1 Unicode
计算机存储的基本单位是字节，由8个比特位组成。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。但是其他语言（例如中日韩等），由于字符众多，不得不使用多个字节来进行编码。
随着计算机技术的传播，非拉丁文字符编码技术不断发展，但是仍然存在两个比较大的局限性：
不支持多语言：一种语言的编码方案不能用于另外一种语言
没有统一标准：例如中文就有GBK、GB2312、GB18030等多种编码标准
由于编码方式不统一，开发人员就需要在不同编码之间来回转换，不可避免地会出现很多错误。为了解决这类不统一问题，Unicode标准被提出了。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14万个字符，天然地支持多语言。（Unicode的uni就是“统一”的词根）
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2 Python中的Unicode
2.1 Unicode对象的好处
Python在3之后，str对象内部改用Unicode表示，因此在源码中成为Unicode对象。使用Unicode表示的好处是：程序核心逻辑统一使用Unicode，只需在输入、输出层进行解码、编码，可最大程度地避免各种编码问题。
图示如下：
2.2 Python对Unicode的优化
问题：由于Unicode收录字符已经超过14万个，每个字符至少需要4个字节来保存（这里应该是因为2个字节不够，所以才用4个字节，一般不会使用3个字节）。而英文字符用ASCII码表示仅需要1个字节，使用Unicode反而会使频繁使用的英文字符的开销变为原来的4倍。
首先我们来看一下Python中不同形式的str对象的大小差异：
>>> sys.getsizeof('ab') - sys.getsizeof('a')
1
>>> sys.getsizeof('一二') - sys.getsizeof('一')
2
>>> sys.getsizeof('????????') - sys.getsizeof('????')
4由此可见，Python内部对Unicode对象进行了优化：根据文本内容，选择底层存储单元。
Unicode对象底层存储根据文本字符的Unicode码位范围分成三类：
PyUnicode_1BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+00FF之间
PyUnicode_2BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+FFFF之间，且至少有一个字符的码位大于U+00FF
PyUnicode_1BYTE_KIND：所有字符码位在U+0000到U+10FFFF之间，且至少有一个字符的码位大于U+FFFF
对应枚举如下：
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
};根据不同的分类，选择不同的存储单元：
/* Py_UCS4 and Py_UCS2 are typedefs for the respective unicode representations. */ typedef uint32_t Py_UCS4; typedef uint16_t Py_UCS2; typedef uint8_t Py_UCS1;
对应关系如下：
| 文本类型 | 字符存储单元 | 字符存储单元大小（字节） |
|---|---|---|
| PyUnicode_1BYTE_KIND | Py_UCS1 | 1 |
| PyUnicode_2BYTE_KIND | Py_UCS2 | 2 |
| PyUnicode_4BYTE_KIND | Py_UCS4 | 4 |
由于Unicode内部存储结构因文本类型而异，因此类型kind必须作为Unicode对象公共字段进行保存。Python内部定义了一些标志位，作为Unicode公共字段：（介于笔者水平有限，这里的字段在后续内容中不会全部介绍，大家后续可以自行了解。抱拳~）
interned：是否为interned机制维护
kind：类型，用于区分字符底层存储单元大小
compact：内存分配方式，对象与文本缓冲区是否分离
asscii：文本是否均为纯ASCII
通过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。该函数主要是根据maxchar为Unicode对象选择最紧凑的字符存储单元以及底层结构体：（源码比较长，这里就不列出了，大家可以自行了解，下面以表格形式展现）
| maxchar < 128 | 128 <= maxchar < 256 | 256 <= maxchar < 65536 | 65536 <= maxchar < MAX_UNICODE | |
|---|---|---|---|---|
| kind | PyUnicode_1BYTE_KIND | PyUnicode_1BYTE_KIND | PyUnicode_2BYTE_KIND | PyUnicode_4BYTE_KIND |
| ascii | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 字符存储单元大小（字节） | 1 | 1 | 2 | 4 |
| 底层结构体 | PyASCIIObject | PyCompactUnicodeObject | PyCompactUnicodeObject | PyCompactUnicodeObject |
3 Unicode对象的底层结构体
3.1 PyASCIIObject
C源码：
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;源码分析：
length：文本长度
hash：文本哈希值
state：Unicode对象标志位
wstr：缓存C字符串的一个wchar_t指针，以“\0”结束（这里和我看的另一篇文章讲得不太一样，另一个描述是：ASCII文本紧接着位于PyASCIIObject结构体后面，我个人觉得现在的这种说法比较准确，毕竟源码结构体后面没有别的字段了）
图示如下：
（注意这里state字段后面有一个4字节大小的空洞，这是结构体字段内存对齐造成的现象，主要是为了优化内存访问效率）
ASCII文本由wstr指向，以’abc’和空字符串对象’'为例：
3.2 PyCompactUnicodeObject
如果文本不全是ASCII，Unicode对象底层便由PyCompactUnicodeObject结构体保存。C源码如下：
/* 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 \0. */
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的基础上增加了3个字段：
