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# 类型对象

也许 Python 对象系统中最重要的结构之一就是定义新类型的结构: `PyTypeObject` 结构。 类型对象可以使用任何 `PyObject_*()` 或 `PyType_*()` 函数来处理，但不能提供大多数 Python 应用程序所感兴趣的内容。 这些对象是对象行为的基础，所以它们对解释器本身或任何实现新类型的扩展模块都非常重要。

与大多数标准类型相比，类型对象相当大。这么大的原因是每个类型对象存储了大量的值，大部分是C函数指针，每个指针实现了类型功能的一小部分。本节将详细描述类型对象的字段。这些字段将按照它们在结构中出现的顺序进行描述。

除了下面的快速参考， 例子 小节提供了快速了解 `PyTypeObject` 的含义和用法的例子。

## 快速参考

### "tp_方法槽"

PyTypeObject 槽 1 | Type | 特殊方法/属性 | 信息 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 |  |  |  |  | ?
(`tp_getattr`) | `getattrfunc` | __getattribute__, __getattr__ |  |  |  | G
(`tp_setattr`) | `setattrfunc` | __setattr__, __delattr__ |  |  |  | G
`tp_as_async` | `PyAsyncMethods` * | 子方法槽（方法域） |  |  |  | %
`tp_repr` | `reprfunc` | __repr__ | X | X |  | X
`tp_as_number` | `PyNumberMethods` * | 子方法槽（方法域） |  |  |  | %
`tp_as_sequence` | `PySequenceMethods` * | 子方法槽（方法域） |  |  |  | %
`tp_as_mapping` | `PyMappingMethods` * | 子方法槽（方法域） |  |  |  | %
`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` * |  |  |  |  | %
`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`] | `PyObject` * | __subclasses__ |  |  |
[`tp_weaklist`] | `PyObject` * |  |  |  |
(`tp_del`) | `destructor` |  |  |  |  |
[`tp_version_tag`] | unsigned int |  |  |  |
`tp_finalize` | `destructor` | __del__ |  |  |  | X

如果定义了 `COUNT_ALLOCS` ，则还存在以下（仅内部）字段：

- `tp_allocs`

- `tp_frees`

- `tp_maxalloc`

- `tp_prev`

- `tp_next`

1

  小括号中的槽名表示它(实际上)已弃用。尖括号中的名称应该被视为只读的。方括号中的名称仅供内部使用。"<R>"(作为前缀)表示该字段是必需的(必须是非null)。

2

  列：

  "O": `PyBaseObject_Type` 必须设置

  "T": `PyType_Type` 必须设置

  "D": 默认设置(如果方法槽被设置为NULL)

      X - PyType_Ready sets this value if it is NULL
      ~ - PyType_Ready always sets this value (it should be NULL)
      ? - PyType_Ready may set this value depending on other slots

      Also see the inheritance column ("I").

  "I": 继承

      X - type slot is inherited via PyType_Ready if defined with a NULL value
      % - the slots of the sub-struct are inherited individually
      G - inherited, but only in combination with other slots; see the slot's description
      ? - it's complicated; see the slot's description

  注意，有些方法槽是通过普通属性查找链有效继承的。

### 子方法槽（方法域）

方法槽 | Type | 特殊方法
--- | --- | ---
`am_await` | `unaryfunc` | __await__
`am_aiter` | `unaryfunc` | __aiter__
`am_anext` | `unaryfunc` | __anext__
`nb_add` | `binaryfunc` | __add__ __radd__
`nb_inplace_add` | `binaryfunc` | __iadd__
`nb_subtract` | `binaryfunc` | __sub__ __rsub__
`nb_inplace_subtract` | `binaryfunc` | __sub__
`nb_multiply` | `binaryfunc` | __mul__ __rmul__
`nb_inplace_multiply` | `binaryfunc` | __mul__
`nb_remainder` | `binaryfunc` | __mod__ __rmod__
`nb_inplace_remainder` | `binaryfunc` | __mod__
`nb_divmod` | `binaryfunc` | __divmod__ __rdivmod__
`nb_power` | `ternaryfunc` | __pow__ __rpow__
`nb_inplace_power` | `ternaryfunc` | __pow__
`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` | __lshift__
`nb_rshift` | `binaryfunc` | __rshift__ __rrshift__
`nb_inplace_rshift` | `binaryfunc` | __rshift__
`nb_and` | `binaryfunc` | __and__ __rand__
`nb_inplace_and` | `binaryfunc` | __and__
`nb_xor` | `binaryfunc` | __xor__ __rxor__
`nb_inplace_xor` | `binaryfunc` | __xor__
`nb_or` | `binaryfunc` | __or__ __ror__
`nb_inplace_or` | `binaryfunc` | __or__
`nb_int` | `unaryfunc` | __int__
`nb_reserved` | void * |
`nb_float` | `unaryfunc` | __float__
`nb_floor_divide` | `binaryfunc` | __floordiv__
`nb_inplace_floor_divide` | `binaryfunc` | __floordiv__
`nb_true_divide` | `binaryfunc` | __truediv__
`nb_inplace_true_divide` | `binaryfunc` | __truediv__
`nb_index` | `unaryfunc` | __index__
`nb_matrix_multiply` | `binaryfunc` | __matmul__ __rmatmul__
`nb_inplace_matrix_multiply` | `binaryfunc` | __matmul__
`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()` |
`bf_releasebuffer` | `releasebufferproc()` |

### 槽位 typedef

typedef | 参数类型 | 返回类型
--- | --- | ---
`allocfunc` | `PyTypeObject` * Py_ssize_t | `PyObject` *
`destructor` | void * | void
`freefunc` | void * | void
`traverseproc` | void * `visitproc` void * | int
`newfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`initproc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`reprfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`getattrfunc` | `PyObject` * const char * | `PyObject` *
`setattrfunc` | `PyObject` * const char * `PyObject` * | int
`getattrofunc` | `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`setattrofunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`descrgetfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`descrsetfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int
`hashfunc` | `PyObject` * | Py_hash_t
`richcmpfunc` | `PyObject` * `PyObject` * int | `PyObject` *
`getiterfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`iternextfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`lenfunc` | `PyObject` * | Py_ssize_t
`getbufferproc` | `PyObject` * `Py_buffer` * int | int
`releasebufferproc` | `PyObject` * `Py_buffer` * | void
`inquiry` | void * | int
`unaryfunc` | `PyObject` * | `PyObject` *
`binaryfunc` | `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`ternaryfunc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | `PyObject` *
`ssizeargfunc` | `PyObject` * Py_ssize_t | `PyObject` *
`ssizeobjargproc` | `PyObject` * Py_ssize_t | int
`objobjproc` | `PyObject` * `PyObject` * | int
`objobjargproc` | `PyObject` * `PyObject` * `PyObject` * | int

请参阅 槽位类型 typedef 里有更多详细信息。

## PyTypeObject 定义

`PyTypeObject` 的结构定义可以在 `Include/object.h` 中找到。 为了方便参考，此处复述了其中的定义:

    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 */

        /* call function for all accessible objects */
        traverseproc tp_traverse;

