Python ctypes回调函数GC问题及模块级引用方案正确性验证

我正在使用一个简单的ctypes模块：

% cat acme/__init__.py
from acme import lowlevel

以及

% cat acme/lowlevel.py
import logging
_lib = cdll.LoadLibrary("libacme.so.0")
def _func(name, restype, argtypes):
    func = getattr(_lib, name)
    func.restype = restype
    func.argtypes = argtypes
    return func

def py_log_func(a, b, c):
    log_levels = {
        1: logging.DEBUG,
        2: logging.INFO,
        3: logging.WARNING,
        4: logging.ERROR,
        5: logging.CRITICAL,
    }
    log = logging.getLogger(b)
    log.log(log_levels[a], c)
    return

LOGFUNC = CFUNCTYPE(None, c_int, c_char_p, c_char_p)
acme_log_listener_configure = _func("acme_log_listener_configure", None, [LOGFUNC])
# 设置默认监听器：
acme_log_listener_configure(LOGFUNC(py_log_func))

上述代码的问题很明显：直接在调用acme_log_listener_configure时创建的LOGFUNC(py_log_func)回调对象没有被持久引用，Python垃圾回收机制可能会销毁它，导致C代码触发回调时程序崩溃。

我的问题是：下述修复方案是否正确？

# 在模块级别存储日志函数，防止Python对其进行垃圾回收：
PY_LOG_FUNC = LOGFUNC(py_log_func)
# 设置默认监听器：
acme_log_listener_configure(PY_LOG_FUNC)

换句话说，PY_LOG_FUNC能否保证在Python进程的整个生命周期内保持有效？

这个修复方案是完全正确的。

将LOGFUNC(py_log_func)赋值给模块级别的变量PY_LOG_FUNC后，该变量会和模块本身绑定，只要模块不被显式卸载，它就会在Python进程的整个生命周期内被保留，从而确保ctypes回调对象不会被垃圾回收，C代码在调用回调时始终能访问到有效的对象。

根据Python官方ctypes文档（中文翻译）：

请确保在C代码使用CFUNCTYPE()对象期间保留对它们的引用。ctypes不会保留这些引用，如果不手动保留，它们可能会被垃圾回收，导致回调时程序崩溃。

模块级变量的生命周期与Python进程绑定，除非你主动删除PY_LOG_FUNC或者卸载整个acme.lowlevel模块，否则它会一直保持有效，完全满足C代码对回调对象的持久化需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者malat