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深入了解Python字符串對象的實現

開發 后端
本文介紹了 python 內部是如何管理字符串對象,以及字符串查找操作是如何實現的。

本文介紹了 python 內部是如何管理字符串對象,以及字符串查找操作是如何實現的。

PyStringObject 結構體

Python 中的字符串對象在內部對應一個名叫 PyStringObject 的結構體。“ob_shash” 對應字符串經計算過的 hash值, “ob_sval” 指向一段長度為 “ob_size” 的字符串,且該字符串以‘null’結尾(為了兼容C)。“ob_sval”的初始大小為1個字節,且 ob_sval[0]=0(對應空字符串)。若你還想知道“ob_size”被定義的位置,可以看一看 object.h 頭文件中 PyObject_VAR_HEAD 對應部分。“ob_sstate” 用來指示某個字符串是否已經存在于intern機制對應的字典中,后面我們會再次提到這一點。

  1. typedef struct { 
  2.  
  3.     PyObject_VAR_HEAD 
  4.  
  5.     long ob_shash; 
  6.  
  7.     int ob_sstate; 
  8.  
  9.     char ob_sval[1]; 
  10.  
  11. } PyStringObject;  

字符串對象的創建

如下所示,當將一個新的字符串賦給一個變量時,發生了什么?

  1. 1>>> s1 = 'abc' 

運行以上代碼時,內部的 C 函數 “PyString_FromString” 將被調用并生成類似下面的偽代碼: 

  1. arguments: string object: 'abc' 
  2.  
  3. returns: Python string object with ob_sval = 'abc' 
  4.  
  5. PyString_FromString(string): 
  6.  
  7.     size = length of string 
  8.  
  9.     allocate string object + size for 'abc'. ob_sval will be of sizesize + 1 
  10.  
  11.     copy string to ob_sval 
  12.  
  13.     return object  

每次用到新的字符串時,都將分配一個字符串對象。

共享字符串對象

Python 有一個優雅的特性,就是變量之間的短字符串是共享的,這一特性可以節省所需的內存空間。短字符串就是那些長度為 0 個或者 1 個字節的字符串。而全局變量 “interned” 對應一個用于索引這些短字符串的字典。數組 “characters” 也可用于索引那些長度為 1 個字節的字符串,比如單個字母。后面我們將看到數組 “characters” 是如何被使用的。

  1. static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1]; 
  2.  
  3. static PyObject *interned;  

下面一起看看:當你在 Python 腳本中將一個短字符串賦值給一個變量時,背后發生了哪些事情。

  1. static PyStringObject *characters[UCHAR_MAX + 1]; 
  2.  
  3. static PyObject *interned;  

內容為 ‘a’ 的字符串對象將被添加到 “interned” 字典中。字典中鍵(key)是一個指向該字符串對象的指針,而對應的值 就是一個相同的指針。在數組 “characters” 中,這一新的字符串對象在偏移量為 97 的位置被引用,因為字符 ‘a’ 的ASCII碼值便是 97。變量 “s2” 也指向了這一字符串對象。

 

 

而,當另外一個變量也被相同的字符串 ‘a’ 賦值時,又會如何呢?

  1. 1>>> s3 = 'a' 

上述代碼執行后,將返回之前已創建的內容相同的字符串對象。因此,‘s1’ 和 ‘s3’ 兩個變量都將指向同一個字符串對象。 數組 “characters” 便是用于檢測字符串 ‘a’ 是否已經存在,若存在,則返回指向該字符串對象的指針。

  1. if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL
  2.  
  3.  
  4.     ... 
  5.  
  6.     return (PyObject *)op; 
  7.  

 

下面我們新建一個內容為 ‘c’ 的短字符串:

  1. 1>>> s4 = 'c' 

那么,我們將得到如下結果:

 

我們還能發現,當按照下面 Python 腳本中的方式對一個字符串元素進行訪問時,數組 “characters” 仍有用武之地。

  1. >>> s5 = 'abc' 
  2.  
  3. >>> s5[0] 
  4.  
  5. 'a'  

上面第二行代碼中,返回的是數組 “characters” 偏移量為 97 的位置內的指針元素,而非新建一個值為 ‘a’的字符串。當我們訪問某個字符串中的元素時,一個名叫 “string_item” d的函數將被調用,下方給出了函數體代碼。其中,參數 ‘a’ 便對應著字符串 “abc”,而參數 ‘i’ 便是訪問數組的索引值(本例中便為 0 ),函數返回的是指向某個字符串對象的指針。

  1. static PyObject * 
  2.  
  3. string_item(PyStringObject *a, register Py_ssize_t i) 
  4.  
  5.  
  6.     char pchar; 
  7.  
  8.     PyObject *v; 
  9.  
  10.     ... 
  11.  
  12.     pchar = a->ob_sval[i]; 
  13.  
  14.     v = (PyObject *)characters[pchar & UCHAR_MAX]; 
  15.  
  16.     if (v == NULL
  17.  
  18.         // allocate string 
  19.  
  20.     else { 
  21.  
  22.         ... 
  23.  
  24.         Py_INCREF(v); 
  25.  
  26.     } 
  27.  
  28.     return v; 
  29.  
  30.  

數組 “characters” 也可用于函數名長度為 1 時的情形,如下所示:

  1. >>> def a(): pass 

字符串查找

下面看看,當你在如下 Python 代碼中進行字符串查找操作時,又會有那些事情發生呢?

