# Gestión de la memoria

## Visión general

La gestión de memoria en Python implica un montón privado que contiene todos los objetos de Python y estructuras de datos. El administrador de memoria de Python garantiza internamente la gestión de este montón privado. El administrador de memoria de Python tiene diferentes componentes que se ocupan de varios aspectos de la gestión dinámica del almacenamiento, como compartir, segmentación, asignación previa o almacenamiento en caché.

En el nivel más bajo, un asignador de memoria sin procesar asegura que haya suficiente espacio en el montón privado para almacenar todos los datos relacionados con Python al interactuar con el administrador de memoria del sistema operativo. Además del asignador de memoria sin procesar, varios asignadores específicos de objeto operan en el mismo montón e implementan políticas de administración de memoria distintas adaptadas a las peculiaridades de cada tipo de objeto. Por ejemplo, los objetos enteros se administran de manera diferente dentro del montón que las cadenas, tuplas o diccionarios porque los enteros implican diferentes requisitos de almacenamiento y compensaciones de velocidad / espacio. El administrador de memoria de Python delega parte del trabajo a los asignadores específicos de objeto, pero asegura que este último opere dentro de los límites del montón privado.

Es importante comprender que la gestión del montón de Python la realiza el propio intérprete y que el usuario no tiene control sobre él, incluso si manipulan regularmente punteros de objetos a bloques de memoria dentro de ese montón. El administrador de memoria de Python realiza la asignación de espacio de almacenamiento dinámico para los objetos de Python y otros búferes internos a pedido a través de las funciones de API de Python/C enumeradas en este documento.

Para evitar daños en la memoria, los escritores de extensiones nunca deberían intentar operar en objetos Python con las funciones exportadas por la biblioteca C: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`. Esto dará como resultado llamadas mixtas entre el asignador de C y el administrador de memoria de Python con consecuencias fatales, ya que implementan diferentes algoritmos y operan en diferentes montones. Sin embargo, uno puede asignar y liberar de forma segura bloques de memoria con el asignador de la biblioteca C para fines individuales, como se muestra en el siguiente ejemplo:

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) malloc(BUFSIZ); /* para I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    ...Hacer algunas operaciones I/O incluyendo buf...
    res = PyBytes_FromString(buf);
    free(buf); /* malloc'ed */
    return res;

En este ejemplo, la solicitud de memoria para el búfer de E/S es manejada por el asignador de la biblioteca C. El administrador de memoria de Python solo participa en la asignación del objeto de bytes retornado como resultado.

In most situations, however, it is recommended to allocate memory from the Python heap specifically because the latter is under control of the Python memory manager. For example, this is required when the interpreter is extended with new object types written in C. Another reason for using the Python heap is the desire to inform the Python memory manager about the memory needs of the extension module. Even when the requested memory is used exclusively for internal, highly specific purposes, delegating all memory requests to the Python memory manager causes the interpreter to have a more accurate image of its memory footprint as a whole. Consequently, under certain circumstances, the Python memory manager may or may not trigger appropriate actions, like garbage collection, memory compaction or other preventive procedures. Note that by using the C library allocator as shown in the previous example, the allocated memory for the I/O buffer completely escapes the Python memory manager.

Ver también

La variable de entorno `PYTHONMALLOC` puede usarse para configurar los asignadores de memoria utilizados por Python.

La variable de entorno `PYTHONMALLOCSTATS` se puede utilizar para imprimir estadísticas de asignador de memoria pymalloc cada vez que se crea un nuevo escenario de objetos pymalloc, y en el apagado.

## Dominios del asignador

All allocating functions belong to one of three different «domains» (see also `PyMemAllocatorDomain`). These domains represent different allocation strategies and are optimized for different purposes. The specific details on how every domain allocates memory or what internal functions each domain calls is considered an implementation detail, but for debugging purposes a simplified table can be found at Asignadores de memoria predeterminados. The APIs used to allocate and free a block of memory must be from the same domain. For example, `PyMem_Free()` must be used to free memory allocated using `PyMem_Malloc()`.

Los tres dominios de asignación son:

- Raw domain: intended for allocating memory for general-purpose memory buffers where the allocation must go to the system allocator or where the allocator can operate without an attached thread state. The memory is requested directly from the system. See Raw Memory Interface.