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

        /* 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 */
        struct PyMethodDef *tp_methods;
        struct PyMemberDef *tp_members;
        struct PyGetSetDef *tp_getset;
        struct _typeobject *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;
        PyObject *tp_subclasses;
        PyObject *tp_weaklist;
        destructor tp_del;

        /* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6 */
        unsigned int tp_version_tag;

        destructor tp_finalize;

    } PyTypeObject;

## PyObject 槽位

type 对象结构扩展了 `PyVarObject` 结构。 `ob_size` 字段用于动态类型 (由 `type_new()` 创建，通常通过 class 语句来调用)。 注意 `PyType_Type` (元类型) 会初始化 `tp_itemsize`，这意味着它的实例 (即 type 对象) 必须 具有 `ob_size` 字段。

PyObject* `PyObject._ob_next`
PyObject* `PyObject._ob_prev`

  These fields are only present when the macro `Py_TRACE_REFS` is defined. Their initialization to `NULL` is taken care of by the `PyObject_HEAD_INIT` macro. For statically allocated objects, these fields always remain `NULL`. For dynamically allocated objects, these two fields are used to link the object into a doubly-linked list of all live objects on the heap. This could be used for various debugging purposes; currently the only use is to print the objects that are still alive at the end of a run when the environment variable `PYTHONDUMPREFS` is set.

  继承：

  这些字段不会被子类型继承。

Py_ssize_t `PyObject.ob_refcnt`

  这是类型对象的引用计数，由 `PyObject_HEAD_INIT` 宏初始化为 `1`。 请注意对于静态分配的类型对象 (对象的 `ob_type` 指回该类型) 不会 被加入引用计数。 但对于动态分配的类型对象，实例 确实 会被算作引用。

  继承：

  子类型不继承此字段。

PyTypeObject* `PyObject.ob_type`

  这是类型的类型，换句话说就是元类型，它由宏 `PyObject_HEAD_INIT` 的参数来做初始化，它的值一般情况下是 `&PyType_Type` 。可是为了使动态可载入扩展模块至少在Windows上可用，编译器会报错这是一个不可用的初始化。因此按照惯例传递 `NULL` 给宏 `PyObject_HEAD_INIT` 并且在模块的初始化函数开始时候其他任何操作之前初始化这个字段。典型做法是这样的：

      Foo_Type.ob_type = &PyType_Type;

  这应该在创建该类型的任何实例之前完成。`PyType_Ready()` 检查 `ob_type` 是否为 `NULL`，如果是，则用基类的 `ob_type` 字段初始化它。如果该字段非零，则 `PyType_Ready()` 不会更改它。

  继承：

  此字段会被子类型继承。

## PyVarObject 槽位

Py_ssize_t `PyVarObject.ob_size`

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

  继承：

  子类型不继承此字段。

## PyTypeObject 槽

每个槽位都有一个部分来描述继承关系。如果 `PyType_Ready()` 会在该字段为 `NULL` 时设置它的值，那么也会有一个“默认”部分。（注意，在 `PyBaseObject_Type` 和 `PyType_Type` 中设置的许多字段实际上就是默认值。）

const char* `PyTypeObject.tp_name`

  指针，指向以 NULL 结尾的表示类型名称的字符串。对于可以作为模块的全局变量访问的类型，字符串应该是完整的模块名，后跟一个点，再后跟类型名。对于内置类型，字符串应该只是类型名。如果模块是包的子模块，则完整的包名是完整的模块名的一部分。例如，包 `P` 的子包 `Q` 的模块 `M` 中定义的类型 `T` 的 `tp_name` 应该初始化为 `"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.

  如果不存在点号，则整个 `tp_name` 字段将作为 `__name__` 属性访问，而 `__module__` 属性则将是未定义的（除非在字典中显式地设置，如上文所述）。 这意味着你的类型将无法执行 pickle。 此外，用 pydoc 创建的模块文档中也不会列出该类型。

  该字段不可为 `NULL`。 它是 `PyTypeObject()` 中唯一的必填字段（除了潜在的 `tp_itemsize` 以外）。

  继承：

  子类型不继承此字段。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_basicsize`
Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_itemsize`

  通过这些字段可以计算出该类型实例以字节为单位的大小。

  存在两种类型：具有固定长度实例的类型其 `tp_itemsize` 字段为零；具有可变长度实例的类型其 `tp_itemsize` 字段不为零。 对于具有固定长度实例的类型，所有实例的大小都相同，具体大小由 `tp_basicsize` 给出。

  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. The value of N is typically stored in the instance's `ob_size` field. There are exceptions: for example, ints use a negative `ob_size` to indicate a negative number, and N is `abs(ob_size)` there. 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 structure for the list type has fixed-length instances, yet those instances have a meaningful `ob_size` field).

  The basic size includes the fields in the instance declared by the macro `PyObject_HEAD` or `PyObject_VAR_HEAD` (whichever is used to declare the instance struct) and this in turn includes the `_ob_prev` and `_ob_next` fields if they are present. This means that the only correct way to get an initializer for the `tp_basicsize` is to use the `sizeof` operator on the struct used to declare the instance layout. The basic size does not include the GC header size.

  关于对齐的说明：如果变量条目需要特定的对齐，则应通过 `tp_basicsize` 的值来处理。 例如：假设某个类型实现了一个 `double` 数组。 `tp_itemsize` 就是 `sizeof(double)`。 程序员有责任确保 `tp_basicsize` 是 `sizeof(double)` 的倍数（假设这是 `double` 的对齐要求）。

  对于任何具有可变长度实例的类型，该字段不可为 `NULL`。

  继承：

  这些字段将由子类分别继承。 如果基本类型有一个非零的 `tp_itemsize`，那么在子类型中将 `tp_itemsize` 设置为不同的非零值通常是不安全的（不过这取决于该基本类型的具体实现）。

destructor `PyTypeObject.tp_dealloc`

  指向实例析构函数的指针。除非保证类型的实例永远不会被释放（就像单例对象 `None` 和 `Ellipsis` 那样），否则必须定义这个函数。函数声明如下：

      void tp_dealloc(PyObject *self);

  当引用计数为0时，由 `Py_DECREF()` 和 `Py_XDECREF()` 宏调用析构函数。此时，实例仍然存在，但已经没有了对它的引用。析构函数应该释放该实例拥有的所有引用，释放该实例拥有的所有内存缓冲区（通过分配内存对应的释放函数），并调用该类型的 `tp_free` 函数。如果该类型不可子类型化（没有设置 `Py_TPFLAGS_BASETYPE` 标志位），则允许直接调用对象的释放函数，不必调用 `tp_free`。对象的释放函数应该与分配函数对应：如果使用 `PyObject_New()` 或 `PyObject_VarNew()` 分配，通常为 `PyObject_Del()`；如果使用 `PyObject_GC_New()` 或 `PyObject_GC_NewVar()` 分配，通常为 `PyObject_GC_Del()`。

  最后，如果该类型是在堆上分配的（`Py_TPFLAGS_HEAPTYPE`），释放器应该在调用类型释放器后减少类型对象的引用计数。为了避免空悬指针，建议的实现方法为：

      static void foo_dealloc(foo_object *self) {
          PyTypeObject *tp = Py_TYPE(self);
          // free references and buffers here
          tp->tp_free(self);
          Py_DECREF(tp);
      }

  继承：

  此字段会被子类型继承。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_vectorcall_offset`

  An optional offset to a per-instance function that implements calling the object using the vectorcall protocol, a more efficient alternative of the simpler `tp_call`.

