequenceMethods *tp_as_sequence;
    PyMappingMethods *tp_as_mapping;

    /* More standard operations (here for binary compatibility) */

    hashfunc tp_hash;
    ternaryfunc tp_call;
    reprfunc tp_str;
    getattrofunc tp_getattro;
    setattrofunc tp_setattro;

    /* Functions to access object as input/output buffer */
    PyBufferProcs *tp_as_buffer;

    /* Flags to define presence of optional/expanded features */
    unsigned long tp_flags;

    const char *tp_doc; /* Documentation string */

    /* Assigned meaning in release 2.0 */
    /* call function for all accessible objects */
    traverseproc tp_traverse;

    /* delete references to contained objects */
    inquiry tp_clear;

    /* Assigned meaning in release 2.1 */
    /* rich comparisons */
    richcmpfunc tp_richcompare;

    /* weak reference enabler */
    Py_ssize_t tp_weaklistoffset;

    /* Iterators */
    getiterfunc tp_iter;
    iternextfunc tp_iternext;

    /* Attribute descriptor and subclassing stuff */
    PyMethodDef *tp_methods;
    PyMemberDef *tp_members;
    PyGetSetDef *tp_getset;
    // Strong reference on a heap type, borrowed reference on a static type
    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; /* Low-level free-memory routine */
    inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */
    PyObject *tp_bases;
    PyObject *tp_mro; /* method resolution order */
    PyObject *tp_cache; /* no longer used */
    void *tp_subclasses;  /* for static builtin types this is an index */
    PyObject *tp_weaklist; /* not used for static builtin types */
    destructor tp_del;

    /* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6.
     * If zero, the cache is invalid and must be initialized.
     */
    unsigned int tp_version_tag;

    destructor tp_finalize;
    vectorcallfunc tp_vectorcall;

    /* bitset of which type-watchers care about this type */
    unsigned char tp_watched;

    /* Number of tp_version_tag values used.
     * Set to _Py_ATTR_CACHE_UNUSED if the attribute cache is
     * disabled for this type (e.g. due to custom MRO entries).
     * Otherwise, limited to MAX_VERSIONS_PER_CLASS (defined elsewhere).
     */
    uint16_t tp_versions_used;
} PyTypeObject;

PyObject 슬롯

The type object structure extends the PyVarObject structure. The ob_size field is used for dynamic types (created by type_new(), usually called from a class statement). Note that PyType_Type (the metatype) initializes tp_itemsize, which means that its instances (i.e. type objects) must have the ob_size field.

Py_ssize_t PyObject.ob_refcnt
Part of the 안정 ABI.

This is the type object’s reference count, initialized to 1 by the PyObject_HEAD_INIT macro. Note that for statically allocated type objects, the type’s instances (objects whose ob_type points back to the type) do not count as references. But for dynamically allocated type objects, the instances do count as references.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다.

PyTypeObject *PyObject.ob_type
Part of the 안정 ABI.

이것은 형의 형, 즉 메타 형(metatype)입니다. PyObject_HEAD_INIT 매크로에 대한 인자로 초기화되며, 값은 일반적으로 &PyType_Type이어야 합니다. 그러나, (적어도) 윈도우에서 사용 가능해야 하는 동적으로 로드 가능한 확장 모듈의 경우, 컴파일러는 유효한 초기화자가 아니라고 불평합니다. 따라서, 규칙은 NULLPyObject_HEAD_INIT 매크로로 전달하고, 다른 작업을 수행하기 전에 모듈의 초기화 함수 시작에서 필드를 명시적으로 초기화하는 것입니다. 이것은 일반적으로 다음과 같이 수행됩니다:

Foo_Type.ob_type = &PyType_Type;

This should be done before any instances of the type are created. PyType_Ready() checks if ob_type is NULL, and if so, initializes it to the ob_type field of the base class. PyType_Ready() will not change this field if it is non-zero.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

PyVarObject 슬롯

Py_ssize_t PyVarObject.ob_size
Part of the 안정 ABI.

For statically allocated type objects, this should be initialized to zero. For dynamically allocated type objects, this field has a special internal meaning.

This field should be accessed using the Py_SIZE() and Py_SET_SIZE() macros.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다.

PyTypeObject 슬롯

Each slot has a section describing inheritance. If PyType_Ready() may set a value when the field is set to NULL then there will also be a “Default” section. (Note that many fields set on PyBaseObject_Type and PyType_Type effectively act as defaults.)

const char *PyTypeObject.tp_name

Pointer to a NUL-terminated string containing the name of the type. For types that are accessible as module globals, the string should be the full module name, followed by a dot, followed by the type name; for built-in types, it should be just the type name. If the module is a submodule of a package, the full package name is part of the full module name. For example, a type named T defined in module M in subpackage Q in package P should have the tp_name initializer "P.Q.M.T".

For dynamically allocated type objects, this should just be the type name, and the module name explicitly stored in the type dict as the value for key '__module__'.

For statically allocated type objects, the tp_name field should contain a dot. Everything before the last dot is made accessible as the __module__ attribute, and everything after the last dot is made accessible as the __name__ attribute.

If no dot is present, the entire tp_name field is made accessible as the __name__ attribute, and the __module__ attribute is undefined (unless explicitly set in the dictionary, as explained above). This means your type will be impossible to pickle. Additionally, it will not be listed in module documentations created with pydoc.

이 필드는 NULL이 아니어야 합니다. PyTypeObject()에서 유일하게 필요한 필드입니다 (잠재적인 tp_itemsize를 제외하고).

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다.

Py_ssize_t PyTypeObject.tp_basicsize
Py_ssize_t PyTypeObject.tp_itemsize

이 필드를 사용하면 형 인스턴스의 크기를 바이트 단위로 계산할 수 있습니다.

There are two kinds of types: types with fixed-length instances have a zero tp_itemsize field, types with variable-length instances have a non-zero tp_itemsize field. For a type with fixed-length instances, all instances have the same size, given in tp_basicsize. (Exceptions to this rule can be made using PyUnstable_Object_GC_NewWithExtraData().)

For a type with variable-length instances, the instances must have an ob_size field, and the instance size is tp_basicsize plus N times tp_itemsize, where N is the “length” of the object.

Functions like PyObject_NewVar() will take the value of N as an argument, and store in the instance’s ob_size field. Note that the ob_size field may later be used for other purposes. For example, int instances use the bits of ob_size in an implementation-defined way; the underlying storage and its size should be accessed using PyLong_Export().

참고

The ob_size field should be accessed using the Py_SIZE() and Py_SET_SIZE() macros.

Also, the presence of an ob_size field in the instance layout doesn’t mean that the instance structure is variable-length. For example, the list type has fixed-length instances, yet those instances have a ob_size field. (As with int, avoid reading lists’ ob_size directly. Call PyList_Size() instead.)

The tp_basicsize includes size needed for data of the type’s tp_base, plus any extra data needed by each instance.

The correct way to set tp_basicsize is to use the sizeof operator on the struct used to declare the instance layout. This struct must include the struct used to declare the base type. In other words, tp_basicsize must be greater than or equal to the base’s tp_basicsize.

Since every type is a subtype of object, this struct must include PyObject or PyVarObject (depending on whether ob_size should be included). These are usually defined by the macro PyObject_HEAD or PyObject_VAR_HEAD, respectively.

The basic size does not include the GC header size, as that header is not part of PyObject_HEAD.

For cases where struct used to declare the base type is unknown, see PyType_Spec.basicsize and PyType_FromMetaclass().

Notes about alignment:

  • tp_basicsize must be a multiple of _Alignof(PyObject). When using sizeof on a struct that includes PyObject_HEAD, as recommended, the compiler ensures this. When not using a C struct, or when using compiler extensions like __attribute__((packed)), it is up to you.

  • If the variable items require a particular alignment, tp_basicsize and tp_itemsize must each be a multiple of that alignment. For example, if a type’s variable part stores a double, it is your responsibility that both fields are a multiple of _Alignof(double).

계승:

These fields are inherited separately by subtypes. (That is, if the field is set to zero, PyType_Ready() will copy the value from the base type, indicating that the instances do not need additional storage.)

If the base type has a non-zero tp_itemsize, it is generally not safe to set tp_itemsize to a different non-zero value in a subtype (though this depends on the implementation of the base type).

destructor PyTypeObject.tp_dealloc

A pointer to the instance destructor function. The function signature is:

void tp_dealloc(PyObject *self);

The destructor function should remove all references which the instance owns (e.g., call Py_CLEAR()), free all memory buffers owned by the instance, and call the type’s tp_free function to free the object itself.

If you may call functions that may set the error indicator, you must use PyErr_GetRaisedException() and PyErr_SetRaisedException() to ensure you don’t clobber a preexisting error indicator (the deallocation could have occurred while processing a different error):

static void
foo_dealloc(foo_object *self)
{
    PyObject *et, *ev, *etb;
    PyObject *exc = PyErr_GetRaisedException();
    ...
    PyErr_SetRaisedException(exc);
}

The dealloc handler itself must not raise an exception; if it hits an error case it should call PyErr_FormatUnraisable() to log (and clear) an unraisable exception.

No guarantees are made about when an object is destroyed, except:

  • Python will destroy an object immediately or some time after the final reference to the object is deleted, unless its finalizer (tp_finalize) subsequently resurrects the object.

  • An object will not be destroyed while it is being automatically finalized (tp_finalize) or automatically cleared (tp_clear).

CPython currently destroys an object immediately from Py_DECREF() when the new reference count is zero, but this may change in a future version.

It is recommended to call PyObject_CallFinalizerFromDealloc() at the beginning of tp_dealloc to guarantee that the object is always finalized before destruction.

If the type supports garbage collection (the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag is set), the destructor should call PyObject_GC_UnTrack() before clearing any member fields.

It is permissible to call tp_clear from tp_dealloc to reduce code duplication and to guarantee that the object is always cleared before destruction. Beware that tp_clear might have already been called.

If the type is heap allocated (Py_TPFLAGS_HEAPTYPE), the deallocator should release the owned reference to its type object (via Py_DECREF()) after calling the type deallocator. See the example code below.:

static void
foo_dealloc(PyObject *op)
{
   foo_object *self = (foo_object *) op;
   PyObject_GC_UnTrack(self);
   Py_CLEAR(self->ref);
   Py_TYPE(self)->tp_free(self);
}

tp_dealloc must leave the exception status unchanged. If it needs to call something that might raise an exception, the exception state must be backed up first and restored later (after logging any exceptions with PyErr_WriteUnraisable()).

