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深度详解Python中Unicode编码

2020-07-29    
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Unicode是什么

计算机存储的基本单位是 八位字节 ，由 8 个比特位组成，简称 字节 。由于英文只由 26 个字母加若干符号组成，因此英文字符可以直接用 字节 来保存。其他诸如中日韩等语言，由于字符众多，则不得不用多个字节来编码。

随着计算机技术的传播，非拉丁文字符编码技术蓬勃发展，但存在两个比较大的局限性：

由于编码方式不统一，开发人员经常需要在不同编码间来回转化，错误频出。为了彻底解决这些问题， 统一码联盟 提出了 Unicode 标准。Unicode 对世界上大部分文字系统进行整理、编码，让计算机可以用统一的方式处理文本。Unicode 目前已经收录了超过 13 万个字符，天然地支持多语言。使用 Unicode ，即可彻底跟编码问题说拜拜！

Python中的Unicode

Python 在 3 之后，str 对象内部改用 Unicode 表示，因而被源码称为 Unicode 对象。这么做好处是显然易见的，程序核心逻辑统一用 Unicode ，只需在输入、输入层进行编码、解码，可最大程度避免各种编码问题：

深度详解Python中Unicode编码

 

由于 Unicode 收录字符已经超过 13 万个，每个字符至少需要 4 个字节来保存。这意味着巨大的内存开销，显然是不可接受的。英文字符用 ASCII 表示仅需 1 个字节，而用 Unicode 表示内存开销却增加 4 倍！

Python 作者们肯定不允许这样的事情发生，不信我们先来观察下( getsizeof 获取对象内存大小)：

>>> import sys
# 英文字符还是1字节
>>> sys.getsizeof('ab') - sys.getsizeof('a')
1
# 中文字符需要2字节
>>> sys.getsizeof('中国') - sys.getsizeof('中')
2
# Emoji表情需要4字节
>>> sys.getsizeof('??') - sys.getsizeof('?')
4

由此可见，Python 内部对 Unicode 进行优化：根据文本内容，选择底层存储单元。至于这种黑科技是怎么实现的，我们只能到源码中寻找答案了。与 str 对象实现相关源码如下：

在 Include/unicodeobject.h 头文件中，我们发现 str 对象底层存储根据文本字符 Unicode 码位范围分成几类：

enum PyUnicode_Kind {
/* String contains only wstr byte characters.  This is only possible
   when the string was created with a legacy API and _PyUnicode_Ready()
   has not been called yet.  */
    PyUnicode_WCHAR_KIND = 0,
/* Return values of the PyUnicode_KIND() macro: */
    PyUnicode_1BYTE_KIND = 1,
    PyUnicode_2BYTE_KIND = 2,
    PyUnicode_4BYTE_KIND = 4
};

如果文本字符码位均在 U+0000 到 U+00FF 之间，单个字符只需 1 字节来表示；而码位在 U+0000 到 U+FFFF 之间的文本，单个字符则需要 2 字节才能表示；以此类推。这样一来，根据文本码位范围，便可为字符选用尽量小的存储单元，以最大限度节约内存。

typedef uint32_t Py_UCS4;
typedef uint16_t Py_UCS2;
typedef uint8_t Py_UCS1;

文本类型字符存储单元字符存储单元大小（字节）PyUnicode_1BYTE_KINDPy_UCS11PyUnicode_2BYTE_KINDPy_UCS22PyUnicode_4BYTE_KINDPy_UCS44

Unicode 内部存储结构因文本类型而异，因此类型 kind 必须作为 Unicode 对象公共字段保存。Python 内部定义了若干个 标志位 ，作为 Unicode 公共字段，kind 便是其中之一：

Objects/unicodectype.c 源文件中的 PyUnicode_New 函数，根据文本字符数 size 以及最大字符 maxchar 初始化 Unicode 对象。该函数根据 maxchar 为 Unicode 对象选择最紧凑的字符存储单元以及底层结构体：

maxchar < 128maxchar < 256maxchar < 65536maxchar < MAX_UNICODEkindPyUnicode_1
BYTE_KINDPyUnicode_1
BYTE_KINDPyUnicode_2
BYTE_KINDPyUnicode_4
BYTE_KINDascii1000字符存储单元大小1124底层结构体PyASCIIObjectPyCompact
UnicodeObjectPyCompact
UnicodeObjectPyCompact
UnicodeObject

PyASCIIObject

如果 str 对象保存的文本均为 ASCII ，即 maxchar<128maxchar<128，则底层由 PyASCIIObject 结构存储：

/* ASCII-only strings created through PyUnicode_New use the PyASCIIObject
   structure. state.ascii and state.compact are set, and the data
   immediately follow the structure. utf8_length and wstr_length can be found
   in the length field; the utf8 pointer is equal to the data pointer. */
typedef struct {
    PyObject_HEAD
    Py_ssize_t length;          /* Number of code points in the string */
    Py_hash_t hash;             /* Hash value; -1 if not set */
    struct {
        unsigned int interned:2;
        unsigned int kind:3;
        unsigned int compact:1;
        unsigned int ascii:1;
        unsigned int ready:1;
        unsigned int :24;
    } state;
    wchar_t *wstr;              /* wchar_t representation (null-terminated) */
} PyASCIIObject;

PyASCIIObject 结构体也是其他 Unicode 底层存储结构体的基础，所有字段均为 Unicode 公共字段：

深度详解Python中Unicode编码

 