  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 signature is the same as for `_PyObject_Vectorcall()`:

      PyObject *vectorcallfunc(PyObject *callable, PyObject *const *args, size_t nargsf, PyObject *kwnames)

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

  Any class that sets `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` must also set `tp_call` and make sure its behaviour is consistent with the vectorcallfunc function. This can be done by setting tp_call to `PyVectorcall_Call`:

  PyObject *`PyVectorcall_Call`(PyObject *callable, PyObject *tuple, PyObject *dict)

    Call callable's vectorcallfunc with positional and keyword arguments given in a tuple and dict, respectively.

    This function is intended to be used in the `tp_call` slot. It does not fall back to `tp_call` and it currently does not check the `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` flag. To call an object, use one of the `PyObject_Call` functions instead.

  注解

  It is not recommended for heap types to implement the vectorcall protocol. When a user sets `__call__` in Python code, only `tp_call` is updated, possibly making it inconsistent with the vectorcall function.

  注解

  The semantics of the `tp_vectorcall_offset` slot are provisional and expected to be finalized in Python 3.9. If you use vectorcall, plan for updating your code for Python 3.9.

  在 3.8 版更改: This slot was used for print formatting in Python 2.x. In Python 3.0 to 3.7, it was reserved and named `tp_print`.

  继承：

  This field is inherited by subtypes together with `tp_call`: a subtype inherits `tp_vectorcall_offset` from its base type when the subtype’s `tp_call` is `NULL`.

  Note that heap types (including subclasses defined in Python) do not inherit the `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` flag.

getattrfunc `PyTypeObject.tp_getattr`

  一个指向获取属性字符串函数的可选指针。

  该字段已弃用。当它被定义时，应该和 `tp_getattro` 指向同一个函数，但接受一个C字符串参数表示属性名，而不是Python字符串对象。

  继承：

  分组: `tp_getattr`, `tp_getattro`

  该字段会被子类和 `tp_getattro` 所继承：当子类型的 `tp_getattr` 和 `tp_getattro` 均为 `NULL` 时该子类型将从它的基类型同时继承 `tp_getattr` 和 `tp_getattro`。

setattrfunc `PyTypeObject.tp_setattr`

  一个指向函数以便设置和删除属性的可选指针。

  该字段已弃用。当它被定义时，应该和 `tp_setattro` 指向同一个函数，但接受一个C字符串参数表示属性名，而不是Python字符串对象。

  继承：

  分组: `tp_setattr`, `tp_setattro`

  该字段会被子类型和 `tp_setattro` 所继承：当子类型的 `tp_setattr` 和 `tp_setattro` 均为 `NULL` 时该子类型将同时从它的基类型继承 `tp_setattr` 和 `tp_setattro`。

PyAsyncMethods* `PyTypeObject.tp_as_async`

  指向一个包含仅与在 C 层级上实现 awaitable 和 asynchronous iterator 协议的对象相关联的字段的附加结构体。 请参阅 异步对象结构体 了解详情。

  3.5 新版功能: 在之前被称为 `tp_compare` 和 `tp_reserved`。

  继承：

  `tp_as_async` 字段不会被继承，但所包含的字段会被单独继承。

reprfunc `PyTypeObject.tp_repr`

  一个实现了内置函数 `repr()` 的函数的可选指针。

  该签名与 `PyObject_Repr()` 的相同:

      PyObject *tp_repr(PyObject *self);

  该函数必须返回一个字符串或 Unicode 对象。 在理想情况下，该函数应当返回一个字符串，当将其传给 `eval()` 时，只要有合适的环境，就会返回一个具有相同值的对象。 如果这不可行，则它应当返回一个以 `'<'` 开头并以 `'>'` 结尾的可被用来推断出对象的类型和值的字符串。

  继承：

  此字段会被子类型继承。

  默认：

  如果未设置该字段，则返回 `<%s object at %p>` 形式的字符串，其中 `%s` 将替换为类型名称，`%p` 将替换为对象的内存地址。

PyNumberMethods* `PyTypeObject.tp_as_number`

  指向一个附加结构体的指针，其中包含只与执行数字协议的对象相关的字段。 这些字段的文档参见 数字对象结构体。

  继承：

  `tp_as_number` 字段不会被继承，但所包含的字段会被单独继承。

PySequenceMethods* `PyTypeObject.tp_as_sequence`

  指向一个附加结构体的指针，其中包含只与执行序列协议的对象相关的字段。 这些字段的文档见 序列对象结构体。

  继承：

  `tp_as_sequence` 字段不会被继承，但所包含的字段会被单独继承。

PyMappingMethods* `PyTypeObject.tp_as_mapping`

  指向一个附加结构体的指针，其中包含只与执行映射协议的对象相关的字段。 这些字段的文档见 映射对象结构体。

  继承：

  `tp_as_mapping` 字段不会继承，但所包含的字段会被单独继承。

hashfunc `PyTypeObject.tp_hash`

  一个指向实现了内置函数 `hash()` 的函数的可选指针。

  其签名与 `PyObject_Hash()` 的相同:

      Py_hash_t tp_hash(PyObject *);

  `-1` 不应作为正常返回值被返回；当计算哈希值过程中发生错误时，函数应设置一个异常并返回 `-1`。

  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()`.

  此字段可被显式设为 `PyObject_HashNotImplemented()` 以阻止从父类型继承哈希方法。在 Python 层面这被解释为 `__hash__ = None` 的等价物，使得 `isinstance(o, collections.Hashable)` 正确返回 `False`.。请注意反过来也是如此：在 Python 层面设置一个类的 `__hash__ = None` 会使得 `tp_hash` 槽位被设置为 `PyObject_HashNotImplemented()`。

  继承：

  分组: `tp_hash`, `tp_richcompare`

  该字段会被子类型同 `tp_richcompare` 一起继承：当子类型的 `tp_richcompare` 和 `tp_hash` 均为 `NULL` 时子类型将同时继承 `tp_richcompare` 和 `tp_hash`。

ternaryfunc `PyTypeObject.tp_call`

  一个可选的实现对象调用的指向函数的指针。 如果对象不是可调用对象则该值应为 `NULL`。 其签名与 `PyObject_Call()` 的相同:

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

  继承：

  此字段会被子类型继承。

reprfunc `PyTypeObject.tp_str`

  一个可选的实现内置 `str()` 操作的函数的指针。 （请注意 `str` 现在是一个类型，`str()` 是调用该类型的构造器。 该构造器将调用 `PyObject_Str()` 执行实际操作，而 `PyObject_Str()` 将调用该处理器。）

  其签名与 `PyObject_Str()` 的相同:

      PyObject *tp_str(PyObject *self);

  该函数必须返回一个字符串或 Unicode 对象。 它应当是一个“友好”的对象字符串表示形式，因为这就是要在 `print()` 函数中与其他内容一起使用的表示形式。