Example:

static void
foo_dealloc(PyObject *self)
{
    PyObject *exc = PyErr_GetRaisedException();

    if (PyObject_CallFinalizerFromDealloc(self) < 0) {
        // self was resurrected.
        goto done;
    }

    PyTypeObject *tp = Py_TYPE(self);

    if (tp->tp_flags & Py_TPFLAGS_HAVE_GC) {
        PyObject_GC_UnTrack(self);
    }

    // Optional, but convenient to avoid code duplication.
    if (tp->tp_clear && tp->tp_clear(self) < 0) {
        PyErr_WriteUnraisable(self);
    }

    // Any additional destruction goes here.

    tp->tp_free(self);
    self = NULL;  // In case PyErr_WriteUnraisable() is called below.

    if (tp->tp_flags & Py_TPFLAGS_HEAPTYPE) {
        Py_CLEAR(tp);
    }

done:
    // Optional, if something was called that might have raised an
    // exception.
    if (PyErr_Occurred()) {
        PyErr_WriteUnraisable(self);
    }
    PyErr_SetRaisedException(exc);
}

tp_dealloc may be called from any Python thread, not just the thread which created the object (if the object becomes part of a refcount cycle, that cycle might be collected by a garbage collection on any thread). This is not a problem for Python API calls, since the thread on which tp_dealloc is called with an attached thread state. However, if the object being destroyed in turn destroys objects from some other C library, care should be taken to ensure that destroying those objects on the thread which called tp_dealloc will not violate any assumptions of the library.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

더 보기

Object Life Cycle for details about how this slot relates to other slots.

Py_ssize_t PyTypeObject.tp_vectorcall_offset

간단한 tp_call의 더 효율적인 대안인 벡터콜(vectorcall) 프로토콜을 사용하여 객체를 호출하는 것을 구현하는 인스턴스별 함수에 대한 선택적 오프셋입니다.

This field is only used if the flag Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL is set. If so, this must be a positive integer containing the offset in the instance of a vectorcallfunc pointer.

The vectorcallfunc pointer may be NULL, in which case the instance behaves as if Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL was not set: calling the instance falls back to tp_call.

Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL을 설정하는 모든 클래스는 tp_call도 설정해야 하고, 해당 동작이 vectorcallfunc 함수와 일관되도록 만들어야 합니다. tp_callPyVectorcall_Call()로 설정하면 됩니다:

버전 3.8에서 변경: 버전 3.8 이전에는, 이 슬롯의 이름이 tp_print였습니다. 파이썬 2.x에서는, 파일로 인쇄하는 데 사용되었습니다. 파이썬 3.0에서 3.7까지는, 사용되지 않았습니다.

버전 3.12에서 변경: Before version 3.12, it was not recommended for mutable heap types to implement the vectorcall protocol. When a user sets __call__ in Python code, only tp_call is updated, likely making it inconsistent with the vectorcall function. Since 3.12, setting __call__ will disable vectorcall optimization by clearing the Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL flag.

계승:

This field is always inherited. However, the Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL flag is not always inherited. If it’s not set, then the subclass won’t use vectorcall, except when PyVectorcall_Call() is explicitly called.

getattrfunc PyTypeObject.tp_getattr

get-attribute-string 함수에 대한 선택적 포인터.

이 필드는 폐지되었습니다. 정의될 때, tp_getattro 함수와 같게 작동하지만, 어트리뷰트 이름을 제공하기 위해 파이썬 문자열 객체 대신 C 문자열을 받아들이는 함수를 가리켜야 합니다.

계승:

Group: tp_getattr, tp_getattro

이 필드는 tp_getattro와 함께 서브 형에 의해 상속됩니다: 서브 형은 서브 형의 tp_getattrtp_getattro가 모두 NULL일 때 베이스형에서 tp_getattrtp_getattro를 모두 상속합니다.

setattrfunc PyTypeObject.tp_setattr

어트리뷰트 설정과 삭제를 위한 함수에 대한 선택적 포인터.

이 필드는 폐지되었습니다. 정의될 때, tp_setattro 함수와 같게 작동하지만, 어트리뷰트 이름을 제공하기 위해 파이썬 문자열 객체 대신 C 문자열을 받아들이는 함수를 가리켜야 합니다.

계승:

Group: tp_setattr, tp_setattro

이 필드는 tp_setattro와 함께 서브 형에 의해 상속됩니다. 서브 형은 서브 형의 tp_setattrtp_setattro가 모두 NULL일 때 베이스형에서 tp_setattrtp_setattro를 모두 상속합니다.

PyAsyncMethods *PyTypeObject.tp_as_async

C 수준에서 어웨이터블비동기 이터레이터 프로토콜을 구현하는 객체에만 관련된 필드를 포함하는 추가 구조체에 대한 포인터. 자세한 내용은 비동기 객체 구조체를 참조하십시오.

Added in version 3.5: 이전에는 tp_comparetp_reserved라고 했습니다.

계승:

tp_as_async 필드는 상속되지 않지만, 포함된 필드는 개별적으로 상속됩니다.

reprfunc PyTypeObject.tp_repr

내장 함수 repr()을 구현하는 함수에 대한 선택적 포인터.

서명은 PyObject_Repr()과 같습니다:

PyObject *tp_repr(PyObject *self);

함수는 문자열이나 유니코드 객체를 반환해야 합니다. 이상적으로, 이 함수는 eval()에 전달될 때 적합한 환경이 주어지면 같은 값을 가진 객체를 반환하는 문자열을 반환해야 합니다. 이것이 가능하지 않으면, '<'로 시작하고 '>'로 끝나는 문자열을 반환해야 하는데, 이 문자열에서 객체의 형과 값을 모두 추론할 수 있어야 합니다.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

기본값:

이 필드를 설정하지 않으면, <%s object at %p> 형식의 문자열이 반환됩니다. 여기서 %s는 형 이름으로, %p는 객체의 메모리 주소로 치환됩니다.

PyNumberMethods *PyTypeObject.tp_as_number

숫자 프로토콜을 구현하는 객체에만 관련된 필드를 포함하는 추가 구조체에 대한 포인터. 이 필드는 숫자 객체 구조체에서 설명합니다.

계승:

tp_as_number 필드는 상속되지 않지만, 포함된 필드는 개별적으로 상속됩니다.

PySequenceMethods *PyTypeObject.tp_as_sequence

시퀀스 프로토콜을 구현하는 객체에만 관련된 필드를 포함하는 추가 구조체에 대한 포인터. 이 필드는 시퀀스 객체 구조체에서 설명합니다.

계승:

tp_as_sequence 필드는 상속되지 않지만, 포함된 필드는 개별적으로 상속됩니다.

PyMappingMethods *PyTypeObject.tp_as_mapping

매핑 프로토콜을 구현하는 객체에만 관련된 필드를 포함하는 추가 구조체에 대한 포인터. 이 필드는 매핑 객체 구조체에서 설명합니다.

계승:

tp_as_mapping 필드는 상속되지 않지만, 포함된 필드는 개별적으로 상속됩니다.

hashfunc PyTypeObject.tp_hash

내장 함수 hash()를 구현하는 함수에 대한 선택적 포인터.

서명은 PyObject_Hash()와 같습니다:

Py_hash_t tp_hash(PyObject *);

-1 값은 정상적인 반환 값으로 반환되지 않아야 합니다; 해시값을 계산하는 동안 에러가 발생하면 함수는 예외를 설정하고 -1을 반환해야 합니다.

When this field is not set (and tp_richcompare is not set), an attempt to take the hash of the object raises TypeError. This is the same as setting it to PyObject_HashNotImplemented().

이 필드는 부모 형에서 해시 메서드의 상속을 차단하기 위해 PyObject_HashNotImplemented()로 명시적으로 설정할 수 있습니다. 이것은 파이썬 수준에서의 __hash__ = None과 동등한 것으로 해석되어, isinstance(o, collections.Hashable)False를 올바르게 반환하게 합니다. 반대의 경우도 마찬가지입니다 - 파이썬 수준의 클래스에서 __hash__ = None을 설정하면 tp_hash 슬롯이 PyObject_HashNotImplemented()로 설정됩니다.

계승:

Group: tp_hash, tp_richcompare

이 필드는 tp_richcompare와 함께 서브 형에 의해 상속됩니다: 서브 형의 tp_richcomparetp_hash가 모두 NULL일 때, 서브 형은 tp_richcomparetp_hash를 모두 상속합니다.

기본값:

PyBaseObject_Type uses PyObject_GenericHash().

ternaryfunc PyTypeObject.tp_call

객체 호출을 구현하는 함수에 대한 선택적 포인터. 객체가 콜러블이 아니면 NULL이어야 합니다. 서명은 PyObject_Call()과 같습니다:

PyObject *tp_call(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs);

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

reprfunc PyTypeObject.tp_str

내장 연산 str()을 구현하는 함수에 대한 선택적 포인터. (str는 이제 형이며, str()은 그 형의 생성자를 호출함에 유의하십시오. 이 생성자는 PyObject_Str()를 호출하여 실제 작업을 수행하고, PyObject_Str()은 이 처리기를 호출합니다.)

서명은 PyObject_Str()과 같습니다:

PyObject *tp_str(PyObject *self);

함수는 문자열이나 유니코드 객체를 반환해야 합니다. 다른 것 중에서도, print() 함수에 의해 사용될 표현이기 때문에, 객체의 “친숙한” 문자열 표현이어야 합니다.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

기본값:

이 필드를 설정하지 않으면, 문자열 표현을 반환하기 위해 PyObject_Repr()이 호출됩니다.

getattrofunc PyTypeObject.tp_getattro

어트리뷰트 읽기(get-attribute) 함수에 대한 선택적 포인터.

서명은 PyObject_GetAttr()과 같습니다:

PyObject *tp_getattro(PyObject *self, PyObject *attr);

일반적으로 이 필드를 PyObject_GenericGetAttr()로 설정하는 것이 편리합니다, 객체 어트리뷰트를 찾는 일반적인 방법을 구현합니다.

계승:

Group: tp_getattr, tp_getattro

이 필드는 tp_getattr과 함께 서브 형에 의해 상속됩니다: 서브 형의 tp_getattrtp_getattro가 모두 NULL일 때 서브 형은 베이스형에서 tp_getattrtp_getattro를 모두 상속합니다.

기본값:

PyBaseObject_Type uses PyObject_GenericGetAttr().

setattrofunc PyTypeObject.tp_setattro

어트리뷰트 설정과 삭제를 위한 함수에 대한 선택적 포인터.

서명은 PyObject_SetAttr()과 같습니다:

int tp_setattro(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value);

또한, valueNULL로 설정하여 어트리뷰트를 삭제하는 것을 반드시 지원해야 합니다. 일반적으로 이 필드를 PyObject_GenericSetAttr()로 설정하는 것이 편리합니다, 객체 어트리뷰트를 설정하는 일반적인 방법을 구현합니다.

계승:

Group: tp_setattr, tp_setattro

이 필드는 tp_setattr과 함께 서브 형에 의해 상속됩니다: 서브 형의 tp_setattrtp_setattro가 모두 NULL일 때, 서브 형은 베이스형에서 tp_setattrtp_setattro를 모두 상속합니다.

기본값:

PyBaseObject_Type uses PyObject_GenericSetAttr().

PyBufferProcs *PyTypeObject.tp_as_buffer

버퍼 인터페이스를 구현하는 객체에만 관련된 필드를 포함하는 추가 구조체에 대한 포인터. 이 필드는 버퍼 객체 구조체에서 설명합니다.

계승:

tp_as_buffer 필드는 상속되지 않지만, 포함된 필드는 개별적으로 상속됩니다.

unsigned long PyTypeObject.tp_flags

이 필드는 다양한 플래그의 비트 마스크입니다. 일부 플래그는 특정 상황에 대한 변형 의미론을 나타냅니다; 다른 것들은 역사적으로 항상 존재하지는 않았던 형 객체(또는 tp_as_number, tp_as_sequence, tp_as_mappingtp_as_buffer를 통해 참조되는 확장 구조체)의 특정 필드가 유효함을 나타내는 데 사용됩니다; 이러한 플래그 비트가 없으면, 이것이 보호하는 형 필드에 액세스하지 말아야 하며 대신 0이나 NULL 값을 갖는 것으로 간주해야 합니다.

계승:

Inheritance of this field is complicated. Most flag bits are inherited individually, i.e. if the base type has a flag bit set, the subtype inherits this flag bit. The flag bits that pertain to extension structures are strictly inherited if the extension structure is inherited, i.e. the base type’s value of the flag bit is copied into the subtype together with a pointer to the extension structure. The Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit is inherited together with the tp_traverse and tp_clear fields, i.e. if the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit is clear in the subtype and the tp_traverse and tp_clear fields in the subtype exist and have NULL values.

기본값:

PyBaseObject_Type uses Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE.

비트 마스크:

다음 비트 마스크가 현재 정의되어 있습니다; 이들은 | 연산자로 함께 OR 하여 tp_flags 필드의 값을 형성할 수 있습니다. 매크로 PyType_HasFeature()는 형과 플래그 값 tpf를 취하고 tp->tp_flags & f가 0이 아닌지 확인합니다.

Py_TPFLAGS_HEAPTYPE

This bit is set when the type object itself is allocated on the heap, for example, types created dynamically using PyType_FromSpec(). In this case, the ob_type field of its instances is considered a reference to the type, and the type object is INCREF’ed when a new instance is created, and DECREF’ed when an instance is destroyed (this does not apply to instances of subtypes; only the type referenced by the instance’s ob_type gets INCREF’ed or DECREF’ed). Heap types should also support garbage collection as they can form a reference cycle with their own module object.

계승:

???

Py_TPFLAGS_BASETYPE

이 비트는 형을 다른 형의 베이스형으로 사용할 수 있을 때 설정됩니다. 이 비트가 설정되지 않으면 이 형으로 서브 형을 만들 수 없습니다 (Java의 “final” 클래스와 유사합니다).

계승:

???

Py_TPFLAGS_READY

이 비트는 PyType_Ready()에 의해 형 객체가 완전히 초기화될 때 설정됩니다.

계승:

???

Py_TPFLAGS_READYING

이 비트는 PyType_Ready()가 형 객체를 초기화하는 동안 설정됩니다.

계승:

???

Py_TPFLAGS_HAVE_GC

This bit is set when the object supports garbage collection. If this bit is set, memory for new instances (see tp_alloc) must be allocated using PyObject_GC_New or PyType_GenericAlloc() and deallocated (see tp_free) using PyObject_GC_Del(). More information in section 순환 가비지 수집 지원.

계승:

Group: Py_TPFLAGS_HAVE_GC, tp_traverse, tp_clear

The Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit is inherited together with the tp_traverse and tp_clear fields, i.e. if the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit is clear in the subtype and the tp_traverse and tp_clear fields in the subtype exist and have NULL values.

Py_TPFLAGS_DEFAULT

This is a bitmask of all the bits that pertain to the existence of certain fields in the type object and its extension structures. Currently, it includes the following bits: Py_TPFLAGS_HAVE_STACKLESS_EXTENSION.

계승:

???

Py_TPFLAGS_METHOD_DESCRIPTOR

이 비트는 객체가 연결되지 않은 메서드(unbound method)처럼 동작함을 나타냅니다.

이 플래그가 type(meth)에 설정되면:

  • meth.__get__(obj, cls)(*args, **kwds)(obj가 None이 아닐 때)는 meth(obj, *args, **kwds)와 동등해야 합니다.

  • meth.__get__(None, cls)(*args, **kwds)meth(*args, **kwds)와 동등해야 합니다.

이 플래그는 obj.meth()와 같은 일반적인 메서드 호출에 대한 최적화를 가능하게 합니다: obj.meth에 대한 임시 “연결된 메서드(bound method)” 객체를 만들지 않습니다.

Added in version 3.8.

계승:

This flag is never inherited by types without the Py_TPFLAGS_IMMUTABLETYPE flag set. For extension types, it is inherited whenever tp_descr_get is inherited.

Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT

This bit indicates that instances of the class have a __dict__ attribute, and that the space for the dictionary is managed by the VM.

If this flag is set, Py_TPFLAGS_HAVE_GC should also be set.

The type traverse function must call PyObject_VisitManagedDict() and its clear function must call PyObject_ClearManagedDict().

Added in version 3.12.

계승:

This flag is inherited unless the tp_dictoffset field is set in a superclass.

Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF

This bit indicates that instances of the class should be weakly referenceable.

Added in version 3.12.

계승:

This flag is inherited unless the tp_weaklistoffset field is set in a superclass.

Py_TPFLAGS_ITEMS_AT_END

Only usable with variable-size types, i.e. ones with non-zero tp_itemsize.

Indicates that the variable-sized portion of an instance of this type is at the end of the instance’s memory area, at an offset of Py_TYPE(obj)->tp_basicsize (which may be different in each subclass).

When setting this flag, be sure that all superclasses either use this memory layout, or are not variable-sized. Python does not check this.

Added in version 3.12.

계승:

This flag is inherited.

Py_TPFLAGS_LONG_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_LIST_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_TUPLE_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_BYTES_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_UNICODE_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_DICT_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_BASE_EXC_SUBCLASS
Py_TPFLAGS_TYPE_SUBCLASS

이 플래그는 PyLong_Check() 와 같은 함수에서 형이 내장형의 서브 클래스인지 신속하게 판별하는 데 사용됩니다; 이러한 특정 검사는 PyObject_IsInstance()와 같은 일반 검사보다 빠릅니다. 내장에서 상속된 사용자 정의 형은 tp_flags를 적절하게 설정해야 합니다, 그렇지 않으면 그러한 형과 상호 작용하는 코드가 사용되는 검사의 유형에 따라 다르게 작동합니다.

Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE

이 비트는 tp_finalize 슬롯이 형 구조체에 있을 때 설정됩니다.

Added in version 3.4.

버전 3.8부터 폐지됨: 인터프리터는 tp_finalize 슬롯이 항상 형 구조체에 있다고 가정하기 때문에, 이 플래그는 더는 필요하지 않습니다.

Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL

이 비트는 클래스가 벡터콜 프로토콜을 구현할 때 설정됩니다. 자세한 내용은 tp_vectorcall_offset을 참조하십시오.

계승:

This bit is inherited if tp_call is also inherited.

Added in version 3.9.

버전 3.12에서 변경: This flag is now removed from a class when the class’s __call__() method is reassigned.

This flag can now be inherited by mutable classes.

Py_TPFLAGS_IMMUTABLETYPE

This bit is set for type objects that are immutable: type attributes cannot be set nor deleted.

PyType_Ready() automatically applies this flag to static types.

계승:

This flag is not inherited.

Added in version 3.10.

Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION

Disallow creating instances of the type: set tp_new to NULL and don’t create the __new__ key in the type dictionary.

The flag must be set before creating the type, not after. For example, it must be set before PyType_Ready() is called on the type.

The flag is set automatically on static types if tp_base is NULL or &PyBaseObject_Type and tp_new is NULL.

계승:

This flag is not inherited. However, subclasses will not be instantiable unless they provide a non-NULL tp_new (which is only possible via the C API).

참고

To disallow instantiating a class directly but allow instantiating its subclasses (e.g. for an abstract base class), do not use this flag. Instead, make tp_new only succeed for subclasses.

Added in version 3.10.

Py_TPFLAGS_MAPPING

This bit indicates that instances of the class may match mapping patterns when used as the subject of a match block. It is automatically set when registering or subclassing collections.abc.Mapping, and unset when registering collections.abc.Sequence.

참고

Py_TPFLAGS_MAPPING and Py_TPFLAGS_SEQUENCE are mutually exclusive; it is an error to enable both flags simultaneously.

계승:

This flag is inherited by types that do not already set Py_TPFLAGS_SEQUENCE.

더 보기

PEP 634 – Structural Pattern Matching: Specification

Added in version 3.10.

Py_TPFLAGS_SEQUENCE

This bit indicates that instances of the class may match sequence patterns when used as the subject of a match block. It is automatically set when registering or subclassing collections.abc.Sequence, and unset when registering collections.abc.Mapping.

참고

Py_TPFLAGS_MAPPING and Py_TPFLAGS_SEQUENCE are mutually exclusive; it is an error to enable both flags simultaneously.

계승:

This flag is inherited by types that do not already set Py_TPFLAGS_MAPPING.

더 보기

PEP 634 – Structural Pattern Matching: Specification

Added in version 3.10.