- «Mem» domain: intended for allocating memory for Python buffers and general-purpose memory buffers where the allocation must be performed with an attached thread state. The memory is taken from the Python private heap. See Memory Interface.

- Dominio de objeto: destinado a asignar memoria perteneciente a objetos de Python. La memoria se toma del montículo privado de Python. Consulte Asignadores de objetos.

Nota

La compilación free-threaded requiere que solamente objetos de Python se asignen usando el dominio de «object» y que todos los objetos de Python se asignan usando ese dominio. Esto es diferente que los versiones anteriores de Python, donde esto fue una práctica buena y no un requisito.

Por ejemplo, buffers (objetos que no son de Python) deben asignarse usando `PyMem_Malloc()`, `PyMem_RawMalloc()`, o `malloc()`, pero no `PyObject_Malloc()`.

Consulte APIs de Asignación de Memoria.

## Interfaz de memoria sin procesar

The following function sets are wrappers to the system allocator. These functions are thread-safe, so a thread state does not need to be attached.

El asignador de memoria sin formato usa las siguientes funciones: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`; llame a `malloc(1)` (o `calloc(1, 1)`) cuando solicita cero bytes.

Added in version 3.4.

void *PyMem_RawMalloc(size_t n)
  Part of the Stable ABI since version 3.13.

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyMem_RawMalloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *PyMem_RawCalloc(size_t nelem, size_t elsize)
  Part of the Stable ABI since version 3.13.

  Allocates nelem elements each of size elsize bytes and returns a pointer of type void* to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyMem_RawCalloc(1, 1)`.

  Added in version 3.5.

void *PyMem_RawRealloc(void *p, size_t n)
  Part of the Stable ABI since version 3.13.

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyMem_RawMalloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyMem_RawMalloc()`, `PyMem_RawRealloc()` o `PyMem_RawCalloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyMem_RawRealloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void PyMem_RawFree(void *p)
  Part of the Stable ABI since version 3.13.

  Libera el bloque de memoria al que apunta p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyMem_RawMalloc()`, `PyMem_RawRealloc()` o `PyMem_RawCalloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyMem_RawFree(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

## Interfaz de memoria

Los siguientes conjuntos de funciones, modelados según el estándar ANSI C, pero que especifican el comportamiento cuando se solicitan cero bytes, están disponibles para asignar y liberar memoria del montón de Python.

In the GIL-enabled build (default build) the default memory allocator uses the pymalloc memory allocator, whereas in the free-threaded build, the default is the mimalloc memory allocator instead.

Advertencia

There must be an attached thread state when using these functions.

Distinto en la versión 3.6: El asignador predeterminado ahora es pymalloc en lugar del `malloc()` del sistema.

Distinto en la versión 3.13: In the free-threaded build, the default allocator is now mimalloc.

void *PyMem_Malloc(size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyMem_Malloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *PyMem_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
  Part of the Stable ABI since version 3.7.

  Allocates nelem elements each of size elsize bytes and returns a pointer of type void* to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyMem_Calloc(1, 1)`.

  Added in version 3.5.

void *PyMem_Realloc(void *p, size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyMem_Malloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyMem_Malloc()`, `PyMem_Realloc()` o `PyMem_Calloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyMem_Realloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void PyMem_Free(void *p)
  Part of the Stable ABI.

  Libera el bloque de memoria señalado por p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyMem_Malloc()`, `PyMem_Realloc()` o `PyMem_Calloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyMem_Free(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

Las siguientes macros orientadas a tipos se proporcionan por conveniencia. Tenga en cuenta que TYPE se refiere a cualquier tipo de C.

PyMem_New(TYPE, n)

  Igual que `PyMem_Malloc()`, pero asigna `(n * sizeof(TYPE))` bytes de memoria. Retorna una conversión de puntero a `TYPE*`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

PyMem_Resize(p, TYPE, n)

  Igual que `PyMem_Realloc()`, pero el bloque de memoria cambia de tamaño a `(n * sizeof(TYPE))` bytes. Retorna una conversión de puntero a `TYPE*`. Al retornar, p será un puntero a la nueva área de memoria, o `NULL` en caso de falla.