  继承：

  此字段会被子类型继承。

  默认：

  当未设置该字段时，将调用 `PyObject_Repr()` 来返回一个字符串表示形式。

getattrofunc `PyTypeObject.tp_getattro`

  一个指向获取属性字符串函数的可选指针。

  其签名与 `PyObject_GetAttr()` 的相同:

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

  可以方便地将该字段设为 `PyObject_GenericGetAttr()`，它实现了查找对象属性的通常方式。

  继承：

  分组: `tp_getattr`, `tp_getattro`

  该字段会被子类同 `tp_getattr` 一起继承：当子类型的 `tp_getattr` 和 `tp_getattro` 均为 `NULL` 时子类型将同时继承 `tp_getattr` 和 `tp_getattro`。

  默认：

  `PyBaseObject_Type` 使用 `PyObject_GenericGetAttr()`。

setattrofunc `PyTypeObject.tp_setattro`

  一个指向函数以便设置和删除属性的可选指针。

  其签名与 `PyObject_SetAttr()` 的相同:

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

  此外，还必须支持将 value 设为 `NULL` 来删除属性。 通常可以方便地将该字段设为 `PyObject_GenericSetAttr()`，它实现了设备对象属性的通常方式。

  继承：

  分组: `tp_setattr`, `tp_setattro`

  该字段会被子类型同 `tp_setattr` 一起继承：当子类型的 `tp_setattr` 和 `tp_setattro` 均为 `NULL` 时子类型将同时继承 `tp_setattr` 和 `tp_setattro`。

  默认：

  `PyBaseObject_Type` 使用 `PyObject_GenericSetAttr()`.

PyBufferProcs* `PyTypeObject.tp_as_buffer`

  指向一个包含只与实现缓冲区接口的对象相关的字段的附加结构体的指针。 这些字段的文档参见 缓冲区对象结构体。

  继承：

  `tp_as_buffer` 字段不会被继承，但所包含的字段会被单独继承。

unsigned long `PyTypeObject.tp_flags`

  该字段是针对多个旗标的位掩码。 某些旗标指明用于特定场景的变化语义；另一些旗标则用于指明类型对象（或通过 `tp_as_number`, `tp_as_sequence`, `tp_as_mapping` 和 `tp_as_buffer` 引用的扩展结构体）中的特定字段，它们在历史上并不总是有效；如果这样的旗标位是清晰的，则它所保护的类型字段必须不可被访问并且必须被视为具有零或 `NULL` 值。

  继承：

  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.

  默认：

  `PyBaseObject_Type` uses `Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE`.

  位掩码:

  目前定义了以下位掩码；可以使用 `|` 运算符对它们进行 OR 运算以形成 `tp_flags` 字段的值。 宏 `PyType_HasFeature()` 接受一个类型和一个旗标值 tp 和 f，并检查 `tp->tp_flags & f` 是否为非零值。

  `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).

    继承：

    ？？？

  `Py_TPFLAGS_BASETYPE`

    当此类型可被用作另一个类型的基类型时该比特位将被设置。 如果该比特位被清除，则此类型将无法被子类型化（类似于 Java 中的 "final" 类）。

    继承：

    ？？？

  `Py_TPFLAGS_READY`

    当此类型对象通过 `PyType_Ready()` 被完全实例化时该比特位将被设置。

    继承：

    ？？？

  `Py_TPFLAGS_READYING`

    当 `PyType_Ready()` 处在初始化此类型对象过程中时该比特位将被设置。

    继承：

    ？？？

  `Py_TPFLAGS_HAVE_GC`

    当此对象支持垃圾回收时该比特位将被设置。 如果设置了该比特位，则实例必须使用 `PyObject_GC_New()` 来创建并使用 `PyObject_GC_Del()` 来销毁。 更多信息见 使对象类型支持循环垃圾回收 一节。 该比特位还表明与类型对象中存在 GC 相关字段 `tp_traverse` 和 `tp_clear`。

    继承：

    分组: `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`, `Py_TPFLAGS_HAVE_VERSION_TAG`.

    继承：

    ？？？

  `Py_TPFLAGS_METHOD_DESCRIPTOR`

    这个位指明对象的行为类似于未绑定方法。

    如果为 `type(meth)` 设置了该旗标，那么：

    - `meth.__get__(obj, cls)(*args, **kwds)` (其中 `obj` 不为 None) 必须等价于 `meth(obj, *args, **kwds)`。

    - `meth.__get__(None, cls)(*args, **kwds)` 必须等价于 `meth(*args, **kwds)`。

    此旗标为 `obj.meth()` 这样的典型方法调用启用优化：它将避免为 `obj.meth` 创建临时的“绑定方法”对象。

    3.8 新版功能.

    继承：

    This flag is never inherited by heap types. For extension types, it is inherited whenever `tp_descr_get` 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`

    这些旗标被 `PyLong_Check()` 等函数用来快速确定一个类型是否为内置类型的子类；这样的专用检测比泛用检测如 `PyObject_IsInstance()` 要更快速。 继承自内置类型的自定义类型应当正确地设置其 `tp_flags`，否则与这样的类型进行交互的代码将因所使用的检测种类而出现不同的行为。

  `Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE`

    当类型结构体中存在 `tp_finalize` 槽位时会设置这个比特位。

    3.4 新版功能.

    3.8 版后已移除: 此旗标已不再是必要的，因为解释器会假定类型结构体中总是存在 `tp_finalize` 槽位。

  `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL`

    This bit is set when the class implements the vectorcall protocol. See `tp_vectorcall_offset` for details.

    继承：

    This bit is set on static subtypes if `tp_flags` is not overridden: a subtype inherits `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL` from its base type when the subtype’s `tp_call` is `NULL` and the subtype's `Py_TPFLAGS_HEAPTYPE` is not set.

    Heap types do not inherit `_Py_TPFLAGS_HAVE_VECTORCALL`.

    注解

    This flag is provisional and expected to become public in Python 3.9, with a different name and, possibly, changed semantics. If you use vectorcall, plan for updating your code for Python 3.9.

    3.8 新版功能.

const char* `PyTypeObject.tp_doc`

  一个可选的指向给出该类型对象的文档字符串的以 NUL 结束的 C 字符串的指针。 该指针被暴露为类型和类型实例上的 `__doc__` 属性。

  继承：

  这个字段 不会 被子类型继承。

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);

  有关 Python 垃圾回收方案的更多信息可在 使对象类型支持循环垃圾回收 一节中查看。

  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(localobject *self, visitproc visit, void *arg)
      {
          Py_VISIT(self->args);
          Py_VISIT(self->kw);
          Py_VISIT(self->dict);
          return 0;
      }

  请注意 `Py_VISIT()` 仅能在可以参加循环引用的成员上被调用。 虽然还存在一个 `self->key` 成员，但它只能为 `NULL` 或 Python 字符串因而不能成为循环引用的一部分。

  在另一方面，即使你知道某个成员永远不会成为循环引用的一部分，作为调试的辅助你仍然可能想要访问它因此 `gc` 模块的 `get_referents()` 函数将会包括它。

  警告

  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).

