引言
我们知道Python str 对象的神奇魅力,它使得Pythoner 初学者更加容易上手,你可以快速的对 字符串 切片, 相加,相乘, 它本身还带大量的函数支持快速的变化字符串.
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例如:
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Str 对象方法
static PyMethodDef
string_methods[] = {
/* Counterparts of the obsolete stropmodule functions; except
string.maketrans(). */
{"join", (PyCFunction)string_join, METH_O, join__doc__},
{"split", (PyCFunction)string_split, METH_VARARGS, split__doc__},
{"rsplit", (PyCFunction)string_rsplit, METH_VARARGS, rsplit__doc__},
{"lower", (PyCFunction)string_lower, METH_NOARGS, lower__doc__},
{"upper", (PyCFunction)string_upper, METH_NOARGS, upper__doc__},
{"islower", (PyCFunction)string_islower, METH_NOARGS, islower__doc__},
{"isupper", (PyCFunction)string_isupper, METH_NOARGS, isupper__doc__},
{"isspace", (PyCFunction)string_isspace, METH_NOARGS, isspace__doc__},
{"isdigit", (PyCFunction)string_isdigit, METH_NOARGS, isdigit__doc__},
{"istitle", (PyCFunction)string_istitle, METH_NOARGS, istitle__doc__},
{"isalpha", (PyCFunction)string_isalpha, METH_NOARGS, isalpha__doc__},
{"isalnum", (PyCFunction)string_isalnum, METH_NOARGS, isalnum__doc__},
{"capitalize", (PyCFunction)string_capitalize, METH_NOARGS,
capitalize__doc__},
{"count", (PyCFunction)string_count, METH_VARARGS, count__doc__},
{"endswith", (PyCFunction)string_endswith, METH_VARARGS,
endswith__doc__},
{"partition", (PyCFunction)string_partition, METH_O, partition__doc__},
{"find", (PyCFunction)string_find, METH_VARARGS, find__doc__},
{"index", (PyCFunction)string_index, METH_VARARGS, index__doc__},
{"lstrip", (PyCFunction)string_lstrip, METH_VARARGS, lstrip__doc__},
{"replace", (PyCFunction)string_replace, METH_VARARGS, replace__doc__},
{"rfind", (PyCFunction)string_rfind, METH_VARARGS, rfind__doc__},
{"rindex", (PyCFunction)string_rindex, METH_VARARGS, rindex__doc__},
{"rstrip", (PyCFunction)string_rstrip, METH_VARARGS, rstrip__doc__},
{"rpartition", (PyCFunction)string_rpartition, METH_O,
....
{NULL, NULL} /* sentinel */
};
大差不差,上述中的函数名称都在 dir(str)中,这里简单说明一下这个数据结构的格式:
{"lower", (PyCFunction)string_lower, METH_NOARGS, lower__doc__}
- lower 是对外的函数名称,可以理解为对string_lower的包装
- string_lower 是 lower 名称相对源码的映射
- METH_NOARGS 表示该函数没有参数,不会进行PyargparseTuple的参数解析,具体参数可查阅官网doc,后期我们将使用原生C来编写Python的插件
- lower.__doc__ 函数声明(这是Python独特的部分,通过访问对象的 _doc_可以看到申明)
>>> 'xx'.lower().__doc__
"str(object='') -> string\n\nReturn a nice string representation of the object.
nIf the argument is a string, the return value is the same object."
我们选择两个函数来进行源码的分析:
- swapcase
{"swapcase", (PyCFunction)string_swapcase, METH_NOARGS, swapcase__doc__},
- swapcase
static PyObject *
string_swapcase(PyStringObject *self)
{
char *s = PyString_AS_STRING(self), *s_new; //字符对象
Py_ssize_t i, n = PyString_GET_SIZE(self);
PyObject *newobj;
newobj = PyString_FromStringAndSize(NULL, n);
if (newobj == NULL)
return NULL;
s_new = PyString_AsString(newobj);//字符对象转化为 PyStringObject 对象,并获取该对象的ob_sval
for (i = 0; i < n; i++) {//遍历字符串每一位(转化为大写)
int c = Py_CHARMASK(*s++);
if (islower(c)) {//如果小写转化为大写
*s_new = toupper(c);
//#define _toupper(_Char) ( (_Char)-'a'+'A' )
}
else if (isupper(c)) { //如果大写转化为小写
*s_new = tolower(c);
}
else
*s_new = c;
s_new++;
}
return newobj;
}
可知上述返回的是对象的大小写对换的副本。
'xXXx'.swapcase() -> XxxX
- replace
{"replace", (PyCFunction)string_replace, METH_VARARGS, replace__doc__}
- replace
//__doc__声明,通过 str.replace.__doc__ 访问
PyDoc_STRVAR(replace__doc__,
"S.replace(old, new[, count]) -> string\n\
\n\
Return a copy of string S with all occurrences of substring\n\
old replaced by new. If the optional argument count is\n\
given, only the first count occurrences are replaced.");
//函数主体
static PyObject *
string_replace(PyStringObject *self, PyObject *args)
{
Py_ssize_t count = -1;
PyObject *from, *to;
const char *from_s, *to_s;
Py_ssize_t from_len, to_len;
//一系列检查和转化
//如果为unicode,则 return PyUnicode_Replace,这里不做深入探究。
// 是否为str 或者 unicode
PyObject_AsCharBuffer(from, &from_s, &from_len);
PyObject_AsCharBuffer(to, &to_s, &to_len);
return (PyObject *)replace((PyStringObject *) self,from_s, from_len,to_s, to_len, count);
//最后的replace通过判断 from_len, to_len的长度分别进行不同的操作,比如 from_len =0 :
/* insert the 'to' string everywhere. */
/* >>> "Python".replace("", ".") */
/* '.P.y.t.h.o.n.' */
}
>>> 'AAAAX'.replace('A','x',2) -> 'xxAAX'
>>> "".replace("", "A") == "A"`
源码部分比较多,涉及大量的条件判断,我们可以知道,一个简单的字符串是由大量的原生函数帮助实现的,正所谓前人栽树,后人乘凉,你说Python简单,那是因为你们有看到简单背后的强大,正如你看到中国国家如此和平,没看到边疆保卫家园的战士默默的付出!