  1. >>> s = 'adcabcdbdabcabd' 
  2.  
  3. >>> s.find('abcab'
  4.  
  5. >>> 11  

函數 “find” 返回一個索引值,說明是在字符串 “abcd” 的哪個位置找到字符串 “s” 的。若字符串未找到,函數返回值為 -1。

那么,內部到底干了些啥事情?內部調用了一個名為 “fastsearch” 的函數。這個函數是一個介于 BoyerMoore 和 Horspool 算法之間的混合版本,它兼具兩者的優良特性。

我們將 “s”(s = ‘adcabcdbdabcabd’)稱作主字符串,而將 “p”(p = ‘abcab’)稱作模式串。n 和 m 分別表示字符串 s 和 字符串 p 的長度,其中,n = 15, m = 5。

在如下代碼段中,明顯看到,程序將進行***判定:若 m > n,我們就知道必然不能找到這樣的索引號,因此函數直接返回 -1 即可。

  1. w = n - m; 
  2.  
  3. if (w < 0) 
  4.  
  5. return -1;  

當 m = 1 時,程序便在字符串 s 中一個個字符地進行遍歷,若匹配成功則返回對應的索引位置。在本例中,變量 mode 值為 FAST_SEARCH,意味著我們想獲取的是在主字符串中***匹配的位置,而非模式串在主字符串中成功匹配的次數。

  1. if (m <= 1) { 
  2.  
  3.     ... 
  4.  
  5.     if (mode == FAST_COUNT) { 
  6.  
  7.         ... 
  8.  
  9.     } else { 
  10.  
  11.         for (i = 0; i < n; i++) 
  12.  
  13.             if (s[i] == p[0]) 
  14.  
  15.                 return i; 
  16.  
  17.     } 
  18.  
  19.     return -1; 
  20.  
  21.  

考慮其他情況,比如 m > 1。首先創建一個壓縮的boyer-moore delta 1 table(對應BM算法中的壞字符規則),在此過程中需要聲明兩個變量:“mask” 和 “skip”。

“mask” 是一個 32 位的位掩碼(bitmask),將其***的 5 個特征位作為開關位。該掩碼是通過和模式串 “p” 進行操作產生的。它設計成一個布隆過濾器(bloom filter),用于檢測一個字符是否出現在當前字符串中。這種機制使查找操作十分迅速,但是存在偽正的情況(false positives)。關于布隆過濾器,你想有更多了解的話可以看看 這里 。對于本例,下方說明了位掩碼具體是如何產生的。

  1. mlast = m - 1 
  2.  
  3. /* process pattern[:-1] */ 
  4.  
  5. for (mask = i = 0; i < mlast; i++) { 
  6.  
  7.     mask |= (1 << (p[i] & 0x1F)); 
  8.  
  9.  
  10. /* process pattern[-1] outside the loop */ 
  11.  
  12. mask |= (1 << (p[mlast] & 0x1F));  

字符串 “p” 的***個字符為 ‘a’。字符‘a’的二進制表示為 97 = 1100001。保留***的 5 個特征位,我們得到了 00001,因此變 “mask” 初次被設定為 10(1 << 1)。當整個字符串 “p” 都經過處理后,mask 值為 1110。那么,我們應該如何使用這個位掩碼呢?通過下方這行代碼,我們用其來檢測字符 “c” 位于字符串 “p” 哪個位置。

  1. 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)) 運算結果的值是否為 true 呢?由于 1110 & (1 << (‘a’ & 0X1F)) = 1110 & 10 = 10,可知 ‘a’ 確實存在于 ‘abcab’。當檢測字符 ‘d’時,我們得到的是 false,對于其他字符(從 ‘e’ 到 ‘z’)也是同樣結果。因此,在本例中此類過濾器表現十分出眾。 變量 “skip” 對應目標字符在主字符串中***一個成功匹配的字符的索引位置(從后向前匹配)。假若模式串的***一個匹配字符在主字符串中不存在,則 “skip” 值為 模式串 “p” 的長度減去 1。本例中,模式串***一個為匹配字符位 ‘b’,由于其在主串查找的當前位置向后跳兩個字符后能夠匹配到,因此變量 “skip” 的值為2。這個變量應用于一種名叫壞字符跳躍(bad-character skip)的規則。在如下示例中,p = ‘abcab’,s = ‘adcabcaba’。從主串 “s” 的 4 號索引位置(從 0 開始計算)開始匹配,若字符匹配成功則向前繼續匹配。***個匹配失敗的索引位置為 1(此處 ‘b’ 不等于 ‘d’)。我們可以看到,在模式串和主串最開始匹配的末端位置往后數三個字符,主串中也有一個 ‘b’,而字符 ‘c’ 也存在于 “p” 中,因此我們跳過了隨后的 ‘b’。

 

下面,看下查找操作的循環部分(真實代碼為 C 實現,而非 Python):

  1. for i = 0 to n - m = 13: 
  2.  
  3.     if s[i+m-1] == p[m-1]: 
  4.  
  5.         if s[i:i+mlast] == p[0:mlast]: 
  6.  
  7.             return i 
  8.  
  9.         if s[i+m] not in p: 
  10.  
  11.             i += m 
  12.  
  13.         else
  14.  
  15.             i += skip 
  16.  
  17.     else
  18.  
  19.         if s[i+m] not in p: 
  20.  
  21.             i += m 
  22.  
  23. return -1  

“s[i+m] not in p” 這行測試代碼是基于位掩碼實現的,“i += skip” 便對應壞字符跳躍。當主串下一個待匹配的字符在 “p” 中并未找到時,則執行 “i += m” 這行代碼。

下面來看看,對于字符串 “p” 和 “s” 的匹配,算法具體是如何運行的。前三個步驟與上面類似,接著,字符 ‘d’ 在字符串 “p” 并未找到,因此我們直接跳過等于“p”字符串長度的字符數,之后便迅速找到了一個匹配。

 

有關Python字符串對象完整的代碼實現, 去這里看看(http://svn.python.org/projects/python/trunk/Objects/stringobject.c) 。 

責任編輯:龐桂玉 來源: Python開發者
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