  请注意 `Py_VISIT()` 要求传给 `local_traverse()` 的 visit 和 arg 形参具有指定的名称；不要随意命名它们。

  继承：

  分组: `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 for the garbage collector. This is only used if the `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit is set. The signature is:

      int tp_clear(PyObject *);

  `tp_clear` 成员函数被用来打破垃圾回收器在循环垃圾中检测到的循环引用。 总的来说，系统中的所有 `tp_clear` 函数必须合到一起以打破所有引用循环。 这是个微妙的问题，并且如有任何疑问都需要提供 `tp_clear` 函数。 例如，元组类型不会实现 `tp_clear` 函数，因为有可能证明完全用元组是不会构成循环引用的。 因此其他类型的 `tp_clear` 函数必须足以打破任何包含元组的循环。 这不是立即能明确的，并且很少会有避免实现 `tp_clear` 的适当理由。

  `tp_clear` 的实现应当丢弃实例指向其成员的可能为 Python 对象的引用，并将指向这些成员的指针设为 `NULL`，如下面的例子所示:

      static int
      local_clear(localobject *self)
      {
          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 decremented until after the pointer to the contained object is set to `NULL`. This is because decrementing the reference count 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.

  因为 `tp_clear` 函数的目的是打破循环引用，所以不需要清除所包含的对象如 Python 字符串或 Python 整数，它们无法参与循环引用。 另一方面，清除所包含的全部 Python 对象，并编写类型的 `tp_dealloc` 函数来发起调用 `tp_clear` 也很方便。

  有关 Python 垃圾回收方案的更多信息可在 使对象类型支持循环垃圾回收 一节中查看。

  继承：

  分组: `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.

richcmpfunc `PyTypeObject.tp_richcompare`

  一个可选的指向富比较函数的指针，函数的签名为:

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

  第一个形参将保证为 `PyTypeObject` 所定义的类型的实例。

  该函数应当返回比较的结果 (通常为 `Py_True` 或 `Py_False`)。 如果未定义比较运算，它必须返回 `Py_NotImplemented`，如果发生了其他错误则它必须返回 `NULL` 并设置一个异常条件。

  以下常量被定义用作 `tp_richcompare` 和 `PyObject_RichCompare()` 的第三个参数：

  常量 | 对照
  --- | ---
  `Py_LT` | `<`
  `Py_LE` | `<=`
  `Py_EQ` | `==`
  `Py_NE` | `!=`
  `Py_GT` | `>`
  `Py_GE` | `>=`

  定义以下宏是为了简化编写丰富的比较函数：

  `Py_RETURN_RICHCOMPARE`(VAL_A, VAL_B, op)

    从该函数返回 `Py_True` 或 `Py_False`，这取决于比较的结果。 VAL_A 和 VAL_B 必须是可通过 C 比较运算符进行排序的（例如，它们可以为 C 整数或浮点数）。 第三个参数指明所请求的运算，与 `PyObject_RichCompare()` 的参数一样。

    The return value's reference count is properly incremented.

    发生错误时，将设置异常并从该函数返回 `NULL`。

    3.7 新版功能.

  继承：

  分组: `tp_hash`, `tp_richcompare`

  该字段会被子类型同 `tp_hash` 一起继承：当子类型的 `tp_richcompare` 和 `tp_hash` 均为 `NULL` 时子类型将同时继承 `tp_richcompare` 和 `tp_hash`。

  默认：

  `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`

  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`.

  不要将该字段与 `tp_weaklist` 混淆；后者是指向类型对象本身的弱引用的列表头。

  继承：

  该字段会被子类型继承，但注意参阅下面列出的规则。 子类型可以覆盖此偏移量；这意味着子类型将使用不同于基类型的弱引用列表。 由于列表头总是通过 `tp_weaklistoffset` 找到的，所以这应该不成问题。

  When a type defined by a class statement has no `__slots__` declaration, and none of its base types are weakly referenceable, the type is made weakly referenceable by adding a weak reference list head slot to the instance layout and setting the `tp_weaklistoffset` of that slot's offset.

  When a type's `__slots__` declaration contains a slot named `__weakref__`, that slot becomes the weak reference list head for instances of the type, and the slot's offset is stored in the type's `tp_weaklistoffset`.

  When a type's `__slots__` declaration does not contain a slot named `__weakref__`, the type inherits its `tp_weaklistoffset` from its base type.

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).

  此函数的签名与 `PyObject_GetIter()` 的相同:

      PyObject *tp_iter(PyObject *self);

  继承：

  此字段会被子类型继承。

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);

  当该迭代器被耗尽时，它必须返回 `NULL`；`StopIteration` 异常可能会设置也可能不设置。 当发生另一个错误时，它也必须返回 `NULL`。 它的存在表明该类型的实际是迭代器。

  迭代器类型也应当定义 `tp_iter` 函数，并且该函数应当返回迭代器实例本身（而不是新的迭代器实例）。

  此函数的签名与 `PyIter_Next()` 的相同。

  继承：

  此字段会被子类型继承。

struct PyMethodDef* `PyTypeObject.tp_methods`

  一个可选的指向 `PyMethodDef` 结构体的以 `NULL` 结束的静态数组的指针，它声明了此类型的常规方法。

  对于该数组中的每一项，都会向类型的字典 (参见下面的 `tp_dict`) 添加一个包含方法描述器的条目。

  继承：

  该字段不会被子类型所继承（方法是通过不同的机制来继承的）。

struct PyMemberDef* `PyTypeObject.tp_members`

  一个可选的指向 `PyMemberDef` 结构体的以 `NULL` 结束的静态数组的指针，它声明了此类型的常规数据成员（字段或槽位）。

  对于该数组中的每一项，都会向类型的字典 (参见下面的 `tp_dict`) 添加一个包含方法描述器的条目。

  继承：

  该字段不会被子类型所继承（成员是通过不同的机制来继承的）。

struct PyGetSetDef* `PyTypeObject.tp_getset`

  一个可选的指向 `PyGetSetDef` 结构体的以 `NULL` 结束的静态数组的指针，它声明了此类型的实例中的被计算属性。

  对于该数组中的每一项，都会向类型的字典 (参见下面的 `tp_dict`) 添加一个包含读写描述器的条目。

  继承：

  该字段不会被子类型所继承（被计算属性是通过不同的机制来继承的）。

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_base`

  一个可选的指向类型特征属性所继承的基类型的指针。 在这个层级上，只支持单继承；多重继承需要通过调用元类型动态地创建类型对象。

  注解

  槽位初始化需要遵循初始化全局变量的规则。 C99 要求初始化器为“地址常量”。 隐式转换为指针的函数指示器如 `PyType_GenericNew()` 都是有效的 C99 地址常量。

  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.

  因此，应当在扩展模块的初始化函数中设置 `tp_base`。

  继承：

  该字段不会被子类型继承（显然）。

  默认：

  该字段默认为 `&PyBaseObject_Type` (对 Python 程序员来说即 `object` 类型)。

PyObject* `PyTypeObject.tp_dict`

  类型的字典将由 `PyType_Ready()` 存储到这里。

  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__()`).

