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这篇文章介绍了Python中list是如何32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333363383462实现的。
在Python中list特别有用。让我们来看下list的内部是如何实现的。
来看下面简单的程序，在list中添加一些整数并将他们打印出来。
>>> L = []
>>> L.append(1)
>>> L.append(2)
>>> L.append(3)
>>> L
[1, 2, 3]
>>> for e in L:
... print e
...
1
2
3
正如你所看到的，list是可以迭代的。
List对象的C结构
Python中list是用下边的C语言的结构来表示的。ob_item是用来保存元素的指针数组，allocated是ob_item预先分配的内存总容量
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
PyObject **ob_item;
Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;
List的初始化
让我们来看下当初始化一个空list的时候发生了什么 L = []
arguments: size of the list = 0
returns: list object = []
PyListNew:
nbytes = size * size of global Python object = 0
allocate new list object
allocate list of pointers (ob_item) of size nbytes = 0
clear ob_item
set list's allocated var to 0 = 0 slots
return list object
非常重要的是知道list申请内存空间的大小（后文用allocated代替）的大小和list实际存储元素所占空间的大小(ob_size)之间的关系，ob_size的大小和len(L)是一样的，而allocated的大小是在内存中已经申请空间大小。通常你会看到allocated的值要比ob_size的值要大。这是为了避免每次有新元素加入list时都要调用realloc进行内存分配。接下来我们会看到更多关于这些的内容。
Append
我们在list中追加一个整数:L.append(1)。发生了什么？调用了内部的C函数app1()
arguments: list object, new element
returns: 0 if OK, -1 if not
app1:
n = size of list
call list_resize() to resize the list to size n+1 = 0 + 1 = 1
list[n] = list[0] = new element
return 0
来让我们看下list_resize(),list_resize()会申请多余的空间以避免调用多次list_resize()函数，list增长的模型是:0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, …
arguments: list object, new size
returns: 0 if OK, -1 if not
list_resize:
new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6) = 3
new_allocated += newsize = 3 + 1 = 4
resize ob_item (list of pointers) to size new_allocated
return 0
开辟了四个内存空间来存放list中的元素，存放的第一个元素是1。你可以从下图中看到L[0]指向了我们刚刚加进去的元素。虚线的框代表了申请了但是还没有使用(存储元素)的内存空间
我们继续加入一个元素：L.append(2)。调用list_resize,同时n+1=2。但是因为allocated（译者注：已经申请的空间大小）是4。所以没有必要去申请新的内存空间。相同的事情发生在再次在list中添加两个元素的时候: L.append(3),L.append(4)。下图展示了到目前为止我们做了什么。
Insert
现在我们在列表的第一个位置插入一个整数5:L.insert(1, 5),看看内部发生了什么。调用了ins1()
arguments: list object, where, new element
returns: 0 if OK, -1 if not
ins1:
resize list to size n+1 = 5 -> 4 more slots will be allocated
starting at the last element up to the offset where, right shift each element
set new element at offset where
return 0
虚线框表示已经申请但是没有使用的内存。申请了8个内存空间但是list实际用来存储元素只使用了其中5个内存空间
insert的时间复杂度是O(n)
Pop
当你弹出list的最后一个元素：L.pop()。调用listpop()，list_resize在函数listpop()内部被调用，如果这时ob_size（译者注：弹出元素后）小于allocated（译者注：已经申请的内存空间）的一半。这时申请的内存空间将会缩小。
arguments: list object
returns: element popped
listpop:
if list empty:
return null
resize list with size 5 - 1 = 4. 4 is not less than 8/2 so no shrinkage
set list object size to 4
return last element
Pop的时间复杂度是O(1)
你可以发现4号内存空间指向还指向那个数值（译者注：弹出去的那个数值），但是很重要的是ob_size现在却成了4.
让我们再弹出一个元素。在list_resize内部，size – 1 = 4 – 1 = 3 比allocated（已经申请的空间）的一半还要小。所以list的申请空间缩小到
6个，list的实际使用空间现在是3个(译者注：根据(newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6) = 3在文章最后有详述)
你可以发现（下图）3号和4号内存空间还存储着一些整数，但是list的实际使用(存储元素)空间却只有3个了。
Remove
Python list对象有一个方法可以移除一个指定的元素。调用listremove()。
arguments: list object, element to remove
returns none if OK, null if not
listremove:
loop through each list element:
if correct element:
slice list between element's slot and element's slot + 1
return none
return null
切开list和删除元素，调用了list_ass_slice()（译者注：在上文slice list between element's slot and element's slot + 1被调用），来看下list_ass_slice()是如何工作的。在这里，低位为1 高位为2（译者注：传入的参数），我们移除在1号内存空间存储的数据5
arguments: list object, low offset, high offset
returns: 0 if OK
list_ass_slice:
copy integer 5 to recycle list to dereference it
shift elements from slot 2 to slot 1
resize list to 5 slots
return 0
Remove的时间复杂度为O(n)
译者注：
文中list的sort部分没有进行翻译
核心部分
我们能看到 Python 设计者的苦心。在需要的时候扩容,但又不允许过度的浪费,适当的内存回收是非常必要的。
这个确定调整后的空间大小算法很有意思。
调整后大小 (new_allocated) = 新元素数量 (newsize) + 预留空间 (new_allocated)
调整后的空间肯定能存储 newsize 个元素。要关注的是预留空间的增长状况。
将预留算法改成 Python 版就更清楚了:(newsize // 8) + (newsize < 9 and 3 or 6)。
当 newsize >= allocated,自然按照这个新的长度 "扩容" 内存。
而如果 newsize < allocated,且利用率低于一半呢?
allocated newsize new_size + new_allocated
10 4 4 + 3
20 9 9 + 7
很显然,这个新长度小于原来的已分配空间长度,自然会导致 realloc 收缩内存。(不容易啊)
