PyObject
PyObject對象是一切python對象共有的部分，包含以下內容：
typedef struct _object{
int refcnt; // 用於保存一個對象的引用計數，當一個對象引用減爲0時，將會對這個對象進行一定處理（不一定就會直接釋放內存資源）
struct _typeobject *ob_type; // 指向這個對象對應類型的類型對象（類型是由這些類型對象創建的），這些類型對象中存放了這種類型的對象可以進行的各種操作（比強加減），還有類型的相關信息等
} PyObject;
PyObject是所有對象共有的頭部，所以可以通過PyObject *來引用任意一個對象, 類似於C++的繼承。
PyVarObject
Python中除了有對象可分爲兩種：定長對象（int, float ...），不定長對象(字符串等)；
那麼Python中除了PyObject外還有一個專門用於表示變長對象的結構體 --- PyVarObject
typedef struct{
int refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
int ob_size; // 除了上面兩個共有的屬性外，ob_size用於存放變長對象容納的元素的個數（!= 字節數）
} PyVarObject;
PyTypeObject
用於創建類型對象
比如，整數2這個對象是由PyIntObject創建的，但是int這個類型（也是個對象）是由誰創建的呢？答案就是 PyTypeObject
typedef struct _typeobject {
PyObject_VAR_HEAD // 包含上面PyVarObject中的三個成員
const char *tp_name; // 類型名（int, ....）
// 下面很多是有關相關類型對象支持的操作等信息
destructor tp_dealloc;
printfunc tp_print;
getattrfunc tp_getattr;
setattrfunc tp_setattr;
cmpfunc tp_compare;
reprfunc tp_repr;
PyNumberMethods *tp_as_number;
PySequenceMethods *tp_as_sequence;
PyMappingMethods *tp_as_mapping;
hashfunc tp_hash;
ternaryfunc tp_call;
reprfunc tp_str;
getattrofunc tp_getattro;
setattrofunc tp_setattro;
........
} PyTypeObject;
每個類型都有相應的類型對象。類型對象相當於一箇中轉站，比如輸出一個對象的值
先獲取了ob_type也就是類型對象，然後調用相應的tp_print（不同類型數據他們的tp_print域是不一樣的）。這樣在操作一個對象時，不需要先把這個對象轉化爲相應的對象，而僅用PyObject這一塊區域（包括類型對象）就可以了，因爲該對象的操作定義在類型對象中，比如現在我們只知道一個PyObject *a, 要輸出a的值，只需要a->ob_type->tp_print(...), 而不是要先知道a的類型（整型，字符串）， 轉換完(PyIntObject*)a, 然後再取出值轉換完(PyIntObject*)a->val;
這樣的好處就是在各函數間傳遞時，我們可以只用PyObject*這種泛型指針即可完成對該對象的操作。
PyType_Type
上面說了類型也是一個對象，但怎麼知道這個對象是一個類型對象呢？---PyType_Type
也就是說對於普通對象，通過其對應的類型對象來確定其類型，
通過PyType_Type來確定一個對象是否是類型對象。
// PyType_Type也是由PyTypeObject創建的
PyTypeObject PyType_Type = {
PyObject_HEAD_INIT(&PyType_Type)
0, /* ob_size */
"type", /* tp_name */
sizeof(PyHeapTypeObject), /* tp_basicsize */
sizeof(PyMemberDef), /* tp_itemsize */
(destructor)type_dealloc, /* tp_dealloc */
0, /* tp_print */
0, /* tp_getattr */
0, /* tp_setattr */
type_compare, /* tp_compare */
.........
}
所有用戶自定義的class都是由這個PyType_Type來創建的，也就是Python中的metaclass。
·所有類型對象（int類型的類型對象，字符串類型的類型對象....）不會被析構, 上面說了相應的對象是由類型對象來創建的，要是類型對象都沒了，誰來創建這些整數，浮點數，字符串對象呢。
PyIntObject
Python中的整數對象（不可變，定長）
對應的類型對象----PyInt_Type， 裏邊定義了整數對象的相關信息以及可以支持的各種操作。
typedef struct {
int refcnt;
struct _typeoject *ob_type;
long ob_ival; // 用於存放整數對象的值，上面是共有的頭部部分
} PyIntObject;
PyStringObject
字符串對象, 定義如下
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD; // 變長對象共有頭部，上面已經介紹過了。
long ob_shash; // 採用內部某種算法來計算該字符串的hash值，緩存到這裏，避免每次都計算
int ob_sstate; // 標記該字符串是否經過intern機制處理，下面介紹
char ob_sval[1]; // 指向字符串內容
} PyStringObject;
intern機制：可以節省內存空間及提高虛擬機運行的效率。
比如：a="Python" b="Python", 那麼不採取任何措施的話，內部就要維護兩份相同的字符串對象了，如果是一百個"Python"呢， 那豈不是要100個相同的對象？
爲了處理這種情況，Python提供了intern機制，比如對於上面b採用了inter機制後，那麼創建b的時候，會先在intered這個字典中查找是否已經存在也經過inter機制處理的相同字符串，如果找到了那麼就銷燬b指向的字符串對象，轉而讓b指向查找出的相同內容的字符串對象（a創建的"Python"對象），這時可以看到內存中只有一個"Python"字符串對象，ab都指向它，引用計數爲2.
上面就是intern操作的代碼，interned是一個字典，用來存放已經經過intern操作的字符串。
注意上面在進行intern處理之前a指向的"Python",與b指向的"Python"對象是不同的。
PyDIct_GetItem(intered, s); 查找interned字典中是否存在，如果存在，那麼把t的引用計數加一，*p的引用計數減一（這裏的t就相當於上面a指向的"Python"對象，*p就是b指向的這個臨時的"Python"對象），相當於把這個臨時對象“銷燬“了（當然只是引用計數減一變爲0了）。如果沒找到，就到下面的PyDict_SetItem(), 把新創建的這個對象（b指向的"Python"對象）添加到interned中。
PyListObject:
Python的列表有一個很大的好處就是可以把任意類型的數據放進去，是怎麼實現的呢？其實原因就在文章的開頭。
Python中所有的對象都可以用PyObject*來指向，PyIntObject, PyStringObject, 包括這裏的PyListObject都可以用PyObject*類型的指針來指向，因爲他們的頭部都是一樣的PyObject, 其實List中並不是直接存放各類型的指針，而是存放的PyObject*指針。下面來看一下定義：
PyObject_VAR_HEAD: 變長對象共有頭部，不解釋了。
allcated: 申請的總內存大小（可能有申請了但沒使用的）
ob_item: 這裏就是上面說的存放PyObject指針的地方, 不太習慣的話，換一種形式PyObject **ob_item換成PyObject* ob_item[], 這樣就很明顯了，ob_item這個數組裏放的都是PyObject的指針，這麼說其實不是很合適，雖然是PyObject*，但實際指向的可能是PyIntObject, PyStringObject....
可能又有疑問了，既然都是PyObject*, 那怎麼知道指向的是整數對象還是字符串對象呢，其實上面也已經解釋了（PyObject區域中有類型對象，而類型對象中存放了該種類型數據的操作）。
PyDictObject:
搜索算法是散列表，這個對象不再說了，太麻煩，這個對象對效率要求很高，因爲和Python虛擬機直接相關的，比如名字空間,還有上面的interned等都是直接使用了這種數據結構。
參考：《Python源碼剖析》
如有錯漏，懇請指正。