Py_TPFLAGS_VALID_VERSION_TAG

Internal. Do not set or unset this flag. To indicate that a class has changed call PyType_Modified()

경고

This flag is present in header files, but is not be used. It will be removed in a future version of CPython

const char *PyTypeObject.tp_doc

An optional pointer to a NUL-terminated C string giving the docstring for this type object. This is exposed as the __doc__ attribute on the type and instances of the type.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다.

traverseproc PyTypeObject.tp_traverse

An optional pointer to a traversal function for the garbage collector. This is only used if the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit is set. The signature is:

int tp_traverse(PyObject *self, visitproc visit, void *arg);

파이썬의 가비지 수집 체계에 대한 자세한 정보는 섹션 순환 가비지 수집 지원에서 찾을 수 있습니다.

The tp_traverse pointer is used by the garbage collector to detect reference cycles. A typical implementation of a tp_traverse function simply calls Py_VISIT() on each of the instance’s members that are Python objects that the instance owns. For example, this is function local_traverse() from the _thread extension module:

static int
local_traverse(PyObject *op, visitproc visit, void *arg)
{
    localobject *self = (localobject *) op;
    Py_VISIT(self->args);
    Py_VISIT(self->kw);
    Py_VISIT(self->dict);
    return 0;
}

Py_VISIT()는 참조 순환에 참여할 수 있는 멤버에 대해서만 호출됨에 유의하십시오. self->key 멤버도 있지만, NULL이나 파이썬 문자열만 가능해서 참조 순환의 일부가 될 수 없습니다.

반면에, 멤버가 사이클의 일부가 될 수 없다는 것을 알고 있더라도, 디버깅 지원을 위해 gc 모듈의 get_referents() 함수가 그것을 포함하도록 어쨌거나 방문하고 싶을 수 있습니다.

Heap types (Py_TPFLAGS_HEAPTYPE) must visit their type with:

Py_VISIT(Py_TYPE(self));

It is only needed since Python 3.9. To support Python 3.8 and older, this line must be conditional:

#if PY_VERSION_HEX >= 0x03090000
    Py_VISIT(Py_TYPE(self));
#endif

If the Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT bit is set in the tp_flags field, the traverse function must call PyObject_VisitManagedDict() like this:

PyObject_VisitManagedDict((PyObject*)self, visit, arg);

경고

When implementing tp_traverse, only the members that the instance owns (by having strong references to them) must be visited. For instance, if an object supports weak references via the tp_weaklist slot, the pointer supporting the linked list (what tp_weaklist points to) must not be visited as the instance does not directly own the weak references to itself (the weakreference list is there to support the weak reference machinery, but the instance has no strong reference to the elements inside it, as they are allowed to be removed even if the instance is still alive).

Note that Py_VISIT() requires the visit and arg parameters to local_traverse() to have these specific names; don’t name them just anything.

Instances of heap-allocated types hold a reference to their type. Their traversal function must therefore either visit Py_TYPE(self), or delegate this responsibility by calling tp_traverse of another heap-allocated type (such as a heap-allocated superclass). If they do not, the type object may not be garbage-collected.

참고

The tp_traverse function can be called from any thread.

버전 3.9에서 변경: 힙 할당 형은 tp_traverse에서 Py_TYPE(self)를 방문할 것으로 기대됩니다. 이전 버전의 파이썬에서는, 버그 40217로 인해, 이렇게 하면 서브 클래스에서 충돌이 발생할 수 있습니다.

계승:

Group: Py_TPFLAGS_HAVE_GC, tp_traverse, tp_clear

This field is inherited by subtypes together with tp_clear and the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit: the flag bit, tp_traverse, and tp_clear are all inherited from the base type if they are all zero in the subtype.

inquiry PyTypeObject.tp_clear

An optional pointer to a clear function. The signature is:

int tp_clear(PyObject *);

The purpose of this function is to break reference cycles that are causing a cyclic isolate so that the objects can be safely destroyed. A cleared object is a partially destroyed object; the object is not obligated to satisfy design invariants held during normal use.

tp_clear does not need to delete references to objects that can’t participate in reference cycles, such as Python strings or Python integers. However, it may be convenient to clear all references, and write the type’s tp_dealloc function to invoke tp_clear to avoid code duplication. (Beware that tp_clear might have already been called. Prefer calling idempotent functions like Py_CLEAR().)

Any non-trivial cleanup should be performed in tp_finalize instead of tp_clear.

참고

If tp_clear fails to break a reference cycle then the objects in the cyclic isolate may remain indefinitely uncollectable (“leak”). See gc.garbage.

참고

Referents (direct and indirect) might have already been cleared; they are not guaranteed to be in a consistent state.

참고

The tp_clear function can be called from any thread.

참고

An object is not guaranteed to be automatically cleared before its destructor (tp_dealloc) is called.

This function differs from the destructor (tp_dealloc) in the following ways:

  • The purpose of clearing an object is to remove references to other objects that might participate in a reference cycle. The purpose of the destructor, on the other hand, is a superset: it must release all resources it owns, including references to objects that cannot participate in a reference cycle (e.g., integers) as well as the object’s own memory (by calling tp_free).

  • When tp_clear is called, other objects might still hold references to the object being cleared. Because of this, tp_clear must not deallocate the object’s own memory (tp_free). The destructor, on the other hand, is only called when no (strong) references exist, and as such, must safely destroy the object itself by deallocating it.

  • tp_clear might never be automatically called. An object’s destructor, on the other hand, will be automatically called some time after the object becomes unreachable (i.e., either there are no references to the object or the object is a member of a cyclic isolate).

No guarantees are made about when, if, or how often Python automatically clears an object, except:

  • Python will not automatically clear an object if it is reachable, i.e., there is a reference to it and it is not a member of a cyclic isolate.

  • Python will not automatically clear an object if it has not been automatically finalized (see tp_finalize). (If the finalizer resurrected the object, the object may or may not be automatically finalized again before it is cleared.)

  • If an object is a member of a cyclic isolate, Python will not automatically clear it if any member of the cyclic isolate has not yet been automatically finalized (tp_finalize).

  • Python will not destroy an object until after any automatic calls to its tp_clear function have returned. This ensures that the act of breaking a reference cycle does not invalidate the self pointer while tp_clear is still executing.

  • Python will not automatically call tp_clear multiple times concurrently.

CPython currently only automatically clears objects as needed to break reference cycles in a cyclic isolate, but future versions might clear objects regularly before their destruction.

Taken together, all tp_clear functions in the system must combine to break all reference cycles. This is subtle, and if in any doubt supply a tp_clear function. For example, the tuple type does not implement a tp_clear function, because it’s possible to prove that no reference cycle can be composed entirely of tuples. Therefore the tp_clear functions of other types are responsible for breaking any cycle containing a tuple. This isn’t immediately obvious, and there’s rarely a good reason to avoid implementing tp_clear.

tp_clear의 구현은 다음 예제와 같이 파이썬 객체일 수 있는 자신의 멤버에 대한 인스턴스의 참조를 삭제하고 해당 멤버에 대한 포인터를 NULL로 설정해야 합니다:

static int
local_clear(PyObject *op)
{
    localobject *self = (localobject *) op;
    Py_CLEAR(self->key);
    Py_CLEAR(self->args);
    Py_CLEAR(self->kw);
    Py_CLEAR(self->dict);
    return 0;
}

The Py_CLEAR() macro should be used, because clearing references is delicate: the reference to the contained object must not be released (via Py_DECREF()) until after the pointer to the contained object is set to NULL. This is because releasing the reference may cause the contained object to become trash, triggering a chain of reclamation activity that may include invoking arbitrary Python code (due to finalizers, or weakref callbacks, associated with the contained object). If it’s possible for such code to reference self again, it’s important that the pointer to the contained object be NULL at that time, so that self knows the contained object can no longer be used. The Py_CLEAR() macro performs the operations in a safe order.

If the Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT bit is set in the tp_flags field, the traverse function must call PyObject_ClearManagedDict() like this:

PyObject_ClearManagedDict((PyObject*)self);

파이썬의 가비지 수집 체계에 대한 자세한 정보는 섹션 순환 가비지 수집 지원에서 찾을 수 있습니다.

계승:

Group: Py_TPFLAGS_HAVE_GC, tp_traverse, tp_clear

This field is inherited by subtypes together with tp_traverse and the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit: the flag bit, tp_traverse, and tp_clear are all inherited from the base type if they are all zero in the subtype.

더 보기

Object Life Cycle for details about how this slot relates to other slots.

richcmpfunc PyTypeObject.tp_richcompare

풍부한 비교 함수(rich comparison function)에 대한 선택적 포인터. 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *tp_richcompare(PyObject *self, PyObject *other, int op);

첫 번째 매개 변수는 PyTypeObject에 의해 정의된 형의 인스턴스임이 보장됩니다.

이 함수는 비교 결과(일반적으로 Py_TruePy_False)를 반환해야 합니다. 비교가 정의되어 있지 않으면, Py_NotImplemented를 반환하고, 다른 에러가 발생하면 NULL을 반환하고 예외 조건을 설정해야 합니다.

다음 상수는 tp_richcomparePyObject_RichCompare()의 세 번째 인자로 사용되도록 정의됩니다:

상수

비교

Py_LT

<

Py_LE

<=

Py_EQ

==

Py_NE

!=

Py_GT

>

Py_GE

>=

풍부한 비교 함수를 쉽게 작성할 수 있도록 다음 매크로가 정의됩니다:

Py_RETURN_RICHCOMPARE(VAL_A, VAL_B, op)

비교 결과에 따라, 함수에서 Py_TruePy_False를 반환합니다. VAL_A와 VAL_B는 C 비교 연산자로 순서를 정할 수 있어야 합니다 (예를 들어, C int나 float일 수 있습니다). 세 번째 인자는 PyObject_RichCompare()에서처럼 요청된 연산을 지정합니다.

The returned value is a new strong reference.

에러가 발생하면, 예외를 설정하고 함수에서 NULL을 반환합니다.

Added in version 3.7.

계승:

Group: tp_hash, tp_richcompare

이 필드는 tp_hash와 함께 서브 형에 의해 상속됩니다. 서브 형의 tp_richcomparetp_hash가 모두 NULL이면 서브 형은 tp_richcomparetp_hash를 상속합니다.