  Esta es una macro de preprocesador C; p siempre se reasigna. Guarde el valor original de p para evitar perder memoria al manejar errores.

void PyMem_Del(void *p)

  La misma que `PyMem_Free()`.

### Deprecated aliases

These are soft deprecated aliases to existing functions and macros. They exist solely for backwards compatibility.

Deprecated alias | Corresponding function or macro
--- | ---
PyMem_MALLOC(size) | `PyMem_Malloc()`
PyMem_NEW(type, size) | `PyMem_New`
PyMem_REALLOC(ptr, size) | `PyMem_Realloc()`
PyMem_RESIZE(ptr, type, size) | `PyMem_Resize`
PyMem_FREE(ptr) | `PyMem_Free()`
PyMem_DEL(ptr) | `PyMem_Free()`

Distinto en la versión 3.4: The macros are now aliases of the corresponding functions and macros. Previously, their behavior was the same, but their use did not necessarily preserve binary compatibility across Python versions.

Obsoleto desde la versión 2.0.

## Asignadores de objetos

Los siguientes conjuntos de funciones, modelados según el estándar ANSI C, pero que especifican el comportamiento cuando se solicitan cero bytes, están disponibles para asignar y liberar memoria del montón de Python.

Nota

No hay garantía de que la memoria retornada por estos asignadores se pueda convertir con éxito en un objeto Python al interceptar las funciones de asignación en este dominio mediante los métodos descritos en la sección Personalizar Asignadores de Memoria.

The default object allocator uses the pymalloc memory allocator. In the free-threaded build, the default is the mimalloc memory allocator instead.

Advertencia

There must be an attached thread state when using these functions.

void *PyObject_Malloc(size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Asigna n bytes y retorna un puntero de tipo void* a la memoria asignada, o `NULL` si la solicitud falla.

  Solicitar cero bytes retorna un puntero distinto que no sea `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado a `PyObject_Malloc(1)`. La memoria no se habrá inicializado de ninguna manera.

void *PyObject_Calloc(size_t nelem, size_t elsize)
  Part of the Stable ABI since version 3.7.

  Allocates nelem elements each of size elsize bytes and returns a pointer of type void* to the allocated memory, or `NULL` if the request fails. The memory is initialized to zeros.

  Solicitar elementos cero o elementos de tamaño cero bytes retorna un puntero distinto `NULL` si es posible, como si en su lugar se hubiera llamado `PyObject_Calloc(1, 1)`.

  Added in version 3.5.

void *PyObject_Realloc(void *p, size_t n)
  Part of the Stable ABI.

  Cambia el tamaño del bloque de memoria señalado por p a n bytes. Los contenidos no se modificarán al mínimo de los tamaños antiguo y nuevo.

  Si p es `NULL`, la llamada es equivalente a `PyObject_Malloc(n)`; de lo contrario, si n es igual a cero, el bloque de memoria cambia de tamaño pero no se libera, y el puntero retornado no es `NULL`.

  A menos que p sea `NULL`, debe haber sido retornado por una llamada previa a `PyObject_Malloc()`, `PyObject_Realloc()` o `PyObject_Calloc()`.

  Si la solicitud falla, `PyObject_Realloc()` retorna `NULL` y p sigue siendo un puntero válido al área de memoria anterior.

void PyObject_Free(void *p)
  Part of the Stable ABI.

  Libera el bloque de memoria al que apunta p, que debe haber sido retornado por una llamada anterior a `PyObject_Malloc()`, `PyObject_Realloc()` o `PyObject_Calloc()`. De lo contrario, o si se ha llamado antes a `PyObject_Free(p)`, se produce un comportamiento indefinido.

  Si p es `NULL`, no se realiza ninguna operación.

  Do not call this directly to free an object’s memory; call the type’s `tp_free` slot instead.

  Do not use this for memory allocated by `PyObject_GC_New` or `PyObject_GC_NewVar`; use `PyObject_GC_Del()` instead.

  Ver también

  - `PyObject_GC_Del()` is the equivalent of this function for memory allocated by types that support garbage collection.