注意到，state 字段后有一个 4 字节的空洞，这是结构体字段 内存对齐 造成的现象。在 64 位机器下，指针大小为 8 字节，为优化内存访问效率，wstr 必须以 8 字节对齐；而 state 字段大小只是 4 字节，便留下 4 字节的空洞。PyASCIIObject 结构体大小在 64 位机器下为 48 字节，在 32 位机器下为 24 字节。

ASCII 文本则紧接着位于 PyASCIIObject 结构体后面，以字符串对象 ‘abc’ 以及空字符串对象 ‘’ 为例：

深度详解Python中Unicode编码

 

注意到，与 bytes 对象一样，Python 也在 ASCII 文本末尾，额外添加一个  字符，以兼容 C 字符串。

如此一来，以 Unicode 表示的 ASCII 文本，额外内存开销仅为 PyASCIIObject 结构体加上末尾的  字节而已。PyASCIIObject 结构体在 64 位机器下，大小为 48 字节。因此，长度为 n 的纯 ASCII 字符串对象，需要消耗 n+48+1，即 n+49 字节的内存空间。

>>> sys.getsizeof('')
49
>>> sys.getsizeof('abc')
52
>>> sys.getsizeof('a' * 10000)
10049

PyCompactUnicodeObject

如果文本不全是 ASCII ，Unicode 对象底层便由 PyCompactUnicodeObject 结构体保存：

/* Non-ASCII strings allocated through PyUnicode_New use the
   PyCompactUnicodeObject structure. state.compact is set, and the data
   immediately follow the structure. */
typedef struct {
    PyASCIIObject _base;
    Py_ssize_t utf8_length;     /* Number of bytes in utf8, excluding the
                                 * terminating . */
    char *utf8;                 /* UTF-8 representation (null-terminated) */
    Py_ssize_t wstr_length;     /* Number of code points in wstr, possible
                                 * surrogates count as two code points. */
} PyCompactUnicodeObject;

PyCompactUnicodeObject 在 PyASCIIObject 基础上，增加 3 个字段：

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由于 ASCII 本身兼容 UTF8 ，无须保存 UTF8 编码形式，这也是 ASCII 文本底层由 PyASCIIObject 保存的原因。在 64 位机器，PyCompactUnicodeObject 结构体大小为 72 字节；在 32 位机器则是 36 字节。

PyUnicode_1BYTE_KIND

如果 128<=maxchar<256128<=maxchar<256，Unicode 对象底层便由 PyCompactUnicodeObject 结构体保存，字符存储单元为 Py_UCS1 ，大小为 1 字节。以 Python® 为例，字符 ® 码位为 U+00AE ，满足该条件，内部结构如下：

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字符存储单元还是 1 字节，跟 ASCII 文本一样。 因此，Python® 对象需要占用 80 字节的内存空间72+1*7+1=72+8=8072+1∗7+1=72+8=80：

>>> sys.getsizeof('Python®')
80

PyUnicode_2BYTE_KIND

如果 256<=maxchar<65536256<=maxchar<65536，Unicode 对象底层同样由 PyCompactUnicodeObject 结构体保存，但字符存储单元为 Py_UCS2 ，大小为 2 字节。以 AC米兰 为例，常用汉字码位在 U+0100 到 U+FFFF 之间，满足该条件，内部结构如下：

深度详解Python中Unicode编码

 

由于现在字符存储单元为 2 字节，故而 str 对象 AC米兰 需要占用 82 字节的内存空间：72+2*4+2=72+10=8272+2∗4+2=72+10=82

>>> sys.getsizeof('AC米兰')
82

我们看到，当文本包含中文后，英文字母也只能用 2 字节的存储单元来保存了。

你可能会提出疑问，为什么不采用变长存储单元呢？例如，字母 1 字节，汉字 2 字节？这是因为采用变长存储单元后，就无法在 O(1) 时间内取出文本第 n 个字符了——你只能从头遍历直到遇到第 n 个字符。

PyUnicode_4BYTE_KIND

如果 65536<=maxchar<42949629665536<=maxchar<429496296，便只能用 4 字节存储单元 Py_UCS4 了。以 AC米兰? 为例：

深度详解Python中Unicode编码

 

>>> sys.getsizeof('AC米兰')
96

这样一来，给一段英文文本加上表情，内存暴增 4 倍，也就不奇怪了：

>>> text = 'a' * 1000
>>> sys.getsizeof(text)
1049
>>> text += '?'
>>> sys.getsizeof(text)
4080

interned机制

如果 str 对象 interned 标识位为 1 ，Python 虚拟机将为其开启 interned 机制。那么，什么是 interned 机制？

先考虑以下场景，如果程序中有大量 User 对象，有什么可优化的地方？

>>> class User:
...
...     def __init__(self, name, age):
...         self.name = name
...         self.age = age
...
>>>
>>> user = User(name='tom', age=20)
>>> user.__dict__
{'name': 'tom', 'age': 20}

由于对象的属性由 dict 保存，这意味着每个 User 对象都需要保存 str 对象 name 。换句话讲，1 亿个 User 对象需要重复保存 1 亿个同样的 str 对象，这将浪费多少内存！

由于 str 是不可变对象，因此 Python 内部将有潜在重复可能的字符串都做成 单例模式 ，这就是 interned 机制。Python 具体做法是在内部维护一个全局 dict 对象，所有开启 interned 机制 str 对象均保存在这里；后续需要用到相关对象的地方，则优先到全局 dict 中取，避免重复创建。

举个例子，虽然 str 对象 ‘abc’ 由不同的运算产生，但背后却是同一个对象：

>>> a = 'abc'
>>> b = 'ab' + 'c'
>>> id(a), id(b), a is b
(4424345224, 4424345224, True)
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