기본값:

PyBaseObject_Type provides a tp_richcompare implementation, which may be inherited. However, if only tp_hash is defined, not even the inherited function is used and instances of the type will not be able to participate in any comparisons.

Py_ssize_t PyTypeObject.tp_weaklistoffset

While this field is still supported, Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF should be used instead, if at all possible.

If the instances of this type are weakly referenceable, this field is greater than zero and contains the offset in the instance structure of the weak reference list head (ignoring the GC header, if present); this offset is used by PyObject_ClearWeakRefs() and the PyWeakref_* functions. The instance structure needs to include a field of type PyObject* which is initialized to NULL.

이 필드를 tp_weaklist와 혼동하지 마십시오; 그것은 형 객체 자체에 대한 약한 참조의 리스트 헤드입니다.

It is an error to set both the Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF bit and tp_weaklistoffset.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지만, 아래 나열된 규칙을 참조하십시오. 서브 형이 이 오프셋을 재정의할 수 있습니다; 이는 서브 형이 베이스형과 다른 약한 참조 리스트 헤드를 사용함을 의미합니다. 리스트 헤드는 항상 tp_weaklistoffset을 통해 발견되므로, 문제가 되지 않습니다.

기본값:

If the Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF bit is set in the tp_flags field, then tp_weaklistoffset will be set to a negative value, to indicate that it is unsafe to use this field.

getiterfunc PyTypeObject.tp_iter

An optional pointer to a function that returns an iterator for the object. Its presence normally signals that the instances of this type are iterable (although sequences may be iterable without this function).

이 함수는 PyObject_GetIter()와 같은 서명을 갖습니다:

PyObject *tp_iter(PyObject *self);

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

iternextfunc PyTypeObject.tp_iternext

An optional pointer to a function that returns the next item in an iterator. The signature is:

PyObject *tp_iternext(PyObject *self);

이터레이터가 소진되면 NULL을 반환해야 합니다; StopIteration 예외가 설정될 수도, 그렇지 않을 수도 있습니다. 다른 에러가 발생하면, 역시 NULL을 반환해야 합니다. 그 존재는 이 형의 인스턴스가 이터레이터라는 신호입니다.

이터레이터 형은 tp_iter 함수도 정의해야 하며, 해당 함수는 (새 이터레이터 인스턴스가 아닌) 이터레이터 인스턴스 자체를 반환해야 합니다.

이 함수는 PyIter_Next()와 같은 서명을 갖습니다.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

struct PyMethodDef *PyTypeObject.tp_methods

이 형의 일반 메서드를 선언하는 PyMethodDef 구조체의 정적 NULL-종료 배열에 대한 선택적 포인터.

배열의 항목마다, 메서드 디스크립터를 포함하는 형의 딕셔너리(아래 tp_dict를 참조하십시오)에 항목이 추가됩니다.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다 (메서드는 다른 메커니즘을 통해 상속됩니다).

struct PyMemberDef *PyTypeObject.tp_members

이 형의 인스턴스의 일반 데이터 멤버(필드나 슬롯)를 선언하는 PyMemberDef 구조체의 정적 NULL-종료 배열에 대한 선택적 포인터.

배열의 항목마다, 멤버 디스크립터를 포함하는 형의 딕셔너리(아래 tp_dict를 참조하십시오)에 항목이 추가됩니다.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다 (멤버는 다른 메커니즘을 통해 상속됩니다).

struct PyGetSetDef *PyTypeObject.tp_getset

이 형의 인스턴스의 계산된 어트리뷰트를 선언하는 PyGetSetDef 구조체의 정적 NULL-종료 배열에 대한 선택적 포인터.

배열의 항목마다, getset 디스크립터를 포함하는 형의 딕셔너리(아래 tp_dict를 참조하십시오)에 항목이 추가됩니다.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다 (계산된 어트리뷰트는 다른 메커니즘을 통해 상속됩니다).

PyTypeObject *PyTypeObject.tp_base

형 속성이 상속되는 베이스형에 대한 선택적 포인터. 이 수준에서는, 단일 상속만 지원됩니다; 다중 상속은 메타 형을 호출하여 형 객체를 동적으로 작성해야 합니다.

참고

슬롯 초기화에는 전역 초기화 규칙이 적용됩니다. C99에서는 초기화자가 “주소 상수(address constants)”여야 합니다. 포인터로 묵시적으로 변환되는 PyType_GenericNew()와 같은 함수 지정자는 유효한 C99 주소 상수입니다.

However, the unary ‘&’ operator applied to a non-static variable like PyBaseObject_Type is not required to produce an address constant. Compilers may support this (gcc does), MSVC does not. Both compilers are strictly standard conforming in this particular behavior.

결과적으로, tp_base는 확장 모듈의 초기화 함수에서 설정되어야 합니다.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다 (명백히).

기본값:

이 필드의 기본값은 &PyBaseObject_Type입니다 (파이썬 프로그래머에게는 object 형으로 알려져 있습니다).

PyObject *PyTypeObject.tp_dict

형의 딕셔너리는 PyType_Ready()에 의해 여기에 저장됩니다.

This field should normally be initialized to NULL before PyType_Ready is called; it may also be initialized to a dictionary containing initial attributes for the type. Once PyType_Ready() has initialized the type, extra attributes for the type may be added to this dictionary only if they don’t correspond to overloaded operations (like __add__()). Once initialization for the type has finished, this field should be treated as read-only.

Some types may not store their dictionary in this slot. Use PyType_GetDict() to retrieve the dictionary for an arbitrary type.

버전 3.12에서 변경: Internals detail: For static builtin types, this is always NULL. Instead, the dict for such types is stored on PyInterpreterState. Use PyType_GetDict() to get the dict for an arbitrary type.

계승:

이 필드는 서브 형에 의해 상속되지 않습니다 (여기에 정의된 어트리뷰트는 다른 메커니즘을 통해 상속됩니다).

기본값:

이 필드가 NULL이면, PyType_Ready()는 새 딕셔너리를 할당합니다.

경고

PyDict_SetItem()을 사용하거나 다른 식으로 딕셔너리 C-API로 tp_dict를 수정하는 것은 안전하지 않습니다.

descrgetfunc PyTypeObject.tp_descr_get

“디스크립터 get” 함수에 대한 선택적 포인터.

함수 서명은 다음과 같습니다:

PyObject * tp_descr_get(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *type);

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

descrsetfunc PyTypeObject.tp_descr_set

디스크립터 값을 설정하고 삭제하기 위한 함수에 대한 선택적 포인터.

함수 서명은 다음과 같습니다:

int tp_descr_set(PyObject *self, PyObject *obj, PyObject *value);

value 인자는 값을 삭제하기 위해 NULL로 설정됩니다.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

Py_ssize_t PyTypeObject.tp_dictoffset

While this field is still supported, Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT should be used instead, if at all possible.

이 형의 인스턴스에 인스턴스 변수를 포함하는 딕셔너리가 있으면, 이 필드는 0이 아니며 인스턴스 변수 딕셔너리 형의 인스턴스에서의 오프셋을 포함합니다; 이 오프셋은 PyObject_GenericGetAttr()에서 사용됩니다.

이 필드를 tp_dict와 혼동하지 마십시오; 그것은 형 객체 자체의 어트리뷰트에 대한 딕셔너리입니다.

The value specifies the offset of the dictionary from the start of the instance structure.

The tp_dictoffset should be regarded as write-only. To get the pointer to the dictionary call PyObject_GenericGetDict(). Calling PyObject_GenericGetDict() may need to allocate memory for the dictionary, so it is may be more efficient to call PyObject_GetAttr() when accessing an attribute on the object.

It is an error to set both the Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT bit and tp_dictoffset.

계승:

This field is inherited by subtypes. A subtype should not override this offset; doing so could be unsafe, if C code tries to access the dictionary at the previous offset. To properly support inheritance, use Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT.

기본값:

This slot has no default. For static types, if the field is NULL then no __dict__ gets created for instances.

If the Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT bit is set in the tp_flags field, then tp_dictoffset will be set to -1, to indicate that it is unsafe to use this field.

initproc PyTypeObject.tp_init

인스턴스 초기화 함수에 대한 선택적 포인터.

This function corresponds to the __init__() method of classes. Like __init__(), it is possible to create an instance without calling __init__(), and it is possible to reinitialize an instance by calling its __init__() method again.

함수 서명은 다음과 같습니다:

int tp_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds);

The self argument is the instance to be initialized; the args and kwds arguments represent positional and keyword arguments of the call to __init__().

NULL이 아닐 때, tp_init 함수는 형을 호출하여 인스턴스를 정상적으로 만들 때, 형의 tp_new 함수가 형의 인스턴스를 반환한 후 호출됩니다. tp_new 함수가 원래 형의 서브 형이 아닌 다른 형의 인스턴스를 반환하면, 아무런 tp_init 함수도 호출되지 않습니다; tp_new가 원래 형의 서브 형 인스턴스를 반환하면, 서브 형의 tp_init가 호출됩니다.

성공하면 0을 반환하고, 에러 시에는 -1을 반환하고 예외를 설정합니다.

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

기본값:

For static types this field does not have a default.

allocfunc PyTypeObject.tp_alloc

인스턴스 할당 함수에 대한 선택적 포인터.

함수 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *tp_alloc(PyTypeObject *self, Py_ssize_t nitems);

계승:

Static subtypes inherit this slot, which will be PyType_GenericAlloc() if inherited from object.

Heap subtypes do not inherit this slot.

기본값:

For heap subtypes, this field is always set to PyType_GenericAlloc().

For static subtypes, this slot is inherited (see above).

newfunc PyTypeObject.tp_new

인스턴스 생성 함수에 대한 선택적 포인터.

함수 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *tp_new(PyTypeObject *subtype, PyObject *args, PyObject *kwds);

subtype 인자는 만들어지고 있는 객체의 형입니다; argskwds 인자는 형 호출의 위치와 키워드 인자를 나타냅니다. subtypetp_new 함수가 호출되는 형과 같을 필요는 없음에 유의하십시오; 이 형의 서브 형일 수 있습니다 (하지만 관련이 없는 형은 아닙니다).

tp_new 함수는 객체에 공간을 할당하기 위해 subtype->tp_alloc(subtype, nitems)를 호출해야 하고, 그런 다음 꼭 필요한 만큼만 추가 초기화를 수행해야 합니다. 안전하게 무시하거나 반복할 수 있는 초기화는 tp_init 처리기에 배치해야 합니다. 간단한 규칙은, 불변 형의 경우 모든 초기화가 tp_new에서 수행되어야 하고, 가변형의 경우 대부분 초기화는 tp_init로 미뤄져야 합니다.