  - `PyObject_Malloc()`

  - `PyObject_Realloc()`

  - `PyObject_Calloc()`

  - `PyObject_New`

  - `PyObject_NewVar`

  - `PyType_GenericAlloc()`

  - `tp_free`

## Asignadores de memoria predeterminados

Asignadores de memoria predeterminados:

Configuración | Nombre | PyMem_RawMalloc | PyMem_Malloc | PyObject_Malloc
--- | --- | --- | --- | ---
Lanzamiento de compilación | `"pymalloc"` | `malloc` | `malloc` + debug | `malloc` + debug
Compilación de depuración | `"pymalloc_debug"` | `malloc` + debug | `pymalloc` + debug | `pymalloc` + debug
Lanzamiento de compilación, sin pymalloc | `"malloc"` | `malloc` | `malloc` | `malloc`
Compilación de depuración, sin pymalloc | `"malloc_debug"` | `malloc` + debug | `malloc` + debug | `malloc` + debug
Free-threaded build | `"mimalloc"` | `mimalloc` | `mimalloc` | `mimalloc`
Free-threaded debug build | `"mimalloc_debug"` | `mimalloc` + debug | `mimalloc` + debug | `mimalloc` + debug

Leyenda:

- Nombre: valor para variable de entorno `PYTHONMALLOC`.

- `malloc`: asignadores del sistema de la biblioteca C estándar, funciones C: `malloc()`, `calloc()`, `realloc()` y `free()`.

- `pymalloc`: asignador de memoria pymalloc.

- `mimalloc`: mimalloc memory allocator.

- «+ debug»: con enlaces de depuración en los asignadores de memoria de Python.

- «Debug build»: Compilación de Python en modo de depuración.

## Personalizar asignadores de memoria

Added in version 3.4.

type PyMemAllocatorEx

  Estructura utilizada para describir un asignador de bloque de memoria. La estructura tiene cuatro campos:

  Campo | Significado
  --- | ---
  `void *ctx` | contexto de usuario pasado como primer argumento
  `void* malloc(void *ctx, size_t size)` | asignar un bloque de memoria
  `void* calloc(void *ctx, size_t nelem, size_t elsize)` | asignar un bloque de memoria inicializado con ceros
  `void* realloc(void *ctx, void *ptr, size_t new_size)` | asignar o cambiar el tamaño de un bloque de memoria
  `void free(void *ctx, void *ptr)` | liberar un bloque de memoria

  Distinto en la versión 3.5: La estructura `PyMemAllocator` se renombró a `PyMemAllocatorEx` y se agregó un nuevo campo `calloc`.

type PyMemAllocatorDomain

  Enum se utiliza para identificar un dominio asignador. Dominios:

  PYMEM_DOMAIN_RAW

    Funciones:

    - `PyMem_RawMalloc()`

    - `PyMem_RawRealloc()`

    - `PyMem_RawCalloc()`

    - `PyMem_RawFree()`

  PYMEM_DOMAIN_MEM

    Funciones:

    - `PyMem_Malloc()`,

    - `PyMem_Realloc()`

    - `PyMem_Calloc()`

    - `PyMem_Free()`

  PYMEM_DOMAIN_OBJ

    Funciones:

    - `PyObject_Malloc()`

    - `PyObject_Realloc()`

    - `PyObject_Calloc()`

    - `PyObject_Free()`

void PyMem_GetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  Obtenga el asignador de bloque de memoria del dominio especificado.

void PyMem_SetAllocator(PyMemAllocatorDomain domain, PyMemAllocatorEx *allocator)

  Establece el asignador de bloque de memoria del dominio especificado.

  El nuevo asignador debe retornar un puntero distinto `NULL` al solicitar cero bytes.

  For the `PYMEM_DOMAIN_RAW` domain, the allocator must be thread-safe: a thread state is not attached when the allocator is called.

  For the remaining domains, the allocator must also be thread-safe: the allocator may be called in different interpreters that do not share a GIL.

  Si el nuevo asignador no es un enlace (no llama al asignador anterior), se debe llamar a la función `PyMem_SetupDebugHooks()` para reinstalar los enlaces de depuración en la parte superior del nuevo asignador.

  Vea también `PyPreConfig.allocator` y Preinicialización de Python con PyPreConfig.

