PyStringObject對象

頭部保存一個ob_size，表示字符串在內存中的具體長度，字符串由ob_sval指針指向，但是，字符串的最后一位也一定是’\0’結束，由于有ob_size的標記，允許字符串中間也有’\0’字符的存在。

字符串的類型對象中，tp_itemsize設置為sizeof(char)，這個值表示變長對象中每個元素單位的長度，每一個python中的變長對象（string、list等），都需要在對應的類型對象中設置tp_itemsize的值。tp_itemsize和ob_size共同決定了一個對象需要在內存中實際占用的空間大小。

對于空字符串，python會返回其內部的nullstring對象，避免每次都創建，這個對象相當于是共享的。

Intern機制。為了避免每次為相同的字符串開創新對象，可以利用Intern機制來實現。相當于創建時會先查找是否有使用了Intern機制創建的對象，包含的字符串和待創建的一樣，如果存在，則直接返回該對象的引用，而不用再次創建一個全新的對象。

interned的實現，實際上是維護了一個map<PyObject*, PyObject*>的字典集合，key,value都是那個采用Interned機制的Py對象指針，如果在這個map中找到一個對象的字符串內容和待創建的一致，則直接把待創建的指針指向這個map的value。加入Map時，按照py的引用計數規則，對應的對象引用計數會先+1，相當于這個對象引用+2了，這樣的話，這種對象實際不可能出現引用為0的情況，所有，對于加入到Interned中的對象，會在加入完畢后執行引用計數-2的操作。

對于單個字符的，也有一個靜態緩沖區，類似PyIntObject對小整數的處理。

PyListObject類似于c++中的vector

結構定義:

一次分配的內存是大于現實需要的內存，類似vector的內存分配策略。
0 <= ob_size <= allocated;
len(list) == ob_size

append的元素會放在ob_size位置上，所以內部元素的內存空間不一定連續，但是邏輯上是連續的

PyList的對象緩沖池。 在每個PyList被銷毀的那會，會檢測free_list這個緩沖池是否滿了，如果沒滿，則會把當前這個待銷毀的對象放入這個緩沖池中。當然，這個List內部的元素item都是要被free掉內存的，不然就是一堆野指針了。只是這個對象的內存空間會被緩存下來，避免下次的再次申請內存導致額外的消耗。

PyDictObject底層采用hash_table來存儲，hash沖突利用開放地址法來解決(lookdict方法來搜索元素)。

dict里面每個pair對都是一個PyDictEntry

每個dict內部都有一個PyDictEntry的小規模數組（默認8），當dict的size小于8時，內部標識的ma_table指針就指向這個小數組，如果大于8，則申請一塊大內存，ma_table指向那塊內存。me_key有三種狀態,dummy、unused和實際有效使用的active。刪除元素后會變成dummy狀態，freeslot指針會指向該位置，freeslot在下次插入新元素時會使用到。

搜索時根據hash值查找，如果查到的key和待搜索的不同，則根據lookdict二次探測。

dict每次的插入，會調用PyDict_SetItem，在這里面會先計算hash值，hash = PyObject_Hash(PyObject*)。在最后，會根據裝載率來決定當前ma_table指向的內存是否需要擴容，因為裝載率高了，hash沖突的概率就會加大。

PyDict使用的緩沖池技術和Int這些類似，都是在一個Object銷毀時加入到緩沖池中。