Set the Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION flag to disallow creating instances of the type in Python.

계승:

This field is inherited by subtypes, except it is not inherited by static types whose tp_base is NULL or &PyBaseObject_Type.

기본값:

For static types this field has no default. This means if the slot is defined as NULL, the type cannot be called to create new instances; presumably there is some other way to create instances, like a factory function.

freefunc PyTypeObject.tp_free

인스턴스 할당 해제 함수에 대한 선택적 포인터. 서명은 다음과 같습니다:

void tp_free(void *self);

This function must free the memory allocated by tp_alloc.

계승:

Static subtypes inherit this slot, which will be PyObject_Free() if inherited from object. Exception: If the type supports garbage collection (i.e., the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag is set in tp_flags) and it would inherit PyObject_Free(), then this slot is not inherited but instead defaults to PyObject_GC_Del().

Heap subtypes do not inherit this slot.

기본값:

For heap subtypes, this slot defaults to a deallocator suitable to match PyType_GenericAlloc() and the value of the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag.

For static subtypes, this slot is inherited (see above).

inquiry PyTypeObject.tp_is_gc

가비지 수집기에서 호출되는 함수에 대한 선택적 포인터.

The garbage collector needs to know whether a particular object is collectible or not. Normally, it is sufficient to look at the object’s type’s tp_flags field, and check the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag bit. But some types have a mixture of statically and dynamically allocated instances, and the statically allocated instances are not collectible. Such types should define this function; it should return 1 for a collectible instance, and 0 for a non-collectible instance. The signature is:

int tp_is_gc(PyObject *self);

(The only example of this are types themselves. The metatype, PyType_Type, defines this function to distinguish between statically and dynamically allocated types.)

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

기본값:

This slot has no default. If this field is NULL, Py_TPFLAGS_HAVE_GC is used as the functional equivalent.

PyObject *PyTypeObject.tp_bases

베이스형의 튜플.

This field should be set to NULL and treated as read-only. Python will fill it in when the type is initialized.

For dynamically created classes, the Py_tp_bases slot can be used instead of the bases argument of PyType_FromSpecWithBases(). The argument form is preferred.

경고

Multiple inheritance does not work well for statically defined types. If you set tp_bases to a tuple, Python will not raise an error, but some slots will only be inherited from the first base.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

PyObject *PyTypeObject.tp_mro

형 자체에서 시작하여 object로 끝나는 확장된 베이스형 집합을 포함하는 튜플.

This field should be set to NULL and treated as read-only. Python will fill it in when the type is initialized.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다; PyType_Ready()에 의해 새로 계산됩니다.

PyObject *PyTypeObject.tp_cache

사용되지 않습니다. 내부 전용.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

void *PyTypeObject.tp_subclasses

A collection of subclasses. Internal use only. May be an invalid pointer.

To get a list of subclasses, call the Python method __subclasses__().

버전 3.12에서 변경: For some types, this field does not hold a valid PyObject*. The type was changed to void* to indicate this.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

PyObject *PyTypeObject.tp_weaklist

이 형 객체에 대한 약한 참조를 위한 약한 참조 리스트 헤드. 상속되지 않습니다. 내부 전용.

버전 3.12에서 변경: Internals detail: For the static builtin types this is always NULL, even if weakrefs are added. Instead, the weakrefs for each are stored on PyInterpreterState. Use the public C-API or the internal _PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR() macro to avoid the distinction.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

destructor PyTypeObject.tp_del

이 필드는 폐지되었습니다. 대신 tp_finalize를 사용하십시오.

unsigned int PyTypeObject.tp_version_tag

메서드 캐시에 인덱싱하는 데 사용됩니다. 내부 전용.

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

destructor PyTypeObject.tp_finalize

An optional pointer to an instance finalization function. This is the C implementation of the __del__() special method. Its signature is:

void tp_finalize(PyObject *self);

The primary purpose of finalization is to perform any non-trivial cleanup that must be performed before the object is destroyed, while the object and any other objects it directly or indirectly references are still in a consistent state. The finalizer is allowed to execute arbitrary Python code.

Before Python automatically finalizes an object, some of the object’s direct or indirect referents might have themselves been automatically finalized. However, none of the referents will have been automatically cleared (tp_clear) yet.

Other non-finalized objects might still be using a finalized object, so the finalizer must leave the object in a sane state (e.g., invariants are still met).

참고

After Python automatically finalizes an object, Python might start automatically clearing (tp_clear) the object and its referents (direct and indirect). Cleared objects are not guaranteed to be in a consistent state; a finalized object must be able to tolerate cleared referents.

참고

An object is not guaranteed to be automatically finalized before its destructor (tp_dealloc) is called. It is recommended to call PyObject_CallFinalizerFromDealloc() at the beginning of tp_dealloc to guarantee that the object is always finalized before destruction.

참고

The tp_finalize function can be called from any thread, although the GIL will be held.

참고

The tp_finalize function can be called during shutdown, after some global variables have been deleted. See the documentation of the __del__() method for details.

When Python finalizes an object, it behaves like the following algorithm:

  1. Python might mark the object as finalized. Currently, Python always marks objects whose type supports garbage collection (i.e., the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag is set in tp_flags) and never marks other types of objects; this might change in a future version.

  2. If the object is not marked as finalized and its tp_finalize finalizer function is non-NULL, the finalizer function is called.

  3. If the finalizer function was called and the finalizer made the object reachable (i.e., there is a reference to the object and it is not a member of a cyclic isolate), then the finalizer is said to have resurrected the object. It is unspecified whether the finalizer can also resurrect the object by adding a new reference to the object that does not make it reachable, i.e., the object is (still) a member of a cyclic isolate.

  4. If the finalizer resurrected the object, the object’s pending destruction is canceled and the object’s finalized mark might be removed if present. Currently, Python never removes the finalized mark; this might change in a future version.

Automatic finalization refers to any finalization performed by Python except via calls to PyObject_CallFinalizer() or PyObject_CallFinalizerFromDealloc(). No guarantees are made about when, if, or how often an object is automatically finalized, except:

  • Python will not automatically finalize an object if it is reachable, i.e., there is a reference to it and it is not a member of a cyclic isolate.

  • Python will not automatically finalize an object if finalizing it would not mark the object as finalized. Currently, this applies to objects whose type does not support garbage collection, i.e., the Py_TPFLAGS_HAVE_GC flag is not set. Such objects can still be manually finalized by calling PyObject_CallFinalizer() or PyObject_CallFinalizerFromDealloc().

  • Python will not automatically finalize any two members of a cyclic isolate concurrently.

  • Python will not automatically finalize an object after it has automatically cleared (tp_clear) the object.

  • If an object is a member of a cyclic isolate, Python will not automatically finalize it after automatically clearing (see tp_clear) any other member.

  • Python will automatically finalize every member of a cyclic isolate before it automatically clears (see tp_clear) any of them.

  • If Python is going to automatically clear an object (tp_clear), it will automatically finalize the object first.

Python currently only automatically finalizes objects that are members of a cyclic isolate, but future versions might finalize objects regularly before their destruction.

To manually finalize an object, do not call this function directly; call PyObject_CallFinalizer() or PyObject_CallFinalizerFromDealloc() instead.

tp_finalize should leave the current exception status unchanged. The recommended way to write a non-trivial finalizer is to back up the exception at the beginning by calling PyErr_GetRaisedException() and restore the exception at the end by calling PyErr_SetRaisedException(). If an exception is encountered in the middle of the finalizer, log and clear it with PyErr_WriteUnraisable() or PyErr_FormatUnraisable(). For example:

static void
foo_finalize(PyObject *self)
{
    // Save the current exception, if any.
    PyObject *exc = PyErr_GetRaisedException();

    // ...

    if (do_something_that_might_raise() != success_indicator) {
        PyErr_WriteUnraisable(self);
        goto done;
    }

done:
    // Restore the saved exception.  This silently discards any exception
    // raised above, so be sure to call PyErr_WriteUnraisable first if
    // necessary.
    PyErr_SetRaisedException(exc);
}

계승:

이 필드는 서브 형으로 상속됩니다.

Added in version 3.4.

버전 3.8에서 변경: Before version 3.8 it was necessary to set the Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE flags bit in order for this field to be used. This is no longer required.

더 보기

vectorcallfunc PyTypeObject.tp_vectorcall

A vectorcall function to use for calls of this type object (rather than instances). In other words, tp_vectorcall can be used to optimize type.__call__, which typically returns a new instance of type.

As with any vectorcall function, if tp_vectorcall is NULL, the tp_call protocol (Py_TYPE(type)->tp_call) is used instead.

참고

The vectorcall protocol requires that the vectorcall function has the same behavior as the corresponding tp_call. This means that type->tp_vectorcall must match the behavior of Py_TYPE(type)->tp_call.

Specifically, if type uses the default metaclass, type->tp_vectorcall must behave the same as PyType_Type->tp_call, which:

  • calls type->tp_new,

  • if the result is a subclass of type, calls type->tp_init on the result of tp_new, and

  • returns the result of tp_new.

Typically, tp_vectorcall is overridden to optimize this process for specific tp_new and tp_init. When doing this for user-subclassable types, note that both can be overridden (using __new__() and __init__(), respectively).

계승:

이 필드는 상속되지 않습니다.

Added in version 3.9: (필드는 3.8부터 존재하지만 3.9부터 사용됩니다)

unsigned char PyTypeObject.tp_watched

Internal. Do not use.

Added in version 3.12.

Static Types

전통적으로, C 코드에서 정의된 형은 정적(static)입니다. 즉 정적 PyTypeObject 구조체는 코드에서 직접 정의되고 PyType_Ready()를 사용하여 초기화됩니다.

결과적으로 파이썬에서 정의된 형에 비해 형이 제한됩니다:

  • 정적 형은 하나의 베이스로 제한됩니다. 즉, 다중 상속을 사용할 수 없습니다.

  • 정적 형 객체(그러나 이들의 인스턴스는 아닙니다)는 불변입니다. 파이썬에서 형 객체의 어트리뷰트를 추가하거나 수정할 수 없습니다.

  • 정적 형 객체는 서브 인터프리터에서 공유되므로, 서브 인터프리터 관련 상태를 포함하지 않아야 합니다.