介绍完str 对象的函数, 我们再来看看为何str对象支持 序列操作?如:
assert 'x' in 'xXXX'
string_as_sequence
会到 PyString_Type
我们可以发现:
&string_as_sequence, /* tp_as_sequence */
这就是 str 对象支持 诸如 sequence 那样灵活能力的原因,其本质是 PyType_Type 结构体的该位置会用来实例化对象 tp_new的时候进行检查操作, 由于内部大量的宏 (define) ,在实例化 PyStringObject 的时候会 将该对象 的“属性” 信息取址 到 &PyString_Type , 因此 PyStringObject 与 string_as_sequence 函数产生了关联。
我们来看看string_as_sequence 结构:
static PySequenceMethods string_as_sequence = {
(lenfunc)string_length, /*sq_length*/
(binaryfunc)string_concat, /*sq_concat*/
(ssizeargfunc)string_repeat, /*sq_repeat*/
(ssizeargfunc)string_item, /*sq_item*/
(ssizessizeargfunc)string_slice, /*sq_slice*/
0, /*sq_ass_item*/
0, /*sq_ass_slice*/
(objobjproc)string_contains /*sq_contains*/
};
从上我们可以看到,或者更通俗的解释:
在Python 虚拟机遇到 in 操作字节码的时候, 当判断到 in 的右边为 PyStringObject 对象的时候, 会调用 PyString_Type -> tp_as_sequence 也就是&string_as_sequence -> string_contains 方法。
为了一探究竟,这里就插入一个题外话:
in 字节码探索
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关查可以 in 字节码 对应的就是 COMPARE_OP (#define COMPARE_OP 107 /* Comparison operator */ 也就是 十进制107,0x6b)
在 ceval.c 中:
TARGET(COMPARE_OP)
{
w = POP(); //栈弹出操作 in 左边
v = TOP(); // in 右边的值
if (PyInt_CheckExact(w) && PyInt_CheckExact(v)) { //当为正数的时候
/* INLINE: cmp(int, int) */
register long a, b;
register int res;
a = PyInt_AS_LONG(v);
b = PyInt_AS_LONG(w);
switch (oparg) {
case PyCmp_LT: res = a < b; break;
case PyCmp_LE: res = a <= b; break;
....
default: goto slow_compare; //显然是走进default分支
}
x = res ? Py_True : Py_False;
Py_INCREF(x);
}
else {
slow_compare:
x = cmp_outcome(oparg, v, w);
}
很显然, 从模拟栈中弹出的是 PyStringObject 对象, 所以会进入 cmp_outcome(oparg,v,w)
static PyObject *
cmp_outcome(int op, register PyObject *v, register PyObject *w)
{
int res = 0;
switch (op) {
case PyCmp_IS: // is 操作符
res = (v == w);
break;
case PyCmp_IS_NOT: // is not 操作符
res = (v != w);
break;
case PyCmp_IN: // in 操作符
res = PySequence_Contains(w, v);
if (res < 0)
return NULL;
break;
case PyCmp_NOT_IN: // not in 操作符
res = PySequence_Contains(w, v);
if (res < 0)
return NULL;
res = !res;
break;
case PyCmp_EXC_MATCH:
......
继续跟进 PySequence_Contains(w, v)
【abstract.c】
/* Return -1 if error; 1 if ob in seq; 0 if ob not in seq.
* Use sq_contains if possible, else defer to _PySequence_IterSearch().
*/
int
PySequence_Contains(PyObject *seq, PyObject *ob)
{
Py_ssize_t result;
if (PyType_HasFeature(seq->ob_type, Py_TPFLAGS_HAVE_SEQUENCE_IN)) {
PySequenceMethods *sqm = seq->ob_type->tp_as_sequence;
if (sqm != NULL && sqm->sq_contains != NULL)
return (*sqm->sq_contains)(seq, ob); //猜测完全一致 , 调用的就是
}
}
seq->ob_type->tp_as_sequence->sq_contains
至此,验证确实是这么一套机制。
继续回到 PyString_Type 序列操作时 调用的 string_contains 方法:
其是对stringlib_contains_obj 方法的包装, 它又调用了stringlib_find
Py_LOCAL_INLINE(Py_ssize_t)
stringlib_find(const STRINGLIB_CHAR* str, Py_ssize_t str_len,
const STRINGLIB_CHAR* sub, Py_ssize_t sub_len,
Py_ssize_t offset)
{
Py_ssize_t pos;
if (str_len < 0)
return -1;
if (sub_len == 0)
return offset;
pos = fastsearch(str, str_len, sub, sub_len, -1, FAST_SEARCH); // contains 操作的最终调用
if (pos >= 0)
pos += offset;
return pos;
}
最终判断 'xxx' in 'yyy' 的重任就交给了 fastsearch,其实就是C中的字符串查找的动作,但是80%的代码都是在进行类型检查操作。
如果找到则 pos >0。 否则 pos <0
总结
高级语言层面的 Python 字符串你是否已经完全掌握了呢? 经过本章的细化, Python 字符串的机制 和 原理相信你有更高更深层的认识!
@ 敬贤。 源码就是砖头, 高级语言只能算是成品。
欢迎投稿: 787518771@qq.com
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2018-06-23 14:05:05 星期六
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