utf8_length：文本UTF8编码长度
utf8：文本UTF8编码形式，缓存以避免重复编码运算
wstr_length：wstr的“长度”（这里所谓的长度没有找到很准确的说法，笔者也不太清楚怎么能打印出来，大家可以自行研究下）
注意到，PyASCIIObject中并没有保存UTF8编码形式，这是因为ASCII本身就是合法的UTF8，这也是ASCII文本底层由PyASCIIObject保存的原因。
结构图示：
3.3 PyUnicodeObject
PyUnicodeObject则是Python中str对象的具体实现。C源码如下：
/* Strings allocated through PyUnicode_FromUnicode(NULL, len) use the
PyUnicodeObject structure. The actual string data is initially in the wstr
block, and copied into the data block using _PyUnicode_Ready. */
typedef struct {
PyCompactUnicodeObject _base;
union {
void *any;
Py_UCS1 *latin1;
Py_UCS2 *ucs2;
Py_UCS4 *ucs4;
} data; /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */
} PyUnicodeObject;3.4 示例
在日常开发时，要结合实际情况注意字符串拼接前后的内存大小差别：
>>> import sys >>> text = 'a' * 1000 >>> sys.getsizeof(text) 1049 >>> text += '????' >>> sys.getsizeof(text) 4080
4 interned机制
如果str对象的interned标志位为1，Python虚拟机将为其开启interned机制，
源码如下：（相关信息在网上可以看到很多说法和解释，这里笔者能力有限，暂时没有找到最确切的答案，之后补充。抱拳~但是我们通过分析源码应该是能看出一些门道的）
/* This dictionary holds all interned unicode strings. Note that references
to strings in this dictionary are *not* counted in the string's ob_refcnt.
When the interned string reaches a refcnt of 0 the string deallocation
function will delete the reference from this dictionary.
Another way to look at this is that to say that the actual reference
count of a string is: s->ob_refcnt + (s->state ? 2 : 0)
*/
static PyObject *interned = NULL;
void
PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p)
{
PyObject *s = *p;
PyObject *t;
#ifdef Py_DEBUG
assert(s != NULL);
assert(_PyUnicode_CHECK(s));
#else
if (s == NULL || !PyUnicode_Check(s))
return;
#endif
/* If it's a subclass, we don't really know what putting
it in the interned dict might do. */
if (!PyUnicode_CheckExact(s))
return;
if (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s))
return;
if (interned == NULL) {
interned = PyDict_New();
if (interned == NULL) {
PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */
return;
}
}
Py_ALLOW_RECURSION
t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);
Py_END_ALLOW_RECURSION
if (t == NULL) {
PyErr_Clear();
return;
}
if (t != s) {
Py_INCREF(t);
Py_SETREF(*p, t);
return;
}
/* The two references in interned are not counted by refcnt.
The deallocator will take care of this */
Py_REFCNT(s) -= 2;
_PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}可以看到，源码前面还是做一些基本的检查。我们可以看一下37行和50行：将s添加到interned字典中时，其实s同时是key和value（这里我不太清楚为什么会这样做），所以s对应的引用计数是+2了的（具体可以看PyDict_SetDefault()的源码），所以在50行时会将计数-2，保证引用计数的正确。
考虑下面的场景：
>>> class User:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
>>> user = User('Tom', 21)
>>> user.__dict__
{'name': 'Tom', 'age': 21}由于对象的属性由dict保存，这意味着每个User对象都要保存一个str对象‘name’，这会浪费大量的内存。而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具体做法就是在内部维护一个全局dict对象，所有开启interned机制的str对象均保存在这里，后续需要使用的时候，先创建，如果判断已经维护了相同的字符串，就会将新创建的这个对象回收掉。
示例：
由不同运算生成’abc’，最后都是同一个对象：
>>> a = 'abc' >>> b = 'ab' + 'c' >>> id(a), id(b), a is b (2752416949872, 2752416949872, True)