Also, since PyTypeObject is only part of the Limited API as an opaque struct, any extension modules using static types must be compiled for a specific Python minor version.

힙 형

An alternative to static types is heap-allocated types, or heap types for short, which correspond closely to classes created by Python’s class statement. Heap types have the Py_TPFLAGS_HEAPTYPE flag set.

This is done by filling a PyType_Spec structure and calling PyType_FromSpec(), PyType_FromSpecWithBases(), PyType_FromModuleAndSpec(), or PyType_FromMetaclass().

숫자 객체 구조체

type PyNumberMethods

이 구조체는 객체가 숫자 프로토콜을 구현하는 데 사용하는 함수에 대한 포인터를 담습니다. 각 함수는 숫자 프로토콜 섹션에서 설명하는 유사한 이름의 함수가 사용합니다.

구조체 정의는 다음과 같습니다:

typedef struct {
     binaryfunc nb_add;
     binaryfunc nb_subtract;
     binaryfunc nb_multiply;
     binaryfunc nb_remainder;
     binaryfunc nb_divmod;
     ternaryfunc nb_power;
     unaryfunc nb_negative;
     unaryfunc nb_positive;
     unaryfunc nb_absolute;
     inquiry nb_bool;
     unaryfunc nb_invert;
     binaryfunc nb_lshift;
     binaryfunc nb_rshift;
     binaryfunc nb_and;
     binaryfunc nb_xor;
     binaryfunc nb_or;
     unaryfunc nb_int;
     void *nb_reserved;
     unaryfunc nb_float;

     binaryfunc nb_inplace_add;
     binaryfunc nb_inplace_subtract;
     binaryfunc nb_inplace_multiply;
     binaryfunc nb_inplace_remainder;
     ternaryfunc nb_inplace_power;
     binaryfunc nb_inplace_lshift;
     binaryfunc nb_inplace_rshift;
     binaryfunc nb_inplace_and;
     binaryfunc nb_inplace_xor;
     binaryfunc nb_inplace_or;

     binaryfunc nb_floor_divide;
     binaryfunc nb_true_divide;
     binaryfunc nb_inplace_floor_divide;
     binaryfunc nb_inplace_true_divide;

     unaryfunc nb_index;

     binaryfunc nb_matrix_multiply;
     binaryfunc nb_inplace_matrix_multiply;
} PyNumberMethods;

참고

이항과 삼항 함수는 모든 피연산자의 형을 확인하고, 필요한 변환을 구현해야합니다 (적어도 피연산자 중 하나는 정의된 형의 인스턴스입니다). 주어진 피연산자에 대해 연산이 정의되지 않으면, 이항과 삼항 함수는 Py_NotImplemented를 반환해야하며, 다른 에러가 발생하면 NULL을 반환하고 예외를 설정해야 합니다.

참고

The nb_reserved field should always be NULL. It was previously called nb_long, and was renamed in Python 3.0.1.

binaryfunc PyNumberMethods.nb_add
binaryfunc PyNumberMethods.nb_subtract
binaryfunc PyNumberMethods.nb_multiply
binaryfunc PyNumberMethods.nb_remainder
binaryfunc PyNumberMethods.nb_divmod
ternaryfunc PyNumberMethods.nb_power
unaryfunc PyNumberMethods.nb_negative
unaryfunc PyNumberMethods.nb_positive
unaryfunc PyNumberMethods.nb_absolute
inquiry PyNumberMethods.nb_bool
unaryfunc PyNumberMethods.nb_invert
binaryfunc PyNumberMethods.nb_lshift
binaryfunc PyNumberMethods.nb_rshift
binaryfunc PyNumberMethods.nb_and
binaryfunc PyNumberMethods.nb_xor
binaryfunc PyNumberMethods.nb_or
unaryfunc PyNumberMethods.nb_int
void *PyNumberMethods.nb_reserved
unaryfunc PyNumberMethods.nb_float
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_add
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_subtract
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_multiply
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_remainder
ternaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_power
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_lshift
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_rshift
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_and
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_xor
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_or
binaryfunc PyNumberMethods.nb_floor_divide
binaryfunc PyNumberMethods.nb_true_divide
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_floor_divide
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_true_divide
unaryfunc PyNumberMethods.nb_index
binaryfunc PyNumberMethods.nb_matrix_multiply
binaryfunc PyNumberMethods.nb_inplace_matrix_multiply

매핑 객체 구조체

type PyMappingMethods

이 구조체에는 객체가 매핑 프로토콜을 구현하는 데 사용하는 함수에 대한 포인터를 담습니다. 세 개의 멤버가 있습니다:

lenfunc PyMappingMethods.mp_length

이 함수는 PyMapping_Size()PyObject_Size()에서 사용되며, 같은 서명을 갖습니다. 객체에 길이가 정의되어 있지 않으면 이 슬롯을 NULL로 설정할 수 있습니다.

binaryfunc PyMappingMethods.mp_subscript

이 함수는 PyObject_GetItem()PySequence_GetSlice()에서 사용되며, PyObject_GetItem()과 같은 서명을 갖습니다. PyMapping_Check() 함수가 1을 반환하려면, 이 슬롯을 채워야합니다, 그렇지 않으면 NULL일 수 있습니다.

objobjargproc PyMappingMethods.mp_ass_subscript

This function is used by PyObject_SetItem(), PyObject_DelItem(), PySequence_SetSlice() and PySequence_DelSlice(). It has the same signature as PyObject_SetItem(), but v can also be set to NULL to delete an item. If this slot is NULL, the object does not support item assignment and deletion.

시퀀스 객체 구조체

type PySequenceMethods

이 구조체는 객체가 시퀀스 프로토콜을 구현하는 데 사용하는 함수에 대한 포인터를 담습니다.

lenfunc PySequenceMethods.sq_length

이 함수는 PySequence_Size()PyObject_Size()에서 사용되며, 같은 서명을 갖습니다. 또한 sq_itemsq_ass_item 슬롯을 통해 음수 인덱스를 처리하는 데 사용됩니다.

binaryfunc PySequenceMethods.sq_concat

이 함수는 PySequence_Concat()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. nb_add 슬롯을 통해 숫자 덧셈을 시도한 후, + 연산자에서도 사용됩니다.

ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_repeat

이 함수는 PySequence_Repeat()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. nb_multiply 슬롯을 통해 숫자 곱셈을 시도한 후, * 연산자에서도 사용됩니다.

ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_item

이 함수는 PySequence_GetItem()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. mp_subscript 슬롯을 통해 서브스크립션(subscription)을 시도한 후, PyObject_GetItem()에서도 사용됩니다. PySequence_Check() 함수가 1을 반환하려면, 이 슬롯을 채워야합니다, 그렇지 않으면 NULL일 수 있습니다.

Negative indexes are handled as follows: if the sq_length slot is filled, it is called and the sequence length is used to compute a positive index which is passed to sq_item. If sq_length is NULL, the index is passed as is to the function.

ssizeobjargproc PySequenceMethods.sq_ass_item

이 함수는 PySequence_SetItem()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. mp_ass_subscript 슬롯을 통해 항목 대입과 삭제를 시도한 후, PyObject_SetItem()PyObject_DelItem()에서도 사용됩니다. 객체가 항목 대입과 삭제를 지원하지 않으면 이 슬롯은 NULL로 남겨 둘 수 있습니다.

objobjproc PySequenceMethods.sq_contains

이 함수는 PySequence_Contains()에서 사용될 수 있으며 같은 서명을 갖습니다. 이 슬롯은 NULL로 남겨 둘 수 있습니다, 이때 PySequence_Contains()는 일치하는 것을 찾을 때까지 시퀀스를 단순히 탐색합니다.

binaryfunc PySequenceMethods.sq_inplace_concat

이 함수는 PySequence_InPlaceConcat()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. 첫 번째 피연산자를 수정하고 그것을 반환해야 합니다. 이 슬롯은 NULL로 남겨 둘 수 있으며, 이때 PySequence_InPlaceConcat()PySequence_Concat()으로 폴백 됩니다. nb_inplace_add 슬롯을 통해 숫자 제자리 덧셈을 시도한 후, 증분 대입 +=에서 사용됩니다.

ssizeargfunc PySequenceMethods.sq_inplace_repeat

이 함수는 PySequence_InPlaceRepeat()에서 사용되며 같은 서명을 갖습니다. 첫 번째 피연산자를 수정하고 그것을 반환해야 합니다. 이 슬롯은 NULL로 남겨 둘 수 있으며, 이때 PySequence_InPlaceRepeat()PySequence_Repeat()로 폴백 됩니다. nb_inplace_multiply 슬롯을 통해 숫자 제자리 곱셈을 시도한 후, 증분 대입 *=에서도 사용됩니다.

버퍼 객체 구조체

type PyBufferProcs

이 구조체는 버퍼 프로토콜에 필요한 함수에 대한 포인터를 담습니다. 프로토콜은 제공자(exporter) 객체가 내부 데이터를 소비자 객체에 노출하는 방법을 정의합니다.

getbufferproc PyBufferProcs.bf_getbuffer

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

int (PyObject *exporter, Py_buffer *view, int flags);

view를 채우기 위해 exporter에 대한 flags에 지정된 요청을 처리합니다. 포인트 (3) 을 제외하고, 이 함수의 구현은 다음 단계를 반드시 수행해야 합니다:

  1. Check if the request can be met. If not, raise BufferError, set view->obj to NULL and return -1.

  2. 요청된 필드를 채웁니다.

  3. 내보내기 횟수에 대한 내부 카운터를 증가시킵니다.

  4. Set view->obj to exporter and increment view->obj.

  5. 0을 반환합니다.

exporter가 버퍼 공급자의 체인이나 트리의 일부이면, 두 가지 주요 체계를 사용할 수 있습니다:

  • Re-export: Each member of the tree acts as the exporting object and sets view->obj to a new reference to itself.

  • Redirect: The buffer request is redirected to the root object of the tree. Here, view->obj will be a new reference to the root object.

view의 개별 필드는 섹션 버퍼 구조체에 설명되어 있으며, 제공자가 특정 요청에 응답해야 하는 규칙은 섹션 버퍼 요청 유형에 있습니다.

Py_buffer 구조체에서 가리키는 모든 메모리는 제공자에게 속하며 남은 소비자가 없어질 때까지 유효해야 합니다. format, shape, strides, suboffsetsinternal은 소비자에게는 읽기 전용입니다.