  继承：

  该字段不会被子类型所继承（但在这里定义的属性是通过不同的机制来继承的）。

  默认：

  如果该字段为 `NULL`，`PyType_Ready()` 将为它分配一个新字典。

  警告

  通过字典 C-API 使用 `PyDict_SetItem()` 或修改 `tp_dict` 是不安全的。

descrgetfunc `PyTypeObject.tp_descr_get`

  一个可选的指向“描述器获取”函数的指针。

  函数的签名为:

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

  继承：

  此字段会被子类型继承。

descrsetfunc `PyTypeObject.tp_descr_set`

  一个指向用于设置和删除描述器值的函数的选项指针。

  函数的签名为:

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

  将 value 参数设为 `NULL` 以删除该值。

  继承：

  此字段会被子类型继承。

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_dictoffset`

  如果该类型的实例具有一个包含实例变量的字典，则此字段将为非零值并包含该实例变量字典的类型的实例的偏移量；该偏移量将由 `PyObject_GenericGetAttr()` 使用。

  不要将该字段与 `tp_dict` 混淆；后者是由类型对象本身的属性组成的字典。

  If the value of this field is greater than zero, it specifies the offset from the start of the instance structure. If the value is less than zero, it specifies the offset from the end of the instance structure. A negative offset is more expensive to use, and should only be used when the instance structure contains a variable-length part. This is used for example to add an instance variable dictionary to subtypes of `str` or `tuple`. Note that the `tp_basicsize` field should account for the dictionary added to the end in that case, even though the dictionary is not included in the basic object layout. On a system with a pointer size of 4 bytes, `tp_dictoffset` should be set to `-4` to indicate that the dictionary is at the very end of the structure.

  The real dictionary offset in an instance can be computed from a negative `tp_dictoffset` as follows:

      dictoffset = tp_basicsize + abs(ob_size)*tp_itemsize + tp_dictoffset
      if dictoffset is not aligned on sizeof(void*):
          round up to sizeof(void*)

  where `tp_basicsize`, `tp_itemsize` and `tp_dictoffset` are taken from the type object, and `ob_size` is taken from the instance. The absolute value is taken because ints use the sign of `ob_size` to store the sign of the number. (There's never a need to do this calculation yourself; it is done for you by `_PyObject_GetDictPtr()`.)

  继承：

  This field is inherited by subtypes, but see the rules listed below. A subtype may override this offset; this means that the subtype instances store the dictionary at a difference offset than the base type. Since the dictionary is always found via `tp_dictoffset`, this should not be a problem.

  When a type defined by a class statement has no `__slots__` declaration, and none of its base types has an instance variable dictionary, a dictionary slot is added to the instance layout and the `tp_dictoffset` is set to that slot's offset.

  When a type defined by a class statement has a `__slots__` declaration, the type inherits its `tp_dictoffset` from its base type.

  (Adding a slot named `__dict__` to the `__slots__` declaration does not have the expected effect, it just causes confusion. Maybe this should be added as a feature just like `__weakref__` though.)

  默认：

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

initproc `PyTypeObject.tp_init`

  一个可选的指向实例初始化函数的指针。

  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.

  函数的签名为:

      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__()`.

  `tp_init` 函数如果不为 `NULL`，将在通过调用类型正常创建其实例时被调用，即在类型的 `tp_new` 函数返回一个该类型的实例时。 如果 `tp_new` 函数返回了一个不是原始类型的子类型的其他类型的实例，则 `tp_init` 函数不会被调用；如果 `tp_new` 返回了一个原始类型的子类型的实例，则该子类型的 `tp_init` 将被调用。

  成功时返回 `0`，发生错误时则返回 `-1` 并在错误上设置一个异常。and sets an exception on error.

  继承：

  此字段会被子类型继承。

  默认：

  For static types this field does not have a default.

allocfunc `PyTypeObject.tp_alloc`

  指向一个实例分配函数的可选指针。

  函数的签名为:

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

  继承：

  该字段会被静态子类型继承，但不会被动态子类型（通过 class 语句创建的子类型）继承。

  默认：

  对于动态子类型，该字段总是会被设为 `PyType_GenericAlloc()`，以强制应用标准的堆分配策略。

  For static subtypes, `PyBaseObject_Type` uses `PyType_GenericAlloc()`. That is the recommended value for all statically defined types.

newfunc `PyTypeObject.tp_new`

  一个可选的指向实例创建函数的指针。

  函数的签名为:

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

  The subtype argument is the type of the object being created; the args and kwds arguments represent positional and keyword arguments of the call to the type. Note that subtype doesn't have to equal the type whose `tp_new` function is called; it may be a subtype of that type (but not an unrelated type).

  `tp_new` 函数应当调用 `subtype->tp_alloc(subtype, nitems)` 来为对象分配空间，然后只执行绝对有必要的进一步初始化操作。 可以安全地忽略或重复的初始化操作应当放在 `tp_init` 处理器中。 一个关键的规则是对于不可变类型来说，所有初始化操作都应当在 `tp_new` 中发生，而对于可变类型，大部分初始化操作都应当推迟到 `tp_init` 再执行。

  继承：

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

  默认：

  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`

  一个可选的指向实例释放函数的指针。 函数的签名为:

      void tp_free(void *self);

  一个兼容该签名的初始化器是 `PyObject_Free()`。

  继承：

  该字段会被静态子类型继承，但不会被动态子类型（通过 class 语句创建的子类型）继承

  默认：

  In dynamic subtypes, this field is set to a deallocator suitable to match `PyType_GenericAlloc()` and the value of the `Py_TPFLAGS_HAVE_GC` flag bit.

  对于静态子类型，`PyBaseObject_Type` 使用 PyObject_Del.

inquiry `PyTypeObject.tp_is_gc`

  可选的指向垃圾回收器所调用的函数的指针。

  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.)

  继承：

  此字段会被子类型继承。

  默认：

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

PyObject* `PyTypeObject.tp_bases`

  基类型的元组。

  This is set for types created by a class statement. It should be `NULL` for statically defined types.

  继承：

  这个字段不会被继承。

PyObject* `PyTypeObject.tp_mro`

  包含基类型的扩展集的元组，以类型本身开始并以 `object` 作为结束，使用方法解析顺序。

  继承：

  这个字段不会被继承；它是通过 `PyType_Ready()` 计算得到的。

PyObject* `PyTypeObject.tp_cache`

  尚未使用。 仅供内部使用。

  继承：

  这个字段不会被继承。

PyObject* `PyTypeObject.tp_subclasses`

  由对子类的弱引用组成的列表。 仅供内部使用。

  继承：

  这个字段不会被继承。

PyObject* `PyTypeObject.tp_weaklist`

  弱引用列表头，用于指向该类型对象的弱引用。 不会被继承。 仅限内部使用。

  继承：

  这个字段不会被继承。

destructor `PyTypeObject.tp_del`

  该字段已被弃用。 请改用 `tp_finalize`。

unsigned int `PyTypeObject.tp_version_tag`

  用于索引至方法缓存。 仅限内部使用。

  继承：

  这个字段不会被继承。

destructor `PyTypeObject.tp_finalize`

  一个可选的指向实例最终化函数的指针。 函数的签名为:

      void tp_finalize(PyObject *self);

  如果设置了 `tp_finalize`，解释器将在最终化特定实例时调用它一次。 它将由垃圾回收器调用（如果实例是单独循环引用的一部分）或是在对象被释放之前被调用。 不论是哪种方式，它都肯定会在尝试打破循环引用之前被调用，以确保它所操作的对象处于正常状态。

  `tp_finalize` 不应改变当前异常状态；因此，编写非关键终结器的推荐做法如下:

      static void
      local_finalize(PyObject *self)
      {
          PyObject *error_type, *error_value, *error_traceback;

          /* Save the current exception, if any. */
          PyErr_Fetch(&error_type, &error_value, &error_traceback);

          /* ... */

          /* Restore the saved exception. */
          PyErr_Restore(error_type, error_value, error_traceback);
      }

  For this field to be taken into account (even through inheritance), you must also set the `Py_TPFLAGS_HAVE_FINALIZE` flags bit.