  Advertencia

  `PyMem_SetAllocator()` tiene el contrato siguiente:

  - It can be called after `Py_PreInitialize()` and before `Py_InitializeFromConfig()` to install a custom memory allocator. There are no restrictions over the installed allocator other than the ones imposed by the domain (for instance, the Raw Domain allows the allocator to be called without an attached thread state). See the section on allocator domains for more information.

  - Si se llama después de que Python haya terminado inicializándose (después de llamar `Py_InitializeFromConfig()`) el asignador debe envolver el asignador existente. Substituyendo el asignador actual con otro arbitrario no es compatible.

  Distinto en la versión 3.12: Todos los asignadores deben ser seguro para los hilos.

void PyMem_SetupDebugHooks(void)

  Configurar enlaces de depuración en los asignadores de memoria de Python para detectar errores de memoria.

## Configurar enlaces para detectar errores en las funciones del asignador de memoria de Python

Cuando Python está construido en modo de depuración, la función `PyMem_SetupDebugHooks()` se llama en Preinicialización de Python para configurar los enlaces de depuración en Python asignadores de memoria para detectar errores de memoria.

La variable de entorno `PYTHONMALLOC` se puede utilizar para instalar enlaces de depuración en un Python compilado en modo de lanzamiento (por ejemplo: `PYTHONMALLOC=debug`).

La función `PyMem_SetupDebugHooks()` se puede utilizar para establecer enlaces de depuración después de llamar a `PyMem_SetAllocator()`.

Estos enlaces de depuración llenan bloques de memoria asignados dinámicamente con patrones de bits especiales y reconocibles. La memoria recién asignada se llena con el byte `0xCD` (`PYMEM_CLEANBYTE`), la memoria liberada se llena con el byte `0xDD` (`PYMEM_DEADBYTE`). Los bloques de memoria están rodeados por «bytes prohibidos» rellenos con el byte `0xFD` (`PYMEM_FORBIDDENBYTE`). Es poco probable que las cadenas de estos bytes sean direcciones válidas, flotantes o cadenas ASCII.

Verificaciones de tiempo de ejecución:

- Detecte violaciones de API, por ejemplo: `PyObject_Free()` llamado en un búfer asignado por `PyMem_Malloc()`.

- Detectar escritura antes del inicio del búfer (desbordamiento del búfer)

- Detectar escritura después del final del búfer (desbordamiento del búfer)

- Check that there is an attached thread state when allocator functions of `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (ex: `PyObject_Malloc()`) and `PYMEM_DOMAIN_MEM` (ex: `PyMem_Malloc()`) domains are called.

En caso de error, los enlaces de depuración usan el módulo `tracemalloc` para obtener el rastreo donde se asignó un bloque de memoria. El rastreo solo se muestra si `tracemalloc` rastrea las asignaciones de memoria de Python y se rastrea el bloque de memoria.

Sea S = `sizeof(size_t)`. Se agregan `2*S` bytes en cada extremo de cada bloque de N bytes solicitados. El diseño de la memoria es así, donde p representa la dirección retornada por una función similar a malloc o realloc (`p[i:j]` significa el segmento de bytes de `*(p+i)` inclusive hasta `*(p+j)` exclusivo; tenga en cuenta que el tratamiento de los índices negativos difiere de un segmento de Python):

`p[-2*S:-S]`

  Número de bytes solicitados originalmente. Este es un size_t, big-endian (más fácil de leer en un volcado de memoria).

`p[-S]`

  Identificador de API (carácter ASCII):

  - `'r'` para `PYMEM_DOMAIN_RAW`.

  - `'m'` para `PYMEM_DOMAIN_MEM`.

  - `'o'` para `PYMEM_DOMAIN_OBJ`.

`p[-S+1:0]`

  Copias de PYMEM_FORBIDDENBYTE. Se utiliza para detectar suscripciones y lecturas.

`p[0:N]`

  La memoria solicitada, llena de copias de PYMEM_CLEANBYTE, utilizada para capturar la referencia a la memoria no inicializada. Cuando se llama a una función similar a realloc solicitando un bloque de memoria más grande, los nuevos bytes en exceso también se llenan con PYMEM_CLEANBYTE. Cuando se llama a una función de tipo free, se sobrescriben con PYMEM_DEADBYTE, para captar la referencia a la memoria liberada. Cuando se llama a una función similar a la realloc solicitando un bloque de memoria más pequeño, los bytes antiguos sobrantes también se llenan con PYMEM_DEADBYTE.