PyBuffer_FillInfo()는 모든 요청 유형을 올바르게 처리하면서 간단한 바이트열 버퍼를 쉽게 노출 할 수 있는 방법을 제공합니다.

PyObject_GetBuffer()는 이 함수를 감싸는 소비자 용 인터페이스입니다.

releasebufferproc PyBufferProcs.bf_releasebuffer

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

void (PyObject *exporter, Py_buffer *view);

버퍼 자원 해제 요청을 처리합니다. 자원을 해제할 필요가 없으면, PyBufferProcs.bf_releasebufferNULL일 수 있습니다. 그렇지 않으면, 이 함수의 표준 구현은 다음과 같은 선택적 단계를 수행합니다:

  1. 내보내기 횟수에 대한 내부 카운터를 줄입니다.

  2. 카운터가 0이면, view와 관련된 모든 메모리를 해제합니다.

제공자는 반드시 internal 필드를 사용하여 버퍼 특정 자원을 추적해야 합니다. 이 필드는 변경되지 않고 유지됨이 보장되지만, 소비자는 원래 버퍼의 사본을 view 인자로 전달할 수 있습니다.

This function MUST NOT decrement view->obj, since that is done automatically in PyBuffer_Release() (this scheme is useful for breaking reference cycles).

PyBuffer_Release()는 이 기능을 감싸는 소비자 용 인터페이스입니다.

비동기 객체 구조체

Added in version 3.5.

type PyAsyncMethods

이 구조체는 어웨이터블비동기 이터레이터 객체를 구현하는 데 필요한 함수에 대한 포인터를 담습니다.

구조체 정의는 다음과 같습니다:

typedef struct {
    unaryfunc am_await;
    unaryfunc am_aiter;
    unaryfunc am_anext;
    sendfunc am_send;
} PyAsyncMethods;
unaryfunc PyAsyncMethods.am_await

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *am_await(PyObject *self);

The returned object must be an iterator, i.e. PyIter_Check() must return 1 for it.

객체가 어웨이터블이 아니면 이 슬롯을 NULL로 설정할 수 있습니다.

unaryfunc PyAsyncMethods.am_aiter

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *am_aiter(PyObject *self);

Must return an asynchronous iterator object. See __anext__() for details.

객체가 비동기 이터레이션 프로토콜을 구현하지 않으면 이 슬롯은 NULL로 설정될 수 있습니다.

unaryfunc PyAsyncMethods.am_anext

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

PyObject *am_anext(PyObject *self);

Must return an awaitable object. See __anext__() for details. This slot may be set to NULL.

sendfunc PyAsyncMethods.am_send

이 함수의 서명은 다음과 같습니다:

PySendResult am_send(PyObject *self, PyObject *arg, PyObject **result);

See PyIter_Send() for details. This slot may be set to NULL.

Added in version 3.10.

슬롯 형 typedef

typedef PyObject *(*allocfunc)(PyTypeObject *cls, Py_ssize_t nitems)
Part of the 안정 ABI.

The purpose of this function is to separate memory allocation from memory initialization. It should return a pointer to a block of memory of adequate length for the instance, suitably aligned, and initialized to zeros, but with ob_refcnt set to 1 and ob_type set to the type argument. If the type’s tp_itemsize is non-zero, the object’s ob_size field should be initialized to nitems and the length of the allocated memory block should be tp_basicsize + nitems*tp_itemsize, rounded up to a multiple of sizeof(void*); otherwise, nitems is not used and the length of the block should be tp_basicsize.

이 함수는 다른 인스턴스 초기화를 수행하지 않아야 합니다, 추가 메모리를 할당도 안 됩니다; 그것은 tp_new에 의해 수행되어야 합니다.

typedef void (*destructor)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef void (*freefunc)(void*)

tp_free를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*newfunc)(PyTypeObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_new를 참조하십시오.

typedef int (*initproc)(PyObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_init를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*reprfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_repr을 참조하십시오.

typedef PyObject *(*getattrfunc)(PyObject *self, char *attr)
Part of the 안정 ABI.

객체의 명명된 어트리뷰트 값을 반환합니다.

typedef int (*setattrfunc)(PyObject *self, char *attr, PyObject *value)
Part of the 안정 ABI.

객체의 명명된 어트리뷰트 값을 설정합니다. 어트리뷰트를 삭제하려면 value 인자가 NULL로 설정됩니다.

typedef PyObject *(*getattrofunc)(PyObject *self, PyObject *attr)
Part of the 안정 ABI.

객체의 명명된 어트리뷰트 값을 반환합니다.

tp_getattro를 참조하십시오.

typedef int (*setattrofunc)(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value)
Part of the 안정 ABI.

객체의 명명된 어트리뷰트 값을 설정합니다. 어트리뷰트를 삭제하려면 value 인자가 NULL로 설정됩니다.

tp_setattro를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*descrgetfunc)(PyObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

See tp_descr_get.

typedef int (*descrsetfunc)(PyObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

See tp_descr_set.

typedef Py_hash_t (*hashfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_hash를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*richcmpfunc)(PyObject*, PyObject*, int)
Part of the 안정 ABI.

tp_richcompare를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*getiterfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_iter를 참조하십시오.

typedef PyObject *(*iternextfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

tp_iternext를 참조하십시오.

typedef Py_ssize_t (*lenfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef int (*getbufferproc)(PyObject*, Py_buffer*, int)
Part of the 안정 ABI 버전 3.12 이후로.
typedef void (*releasebufferproc)(PyObject*, Py_buffer*)
Part of the 안정 ABI 버전 3.12 이후로.
typedef PyObject *(*unaryfunc)(PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef PyObject *(*binaryfunc)(PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef PySendResult (*sendfunc)(PyObject*, PyObject*, PyObject**)

See am_send.

typedef PyObject *(*ternaryfunc)(PyObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef PyObject *(*ssizeargfunc)(PyObject*, Py_ssize_t)
Part of the 안정 ABI.
typedef int (*ssizeobjargproc)(PyObject*, Py_ssize_t, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef int (*objobjproc)(PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.
typedef int (*objobjargproc)(PyObject*, PyObject*, PyObject*)
Part of the 안정 ABI.

다음은 파이썬 형 정의의 간단한 예입니다. 여기에는 여러분이 만날 수 있는 일반적인 사용법이 포함됩니다. 일부는 까다로운 코너 사례를 보여줍니다. 더 많은 예제, 실용 정보 및 자습서는 확장형 정의하기: 자습서확장형 정의하기: 여러 가지 주제를 참조하십시오.

A basic static type:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    const char *data;
} MyObject;

static PyTypeObject MyObject_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    .tp_name = "mymod.MyObject",
    .tp_basicsize = sizeof(MyObject),
    .tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
    .tp_new = myobj_new,
    .tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
    .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};

더 상세한 초기화자를 사용하는 이전 코드(특히 CPython 코드 베이스에서)를 찾을 수도 있습니다:

static PyTypeObject MyObject_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    "mymod.MyObject",               /* tp_name */
    sizeof(MyObject),               /* tp_basicsize */
    0,                              /* tp_itemsize */
    (destructor)myobj_dealloc,      /* tp_dealloc */
    0,                              /* tp_vectorcall_offset */
    0,                              /* tp_getattr */
    0,                              /* tp_setattr */
    0,                              /* tp_as_async */
    (reprfunc)myobj_repr,           /* tp_repr */
    0,                              /* tp_as_number */
    0,                              /* tp_as_sequence */
    0,                              /* tp_as_mapping */
    0,                              /* tp_hash */
    0,                              /* tp_call */
    0,                              /* tp_str */
    0,                              /* tp_getattro */
    0,                              /* tp_setattro */
    0,                              /* tp_as_buffer */
    0,                              /* tp_flags */
    PyDoc_STR("My objects"),        /* tp_doc */
    0,                              /* tp_traverse */
    0,                              /* tp_clear */
    0,                              /* tp_richcompare */
    0,                              /* tp_weaklistoffset */
    0,                              /* tp_iter */
    0,                              /* tp_iternext */
    0,                              /* tp_methods */
    0,                              /* tp_members */
    0,                              /* tp_getset */
    0,                              /* tp_base */
    0,                              /* tp_dict */
    0,                              /* tp_descr_get */
    0,                              /* tp_descr_set */
    0,                              /* tp_dictoffset */
    0,                              /* tp_init */
    0,                              /* tp_alloc */
    myobj_new,                      /* tp_new */
};

약한 참조, 인스턴스 딕셔너리 및 해싱을 지원하는 형:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    const char *data;
} MyObject;

static PyTypeObject MyObject_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    .tp_name = "mymod.MyObject",
    .tp_basicsize = sizeof(MyObject),
    .tp_doc = PyDoc_STR("My objects"),
    .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE |
         Py_TPFLAGS_HAVE_GC | Py_TPFLAGS_MANAGED_DICT |
         Py_TPFLAGS_MANAGED_WEAKREF,
    .tp_new = myobj_new,
    .tp_traverse = (traverseproc)myobj_traverse,
    .tp_clear = (inquiry)myobj_clear,
    .tp_alloc = PyType_GenericNew,
    .tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
    .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
    .tp_hash = (hashfunc)myobj_hash,
    .tp_richcompare = PyBaseObject_Type.tp_richcompare,
};

A str subclass that cannot be subclassed and cannot be called to create instances (e.g. uses a separate factory func) using Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION flag:

typedef struct {
    PyUnicodeObject raw;
    char *extra;
} MyStr;

static PyTypeObject MyStr_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    .tp_name = "mymod.MyStr",
    .tp_basicsize = sizeof(MyStr),
    .tp_base = NULL,  // set to &PyUnicode_Type in module init
    .tp_doc = PyDoc_STR("my custom str"),
    .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_DISALLOW_INSTANTIATION,
    .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
};

The simplest static type with fixed-length instances:

typedef struct {
    PyObject_HEAD
} MyObject;

static PyTypeObject MyObject_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    .tp_name = "mymod.MyObject",
};

The simplest static type with variable-length instances:

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    const char *data[1];
} MyObject;

static PyTypeObject MyObject_Type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    .tp_name = "mymod.MyObject",
    .tp_basicsize = sizeof(MyObject) - sizeof(char *),
    .tp_itemsize = sizeof(char *),
};