  继承：

  此字段会被子类型继承。

  3.4 新版功能.

  参见

  "安全的对象最终化" (PEP 442)

The remaining fields are only defined if the feature test macro `COUNT_ALLOCS` is defined, and are for internal use only. They are documented here for completeness. None of these fields are inherited by subtypes.

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_allocs`

  Number of allocations.

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_frees`

  Number of frees.

Py_ssize_t `PyTypeObject.tp_maxalloc`

  Maximum simultaneously allocated objects.

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_prev`

  Pointer to the previous type object with a non-zero `tp_allocs` field.

PyTypeObject* `PyTypeObject.tp_next`

  Pointer to the next type object with a non-zero `tp_allocs` field.

另外还需要注意，在应用垃圾回收机制的 Python 中，`tp_dealloc` 可以从任意 Python 线程被调用，而不仅是创建该对象的线程（如果对象成为引用计数循环的一部分，则该循环可能会被任何线程上的垃圾回收操作所回收）。 这对 Python API 调用来说不是问题，因为 tp_dealloc 调用所在的线程将持有全局解释器锁（GIL）。 但是，如果被销毁的对象又销毁了来自其他 C 或 C++ 库的对象，则应当小心确保在调用 tp_dealloc 的线程上销毁这些对象不会破坏这些库的任何资源。

## 堆类型

在传统上，在 C 代码中定义的类型都是 静态的，也就是说，`PyTypeObject` 结构体在代码中直接定义并使用 `PyType_Ready()` 来初始化。

这就导致了与在 Python 中定义的类型相关联的类型限制：

- 静态类型只能拥有一个基类；换句话说，他们不能使用多重继承。

- 静态类型对象（但并非它们的实例）是不可变对象。 不可能在 Python 中添加或修改类型对象的属性。

- 静态类型对象是跨 子解释器 共享的，因此它们不应包括任何子解释器专属的状态。

Also, since `PyTypeObject` is not part of the stable ABI, any extension modules using static types must be compiled for a specific Python minor version.

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.

This is done by filling a `PyType_Spec` structure and calling `PyType_FromSpecWithBases()`.

# 数字对象结构体

`PyNumberMethods`

  该结构体持有指向被对象用来实现数字协议的函数的指针。 每个函数都被 数字协议 一节中记录的对应名称的函数所使用。

  结构体定义如下:

      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;

  注解

  双目和三目函数必须检查其所有操作数的类型，并实现必要的转换（至少有一个操作数是所定义类型的实例）。 如果没有为所给出的操作数定义操作，则双目和三目函数必须返回 `Py_NotImplemented`，如果发生了其他错误则它们必须返回 `NULL` 并设置一个异常。

  注解

  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`

# 映射对象结构体

`PyMappingMethods`

  该结构体持有指向对象用于实现映射协议的函数的指针。 它有三个成员：

lenfunc `PyMappingMethods.mp_length`

  该函数将被 `PyMapping_Size()` 和 `PyObject_Size()` 使用，并具有相同的签名。 如果对象没有定义长度则此槽位可被设为 `NULL`。

binaryfunc `PyMappingMethods.mp_subscript`

  该函数将被 `PyObject_GetItem()` 和 `PySequence_GetSlice()` 使用，并具有与 `PyObject_GetItem()` 相同的签名。 此槽位必须被填充以便 `PyMapping_Check()` 函数返回 `1`，否则它可以为 `NULL`。

objobjargproc `PyMappingMethods.mp_ass_subscript`

  This function is used by `PyObject_SetItem()`, `PyObject_DelItem()`, `PyObject_SetSlice()` and `PyObject_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.

# 序列对象结构体

`PySequenceMethods`

  该结构体持有指向对象用于实现序列协议的函数的指针。

lenfunc `PySequenceMethods.sq_length`

  此函数被 `PySequence_Size()` 和 `PyObject_Size()` 所使用，并具有与它们相同的签名。 它还被用于通过 `sq_item` 和 `sq_ass_item` 槽位来处理负索引号。

binaryfunc `PySequenceMethods.sq_concat`

  此函数被 `PySequence_Concat()` 所使用并具有相同的签名。 在尝试通过 `nb_add` 槽位执行数值相加之后它还会被用于 `+` 运算符。

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_repeat`

  此函数被 `PySequence_Repeat()` 所使用并具有相同的签名。 在尝试通过 `nb_multiply` 槽位执行数值相乘之后它还会被用于 `*` 运算符。

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_item`

  此函数被 `PySequence_GetItem()` 所使用并具有相同的签名。 在尝试通过 `mp_subscript` 槽位执行下标操作之后它还会被用于 `PyObject_GetItem()`。 该槽位必须被填充以便 `PySequence_Check()` 函数返回 `1`，否则它可以为 `NULL`。

  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`

  此函数被 `PySequence_SetItem()` 所使用并具有相同的签名。 在尝试通过 `mp_ass_subscript` 槽位执行条目赋值和删除操作之后它还会被用于 `PyObject_SetItem()` 和 `PyObject_DelItem()`。 如果对象不支持条目和删除则该槽位可以保持为 `NULL`。

objobjproc `PySequenceMethods.sq_contains`

  该函数可供 `PySequence_Contains()` 使用并具有相同的签名。 此槽位可以保持为 `NULL`，在此情况下 `PySequence_Contains()` 只需遍历该序列直到找到一个匹配。

binaryfunc `PySequenceMethods.sq_inplace_concat`

  此函数被 `PySequence_InPlaceConcat()` 所使用并具有相同的签名。 它应当修改它的第一个操作数，并将其返回。 该槽位可以保持为 `NULL`，在此情况下 `PySequence_InPlaceConcat()` 将回退到 `PySequence_Concat()`。 在尝试通过 `nb_inplace_add` 槽位执行数字原地相加之后它还会被用于增强赋值运算符 `+=`。

ssizeargfunc `PySequenceMethods.sq_inplace_repeat`

  此函数被 `PySequence_InPlaceRepeat()` 所使用并具有相同的签名。 它应当修改它的第一个操作数，并将其返回。 该槽位可以保持为 `NULL`，在此情况下 `PySequence_InPlaceRepeat()` 将回退到 `PySequence_Repeat()`。 在尝试通过 `nb_inplace_multiply` 槽位执行数字原地相乘之后它还会被用于增强赋值运算符 `*=`。

