Python 初始化中的成员赋值和引用计数__

我正在为Python编写一个C扩展，并且正在经历，我很难理解

\uuu init\uu

函数中的成员赋值

因此，在第2.2节中，成员分配如下：

if (first) {
    tmp = self->first;
    Py_INCREF(first);
    self->first = first;
    Py_XDECREF(tmp);
}

后来的解释是：

我们的类型不限制第一个成员的类型，因此它可以是任何类型的对象。它可以有一个析构函数，使试图访问第一个成员的代码被执行；或者，析构函数可以释放全局解释器锁，让任意代码在访问和修改对象的其他线程中运行

如果I

Py\u XDECREF

it，

self->first

将变得无效

我理解这种情况，如果析构函数释放全局解释器锁，就会有一个悬空指针，我的对象（

self

）可能会被修改，等等。。。一切都失去了控制

但是为什么析构函数访问它是一个问题呢？为什么这一部分：

它可以有一个析构函数，使试图访问第一个成员的代码被执行

这是一个问题吗？如果

self->first

的析构函数访问自身，则可以。我不在乎，这是它的问题

---

希望我足够清楚。感谢您的回复。

无论何时允许运行任意Python代码，都需要确保对象处于有效状态

当您

DECREF

一个对象时，可能会运行任意Python代码，例如，如果要删除的对象有一个

\uuuu del\uuuu

方法（或者如果它是一个C扩展方法a

tp\u dealloc

）。该代码可以执行任何操作，例如（如引用的文本中所述）访问实例的

first

属性

例如：

c = Custom("Firstname", "Lastname", 10)

class T:
    def __del__(self):
        print("T", c.first)  # access the first attribute of the "c" variable

c.first = T()
c.__init__(T())
c.__init__(T())
c.__init__(T())

现在，如果您的C代码如下所示：

Py_XDECREF（self->first）；
Py_增量（第一）；
自我->第一=第一；

当

T.\uuu del_uu

运行时（由

Py\uxdecref

触发），它将首先访问

c.first

，此时它是一个无效对象（因为它的引用计数为

0

）

在本例中，由于内存尚未重新使用，因此它不会意外地（在我的计算机上）中断。但是，如果稍微复杂一点，它通常会终止Python进程（在我的计算机上）：

c=Custom（“Firstname”，“Lastname”，10）
T类：
定义（自我）：
打印（“T”，c.优先）
U类：
定义初始化（self，t）：
self.t=t
定义（自我）：
打印（“U”）
c、 第一个=U（T（））
c、 _uuinit_uu（T（））#重复多次以增加崩溃的可能性
c、 _uuuinit_uuu（T（）））
c、 _uuuinit_uuu（T（）））

---

通过在调用

DECREF

之前确保对象处于有效状态（不仅仅是在

\uuuuu init\uuuuu

期间，而且是在任何地方！），或者将其设置为

null

，可以避免（也应该避免）所有这些情况：

Py_CLEAR（self->first）；//在使用XDECREF之前，将字段设置为null
Py_增量（第一）；
自我->第一=第一；

或者立即将其替换为第一个：

tmp=self->first；
Py_增量（第一）；
自我->第一=第一；
Py_XDECREF（tmp）；

或者，如果您不想重复使用这种习惯用法，也可以创建如下函数：

static void replace_字段（PyObject**字段，PyObject*val）
{
PyObject*tmp=*字段；
*字段=val；
Py_XDECREF（tmp）；
}

这将代码简化为：

Py_INCREF（第一）；
替换_字段（&self->first，first）；

不太清楚混淆在哪里，但可能在这里：首先

引用的对象可能有一个对正在初始化的对象的引用，如果代码不小心，另一个对象的析构函数本身可能会首先更改
并导致问题。可以写一个更好的描述作为一个答案，如果这是正确的…没有考虑回参考问题。谢谢你指出@SamMason然而，在这种情况下，
first
的破坏者到底为什么要用back-reference（
self->first
的
self
）做些什么呢？因为我总是注意我在
\uu del_u
中所做的事情，所以我没有想到这种（邪恶的）可能性。谢谢你的
Py_CLEAR
宏，起初在文档中没有看到它