`p[N:N+S]`

  Copias de PYMEM_FORBIDDENBYTE. Se utiliza para detectar sobrescrituras y lecturas.

`p[N+S:N+2*S]`

  Solo se utiliza si la macro `PYMEM_DEBUG_SERIALNO` está definida (no definida por defecto).

  Un número de serie, incrementado en 1 en cada llamada a una función similar a malloc o realloc. Big-endian `size_t`. Si se detecta «mala memoria» más tarde, el número de serie ofrece una excelente manera de establecer un punto de interrupción en la siguiente ejecución, para capturar el instante en el que se pasó este bloque. La función estática bumpserialno() en obmalloc.c es el único lugar donde se incrementa el número de serie, y existe para que pueda establecer un punto de interrupción fácilmente.

Una función de tipo realloc o de tipo free primero verifica que los bytes PYMEM_FORBIDDENBYTE en cada extremo estén intactos. Si se han modificado, la salida de diagnóstico se escribe en stderr y el programa se aborta mediante Py_FatalError(). El otro modo de falla principal es provocar un error de memoria cuando un programa lee uno de los patrones de bits especiales e intenta usarlo como una dirección. Si ingresa a un depurador y observa el objeto, es probable que vea que está completamente lleno de PYMEM_DEADBYTE (lo que significa que se está usando la memoria liberada) o PYMEM_CLEANBYTE (que significa que se está usando la memoria no inicializada).

Distinto en la versión 3.6: The `PyMem_SetupDebugHooks()` function now also works on Python compiled in release mode. On error, the debug hooks now use `tracemalloc` to get the traceback where a memory block was allocated. The debug hooks now also check if there is an attached thread state when functions of `PYMEM_DOMAIN_OBJ` and `PYMEM_DOMAIN_MEM` domains are called.

Distinto en la versión 3.8: Los patrones de bytes `0xCB` (`PYMEM_CLEANBYTE`), `0xDB` (`PYMEM_DEADBYTE`) y `0xFB` (`PYMEM_FORBIDDENBYTE`) se han reemplazado por `0xCD`, `0xDD` y `0xFD` para usar los mismos valores que la depuración de Windows CRT `malloc()` y `free()`.

## El asignador pymalloc

Python has a pymalloc allocator optimized for small objects (smaller or equal to 512 bytes) with a short lifetime. It uses memory mappings called «arenas» with a fixed size of either 256 KiB on 32-bit platforms or 1 MiB on 64-bit platforms. When Python is configured with `--with-pymalloc-hugepages`, the arena size on 64-bit platforms is increased to 2 MiB to match the huge page size, and arena allocation will attempt to use huge pages (`MAP_HUGETLB` on Linux, `MEM_LARGE_PAGES` on Windows) with automatic fallback to regular pages. It falls back to `PyMem_RawMalloc()` and `PyMem_RawRealloc()` for allocations larger than 512 bytes.

pymalloc es el asignador por defecto de `PYMEM_DOMAIN_MEM` (por ejemplo: `PyMem_Malloc()`) y `PYMEM_DOMAIN_OBJ` (por ejemplo: `PyObject_Malloc()`) dominios.

El asignador de arena utiliza las siguientes funciones:

- `VirtualAlloc()` y `VirtualFree()` en Windows,

- `mmap()` y `munmap()` si está disponible,

- `malloc()` y `free()` en caso contrario.

Este asignador está deshabilitado si Python está configurado con la opción `--without-pymalloc`. También se puede deshabilitar en tiempo de ejecución usando la variable de entorno `PYTHONMALLOC` (por ejemplo: `PYTHONMALLOC=malloc`).

Typically, it makes sense to disable the pymalloc allocator when building Python with AddressSanitizer (`--with-address-sanitizer`) which helps uncover low level bugs within the C code.

### Personalizar asignador de arena de pymalloc

Added in version 3.4.

type PyObjectArenaAllocator

  Estructura utilizada para describir un asignador de arena. La estructura tiene tres campos:

  Campo | Significado
  --- | ---
  `void *ctx` | contexto de usuario pasado como primer argumento
  `void* alloc(void *ctx, size_t size)` | asignar una arena de bytes de tamaño
  `void free(void *ctx, void *ptr, size_t size)` | liberar la arena

void PyObject_GetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

  Consigue el asignador de arena.

void PyObject_SetArenaAllocator(PyObjectArenaAllocator *allocator)

  Establecer el asignador de arena.

## El asignador mimalloc

Added in version 3.13.

Python supports the mimalloc allocator when the underlying platform support is available. mimalloc is a general purpose allocator with excellent performance characteristics, initially developed by Daan Leijen for the runtime systems of the Koka and Lean languages.

Unlike pymalloc, which is optimized for small objects (512 bytes or fewer), mimalloc handles allocations of any size.

In the free-threaded build, mimalloc is the default and required allocator for the `PYMEM_DOMAIN_MEM` and `PYMEM_DOMAIN_OBJ` domains. It cannot be disabled in free-threaded builds. The free-threaded build uses per-thread mimalloc heaps, which allows allocation and deallocation to proceed without locking in most cases.

In the default (non-free-threaded) build, mimalloc is available but not the default allocator. It can be selected at runtime using `PYTHONMALLOC``=mimalloc` (or `mimalloc_debug` to include debug hooks). It can be disabled at build time using the `--without-mimalloc` configure option, but this option cannot be combined with `--disable-gil`.

## tracemalloc C API

Added in version 3.7.

int PyTraceMalloc_Track(unsigned int domain, uintptr_t ptr, size_t size)

  Rastree un bloque de memoria asignado en el módulo `tracemalloc`.

  Retorna `0` en caso de éxito, retorna `-1` en caso de error (no se pudo asignar memoria para almacenar la traza). Retorna `-2` si tracemalloc está deshabilitado.

  Si el bloque de memoria ya está rastreado, actualice el rastreo existente.

int PyTraceMalloc_Untrack(unsigned int domain, uintptr_t ptr)

  Descomprima un bloque de memoria asignado en el módulo `tracemalloc`. No haga nada si el bloque no fue rastreado.

  Retorna `-2` si tracemalloc está deshabilitado; de lo contrario, retorna `0`.

## Ejemplos

Aquí está el ejemplo de la sección Visión general, reescrito para que el búfer de E/S se asigne desde el montón de Python utilizando el primer conjunto de funciones:

    PyObject *res;
    char *buf = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ); /* para I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Hacer algunas operaciones I/O incluyendo buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Free(buf); /* destinado con PyMem_Malloc */
    return res;

El mismo código que utiliza el conjunto de funciones orientado a tipos:

    PyObject *res;
    char *buf = PyMem_New(char, BUFSIZ); /* for I/O */

    if (buf == NULL)
        return PyErr_NoMemory();
    /* ...Do some I/O operation involving buf... */
    res = PyBytes_FromString(buf);
    PyMem_Free(buf); /* allocated with PyMem_New */
    return res;

Tenga en cuenta que en los dos ejemplos anteriores, el búfer siempre se manipula a través de funciones que pertenecen al mismo conjunto. De hecho, es necesario usar la misma familia de API de memoria para un bloque de memoria dado, de modo que el riesgo de mezclar diferentes asignadores se reduzca al mínimo. La siguiente secuencia de código contiene dos errores, uno de los cuales está etiquetado como fatal porque mezcla dos asignadores diferentes que operan en montones diferentes.:

    char *buf1 = PyMem_New(char, BUFSIZ);
    char *buf2 = (char *) malloc(BUFSIZ);
    char *buf3 = (char *) PyMem_Malloc(BUFSIZ);
    ...
    PyMem_Del(buf3);  /* Wrong -- should be PyMem_Free() */
    free(buf2);       /* Right -- allocated via malloc() */
    free(buf1);       /* Fatal -- should be PyMem_Free()  */

In addition to the functions aimed at handling raw memory blocks from the Python heap, objects in Python are allocated and released with `PyObject_New`, `PyObject_NewVar` and `PyObject_Free()`.

Esto se explicará en el próximo capítulo sobre cómo definir e implementar nuevos tipos de objetos en C.