# 缓冲区对象结构体

`PyBufferProcs`

  此结构体持有指向 缓冲区协议 所需要的函数的指针。 该协议定义了导出方对象要如何向消费方对象暴露其内部数据。

getbufferproc `PyBufferProcs.bf_getbuffer`

  此函数的签名为:

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

  处理发给 exporter 的请求来填充 flags 所指定的 view。 除第 (3) 点外，此函数的实现必须执行以下步骤：

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

  2. 填充请求的字段。

  3. 递增用于保存导出次数的内部计数器。

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

  5. 返回 `0`。

  如果 exporter 是缓冲区提供方的链式或树型结构的一部分，则可以使用两种主要方案：

  - 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.

  view 中每个字段的描述参见 缓冲区结构体 一节，导出方对于特定请求应当如何反应参见 缓冲区请求类型 一节。

  所有在 `Py_buffer` 结构体中被指向的内存都属于导出方并必须保持有效直到不再有任何消费方。 `format`, `shape`, `strides`, `suboffsets` 和 `internal` 对于消费方来说是只读的。

  `PyBuffer_FillInfo()` 提供了一种暴露简单字节缓冲区同时正确处理地所有请求类型的简便方式。

  `PyObject_GetBuffer()` 是针对包装此函数的消费方的接口。

releasebufferproc `PyBufferProcs.bf_releasebuffer`

  此函数的签名为:

      void (PyObject *exporter, Py_buffer *view);

  处理释放缓冲区资源的请求。 如果不需要释放任何资源，则 `PyBufferProcs.bf_releasebuffer` 可以为 `NULL`。 在其他情况下，此函数的标准实现将执行以下的可选步骤：

  1. 递减用于保存导出次数的内部计数器。

  2. 如果计数器为 `0`，则释放所有关联到 view 的内存。

  导出方必须使用 `internal` 字段来记录缓冲区专属的资源。 该字段将确保恒定，而消费方则可能将原始缓冲区作为 view 参数传入。

  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()` 是针对包装此函数的消费方的接口。

# 异步对象结构体

3.5 新版功能.

`PyAsyncMethods`

  此结构体将持有指向需要用来实现 awaitable 和 asynchronous iterator 对象的函数的指针。

  结构体定义如下:

      typedef struct {
          unaryfunc am_await;
          unaryfunc am_aiter;
          unaryfunc am_anext;
      } PyAsyncMethods;

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_await`

  此函数的签名为:

      PyObject *am_await(PyObject *self);

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

  如果一个对象不是 awaitable 则此槽位可被设为 `NULL`。

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_aiter`

  此函数的签名为:

      PyObject *am_aiter(PyObject *self);

  Must return an awaitable object. See `__anext__()` for details.

  如果一个对象没有实现异步迭代协议则此槽位可被设为 `NULL`。

unaryfunc `PyAsyncMethods.am_anext`

  此函数的签名为:

      PyObject *am_anext(PyObject *self);

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

# 槽位类型 typedef

PyObject *`(*allocfunc)`(PyTypeObject *cls, Py_ssize_t nitems)

  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`.

  此函数不应执行任何其他实例初始化操作，即使是分配额外内存也不应执行；那应当由 `tp_new` 来完成。

void `(*destructor)`(PyObject *)

PyObject *`(*vectorcallfunc)`(PyObject *callable, PyObject *const *args, size_t nargsf, PyObject *kwnames)

  See `tp_vectorcall_offset`.

  Arguments to `vectorcallfunc` are the same as for `_PyObject_Vectorcall()`.

  3.8 新版功能.

void `(*freefunc)`(void *)

  参见 `tp_free`。

PyObject *`(*newfunc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  参见 `tp_new`。

int `(*initproc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  参见 `tp_init`。

PyObject *`(*reprfunc)`(PyObject *)

  参见 `tp_repr`。

PyObject *`(*getattrfunc)`(PyObject *self, char *attr)

  返回对象的指定属性的值。

int `(*setattrfunc)`(PyObject *self, char *attr, PyObject *value)

  为对象设置指定属性的值。 将 value 参数设为 `NULL` 将删除该属性。

PyObject *`(*getattrofunc)`(PyObject *self, PyObject *attr)

  返回对象的指定属性的值。

  参见 `tp_getattro`。

int `(*setattrofunc)`(PyObject *self, PyObject *attr, PyObject *value)

  为对象设置指定属性的值。 将 value 参数设为 `NULL` 将删除该属性。

  参见 `tp_setattro`。

PyObject *`(*descrgetfunc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  See `tp_descrget`.

int `(*descrsetfunc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

  See `tp_descrset`.

Py_hash_t `(*hashfunc)`(PyObject *)

  参见 `tp_hash`。

PyObject *`(*richcmpfunc)`(PyObject *, PyObject *, int)

  参见 `tp_richcompare`。

PyObject *`(*getiterfunc)`(PyObject *)

  参见 `tp_iter`。

PyObject *`(*iternextfunc)`(PyObject *)

  参见 `tp_iternext`。

Py_ssize_t `(*lenfunc)`(PyObject *)

int `(*getbufferproc)`(PyObject *, Py_buffer *, int)

void `(*releasebufferproc)`(PyObject *, Py_buffer *)

PyObject *`(*unaryfunc)`(PyObject *)

PyObject *`(*binaryfunc)`(PyObject *, PyObject *)

PyObject *`(*ternaryfunc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

PyObject *`(*ssizeargfunc)`(PyObject *, Py_ssize_t)

int `(*ssizeobjargproc)`(PyObject *, Py_ssize_t)

int `(*objobjproc)`(PyObject *, PyObject *)

int `(*objobjargproc)`(PyObject *, PyObject *, PyObject *)

# 例子

下面是一些 Python 类型定义的简单示例。 其中包括你可能会遇到的通常用法。 有些演示了令人困惑的边际情况。 要获取更多示例、实践信息以及教程，请参阅 自定义扩展类型：教程 和 定义扩展类型：已分类主题。

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 = "My objects",
        .tp_new = myobj_new,
        .tp_dealloc = (destructor)myobj_dealloc,
        .tp_repr = (reprfunc)myobj_repr,
    };

你可能还会看到带有更繁琐的初始化器的较旧代码（特别是在 CPython 代码库中）:

    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 */
        "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 */
    };

一个支持弱引用、实例字典和哈希运算的类型:

    typedef struct {
        PyObject_HEAD
        const char *data;
        PyObject *inst_dict;
        PyObject *weakreflist;
    } MyObject;

    static PyTypeObject MyObject_Type = {
        PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
        .tp_name = "mymod.MyObject",
        .tp_basicsize = sizeof(MyObject),
        .tp_doc = "My objects",
        .tp_weaklistoffset = offsetof(MyObject, weakreflist),
        .tp_dictoffset = offsetof(MyObject, inst_dict),
        .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE | Py_TPFLAGS_HAVE_GC,
        .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):

    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 = "my custom str",
        .tp_flags = Py_TPFLAGS_DEFAULT,
        .tp_new = NULL,
        .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 *),
    };