Question

当我认识到这个有趣的行为时，我正在调试另一个项目：

如果我从python callables生成两个c callables，他们总是在非常相似的位置：

from ctypes import *

def foo():
    print("foo")
def bar():
    print("bar")
c_cm=CFUNCTYPE(c_voidp)

c_foo=c_cm(foo)
print(c_foo)
c_bar=c_cm(bar)
print(c_bar)

运行几次：

<CFunctionType object at 0x7f8ddb65d048>
<CFunctionType object at 0x7f8ddb65d110>

<CFunctionType object at 0x7f40a022e048>
<CFunctionType object at 0x7f40a022e110>

<CFunctionType object at 0x7fa1f1fb1048>
<CFunctionType object at 0x7fa1f1fb1110>

7f不是有趣的部分，而是048和110。

这是否意味着，我的程序总是位于 ram 中非常相似的位置？

信息：我在 linux 3.18.x

Answer 1

最低有效数字是相同的，但请注意中间的数字不是。所以，你的程序在不同的运行中在内存中移动，但是正在进行某种代码页对齐，这样地址始终以4096的倍数开始。并不奇怪。

Answer 2

CPython的小对象分配器使用256 KB竞技场，分为4 KB池，其中给定池专用于特定分配大小（范围从8到512字节，步长为8）。地址的低3个十六进制数字（12位）是到池中的对象偏移量。 Objects/obmalloc.c中的广泛评论讨论了这种设计。

在64位Linux的情况下，ctypes函数指针对象是200（0xc8）字节，即sys.getsizeof(c_bar) == 200，因此池包含20个函数指针。请注意，池中第一个分配的对象位于偏移量0x048而不是0x000。池本身有一个初始头（pool_header），它是48（0x030）字节，而且每个ctypes对象都有一个垃圾收集头（PyGC_Head），它是24（0x018）字节。没有GC头，ctypes函数指针是176个字节（0x0b0）。因此，下一个函数指针的GC头位于偏移量0x0f8处，对象正好在24个字节后开始，偏移量为0x110。

一旦开始从完全免费的池中分配，您就可以打印出一堆来查看该模式。例如，funcs = [c_cm(foo) for i in range(10000)][-40:]; idx = 0; while id(funcs[idx]) & 0xfff != 0x048: idx +=1; print(*[funcs[n] for n in range(idx, idx+20)], sep='\n')：

<CFunctionType object at 0x7f66ca3df048>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df110>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df1d8>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df2a0>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df368>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df430>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df4f8>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df5c0>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df688>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df750>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df818>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df8e0>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3df9a8>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfa70>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfb38>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfc00>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfcc8>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfd90>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dfe58>
<CFunctionType object at 0x7f66ca3dff20>

请注意，在repr中打印的函数指针对象的基址与传递给C库的地址没有任何关系。函数指针对象（即PyCFuncPtrObject）有一个b_ptr字段，指向一个缓冲区，该缓冲区包含传递给C的实际函数地址。您可以通过创建void *来检查此值来自函数指针的指针，例如addr_bar = c_void_p.from_buffer(c_bar).value。对于回调，ctypes分配一块可执行内存，在其中写入一些代码，设置调用closure_fcn来调用目标Python函数。这是CThunkObject，引用（保持在线状态），例如c_foo._objects['0']。

ctypes对象的内存地址非常相似

2 个答案: