Current File : //proc/self/root/usr/include/python3.12/cpython/object.h
#ifndef Py_CPYTHON_OBJECT_H
#  error "this header file must not be included directly"
#endif

PyAPI_FUNC(void) _Py_NewReference(PyObject *op);
PyAPI_FUNC(void) _Py_NewReferenceNoTotal(PyObject *op);

#ifdef Py_TRACE_REFS
/* Py_TRACE_REFS is such major surgery that we call external routines. */
PyAPI_FUNC(void) _Py_ForgetReference(PyObject *);
#endif

#ifdef Py_REF_DEBUG
/* These are useful as debugging aids when chasing down refleaks. */
PyAPI_FUNC(Py_ssize_t) _Py_GetGlobalRefTotal(void);
#  define _Py_GetRefTotal() _Py_GetGlobalRefTotal()
PyAPI_FUNC(Py_ssize_t) _Py_GetLegacyRefTotal(void);
PyAPI_FUNC(Py_ssize_t) _PyInterpreterState_GetRefTotal(PyInterpreterState *);
#endif


/********************* String Literals ****************************************/
/* This structure helps managing static strings. The basic usage goes like this:
   Instead of doing

       r = PyObject_CallMethod(o, "foo", "args", ...);

   do

       _Py_IDENTIFIER(foo);
       ...
       r = _PyObject_CallMethodId(o, &PyId_foo, "args", ...);

   PyId_foo is a static variable, either on block level or file level. On first
   usage, the string "foo" is interned, and the structures are linked. On interpreter
   shutdown, all strings are released.

   Alternatively, _Py_static_string allows choosing the variable name.
   _PyUnicode_FromId returns a borrowed reference to the interned string.
   _PyObject_{Get,Set,Has}AttrId are __getattr__ versions using _Py_Identifier*.
*/
typedef struct _Py_Identifier {
    const char* string;
    // Index in PyInterpreterState.unicode.ids.array. It is process-wide
    // unique and must be initialized to -1.
    Py_ssize_t index;
} _Py_Identifier;

#ifndef Py_BUILD_CORE
// For now we are keeping _Py_IDENTIFIER for continued use
// in non-builtin extensions (and naughty PyPI modules).

#define _Py_static_string_init(value) { .string = (value), .index = -1 }
#define _Py_static_string(varname, value)  static _Py_Identifier varname = _Py_static_string_init(value)
#define _Py_IDENTIFIER(varname) _Py_static_string(PyId_##varname, #varname)

#endif /* !Py_BUILD_CORE */

typedef struct {
    /* Number implementations must check *both*
       arguments for proper type and implement the necessary conversions
       in the slot functions themselves. */

    binaryfunc nb_add;
    binaryfunc nb_subtract;
    binaryfunc nb_multiply;
    binaryfunc nb_remainder;
    binaryfunc nb_divmod;
    ternaryfunc nb_power;
    unaryfunc nb_negative;
    unaryfunc nb_positive;
    unaryfunc nb_absolute;
    inquiry nb_bool;
    unaryfunc nb_invert;
    binaryfunc nb_lshift;
    binaryfunc nb_rshift;
    binaryfunc nb_and;
    binaryfunc nb_xor;
    binaryfunc nb_or;
    unaryfunc nb_int;
    void *nb_reserved;  /* the slot formerly known as nb_long */
    unaryfunc nb_float;

    binaryfunc nb_inplace_add;
    binaryfunc nb_inplace_subtract;
    binaryfunc nb_inplace_multiply;
    binaryfunc nb_inplace_remainder;
    ternaryfunc nb_inplace_power;
    binaryfunc nb_inplace_lshift;
    binaryfunc nb_inplace_rshift;
    binaryfunc nb_inplace_and;
    binaryfunc nb_inplace_xor;
    binaryfunc nb_inplace_or;

    binaryfunc nb_floor_divide;
    binaryfunc nb_true_divide;
    binaryfunc nb_inplace_floor_divide;
    binaryfunc nb_inplace_true_divide;

    unaryfunc nb_index;

    binaryfunc nb_matrix_multiply;
    binaryfunc nb_inplace_matrix_multiply;
} PyNumberMethods;

typedef struct {
    lenfunc sq_length;
    binaryfunc sq_concat;
    ssizeargfunc sq_repeat;
    ssizeargfunc sq_item;
    void *was_sq_slice;
    ssizeobjargproc sq_ass_item;
    void *was_sq_ass_slice;
    objobjproc sq_contains;

    binaryfunc sq_inplace_concat;
    ssizeargfunc sq_inplace_repeat;
} PySequenceMethods;

typedef struct {
    lenfunc mp_length;
    binaryfunc mp_subscript;
    objobjargproc mp_ass_subscript;
} PyMappingMethods;

typedef PySendResult (*sendfunc)(PyObject *iter, PyObject *value, PyObject **result);

typedef struct {
    unaryfunc am_await;
    unaryfunc am_aiter;
    unaryfunc am_anext;
    sendfunc am_send;
} PyAsyncMethods;

typedef struct {
     getbufferproc bf_getbuffer;
     releasebufferproc bf_releasebuffer;
} PyBufferProcs;

/* Allow printfunc in the tp_vectorcall_offset slot for
 * backwards-compatibility */
typedef Py_ssize_t printfunc;

// If this structure is modified, Doc/includes/typestruct.h should be updated
// as well.
struct _typeobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    const char *tp_name; /* For printing, in format "<module>.<name>" */
    Py_ssize_t tp_basicsize, tp_itemsize; /* For allocation */

    /* Methods to implement standard operations */

    destructor tp_dealloc;
    Py_ssize_t tp_vectorcall_offset;
    getattrfunc tp_getattr;
    setattrfunc tp_setattr;
    PyAsyncMethods *tp_as_async; /* formerly known as tp_compare (Python 2)
                                    or tp_reserved (Python 3) */
    reprfunc tp_repr;

    /* Method suites for standard classes */

    PyNumberMethods *tp_as_number;
    PySequenceMethods *tp_as_sequence;
    PyMappingMethods *tp_as_mapping;

    /* More standard operations (here for binary compatibility) */

    hashfunc tp_hash;
    ternaryfunc tp_call;
    reprfunc tp_str;
    getattrofunc tp_getattro;
    setattrofunc tp_setattro;

    /* Functions to access object as input/output buffer */
    PyBufferProcs *tp_as_buffer;

    /* Flags to define presence of optional/expanded features */
    unsigned long tp_flags;

    const char *tp_doc; /* Documentation string */

    /* Assigned meaning in release 2.0 */
    /* call function for all accessible objects */
    traverseproc tp_traverse;

    /* delete references to contained objects */
    inquiry tp_clear;

    /* Assigned meaning in release 2.1 */
    /* rich comparisons */
    richcmpfunc tp_richcompare;

    /* weak reference enabler */
    Py_ssize_t tp_weaklistoffset;

    /* Iterators */
    getiterfunc tp_iter;
    iternextfunc tp_iternext;

    /* Attribute descriptor and subclassing stuff */
    PyMethodDef *tp_methods;
    PyMemberDef *tp_members;
    PyGetSetDef *tp_getset;
    // Strong reference on a heap type, borrowed reference on a static type
    PyTypeObject *tp_base;
    PyObject *tp_dict;
    descrgetfunc tp_descr_get;
    descrsetfunc tp_descr_set;
    Py_ssize_t tp_dictoffset;
    initproc tp_init;
    allocfunc tp_alloc;
    newfunc tp_new;
    freefunc tp_free; /* Low-level free-memory routine */
    inquiry tp_is_gc; /* For PyObject_IS_GC */
    PyObject *tp_bases;
    PyObject *tp_mro; /* method resolution order */
    PyObject *tp_cache; /* no longer used */
    void *tp_subclasses;  /* for static builtin types this is an index */
    PyObject *tp_weaklist; /* not used for static builtin types */
    destructor tp_del;

    /* Type attribute cache version tag. Added in version 2.6 */
    unsigned int tp_version_tag;

    destructor tp_finalize;
    vectorcallfunc tp_vectorcall;

    /* bitset of which type-watchers care about this type */
    unsigned char tp_watched;
};

/* This struct is used by the specializer
 * It should should be treated as an opaque blob
 * by code other than the specializer and interpreter. */
struct _specialization_cache {
    // In order to avoid bloating the bytecode with lots of inline caches, the
    // members of this structure have a somewhat unique contract. They are set
    // by the specialization machinery, and are invalidated by PyType_Modified.
    // The rules for using them are as follows:
    // - If getitem is non-NULL, then it is the same Python function that
    //   PyType_Lookup(cls, "__getitem__") would return.
    // - If getitem is NULL, then getitem_version is meaningless.
    // - If getitem->func_version == getitem_version, then getitem can be called
    //   with two positional arguments and no keyword arguments, and has neither
    //   *args nor **kwargs (as required by BINARY_SUBSCR_GETITEM):
    PyObject *getitem;
    uint32_t getitem_version;
};

/* The *real* layout of a type object when allocated on the heap */
typedef struct _heaptypeobject {
    /* Note: there's a dependency on the order of these members
       in slotptr() in typeobject.c . */
    PyTypeObject ht_type;
    PyAsyncMethods as_async;
    PyNumberMethods as_number;
    PyMappingMethods as_mapping;
    PySequenceMethods as_sequence; /* as_sequence comes after as_mapping,
                                      so that the mapping wins when both
                                      the mapping and the sequence define
                                      a given operator (e.g. __getitem__).
                                      see add_operators() in typeobject.c . */
    PyBufferProcs as_buffer;
    PyObject *ht_name, *ht_slots, *ht_qualname;
    struct _dictkeysobject *ht_cached_keys;
    PyObject *ht_module;
    char *_ht_tpname;  // Storage for "tp_name"; see PyType_FromModuleAndSpec
    struct _specialization_cache _spec_cache; // For use by the specializer.
    /* here are optional user slots, followed by the members. */
} PyHeapTypeObject;

PyAPI_FUNC(const char *) _PyType_Name(PyTypeObject *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyType_Lookup(PyTypeObject *, PyObject *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyType_LookupId(PyTypeObject *, _Py_Identifier *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyObject_LookupSpecialId(PyObject *, _Py_Identifier *);
#ifndef Py_BUILD_CORE
// Backward compatibility for 3rd-party extensions
// that may be using the old name.
#define _PyObject_LookupSpecial _PyObject_LookupSpecialId
#endif
PyAPI_FUNC(PyTypeObject *) _PyType_CalculateMetaclass(PyTypeObject *, PyObject *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyType_GetDocFromInternalDoc(const char *, const char *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyType_GetTextSignatureFromInternalDoc(const char *, const char *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyType_GetModuleByDef(PyTypeObject *, PyModuleDef *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyType_GetDict(PyTypeObject *);

PyAPI_FUNC(int) PyObject_Print(PyObject *, FILE *, int);
PyAPI_FUNC(void) _Py_BreakPoint(void);
PyAPI_FUNC(void) _PyObject_Dump(PyObject *);
PyAPI_FUNC(int) _PyObject_IsFreed(PyObject *);

PyAPI_FUNC(int) _PyObject_IsAbstract(PyObject *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyObject_GetAttrId(PyObject *, _Py_Identifier *);
PyAPI_FUNC(int) _PyObject_SetAttrId(PyObject *, _Py_Identifier *, PyObject *);
/* Replacements of PyObject_GetAttr() and _PyObject_GetAttrId() which
   don't raise AttributeError.

   Return 1 and set *result != NULL if an attribute is found.
   Return 0 and set *result == NULL if an attribute is not found;
   an AttributeError is silenced.
   Return -1 and set *result == NULL if an error other than AttributeError
   is raised.
*/
PyAPI_FUNC(int) _PyObject_LookupAttr(PyObject *, PyObject *, PyObject **);
PyAPI_FUNC(int) _PyObject_LookupAttrId(PyObject *, _Py_Identifier *, PyObject **);

PyAPI_FUNC(int) _PyObject_GetMethod(PyObject *obj, PyObject *name, PyObject **method);

PyAPI_FUNC(PyObject **) _PyObject_GetDictPtr(PyObject *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyObject_NextNotImplemented(PyObject *);
PyAPI_FUNC(void) PyObject_CallFinalizer(PyObject *);
PyAPI_FUNC(int) PyObject_CallFinalizerFromDealloc(PyObject *);

/* Same as PyObject_Generic{Get,Set}Attr, but passing the attributes
   dict as the last parameter. */
PyAPI_FUNC(PyObject *)
_PyObject_GenericGetAttrWithDict(PyObject *, PyObject *, PyObject *, int);
PyAPI_FUNC(int)
_PyObject_GenericSetAttrWithDict(PyObject *, PyObject *,
                                 PyObject *, PyObject *);

PyAPI_FUNC(PyObject *) _PyObject_FunctionStr(PyObject *);

/* Safely decref `dst` and set `dst` to `src`.
 *
 * As in case of Py_CLEAR "the obvious" code can be deadly:
 *
 *     Py_DECREF(dst);
 *     dst = src;
 *
 * The safe way is:
 *
 *      Py_SETREF(dst, src);
 *
 * That arranges to set `dst` to `src` _before_ decref'ing, so that any code
 * triggered as a side-effect of `dst` getting torn down no longer believes
 * `dst` points to a valid object.
 *
 * Temporary variables are used to only evalutate macro arguments once and so
 * avoid the duplication of side effects. _Py_TYPEOF() or memcpy() is used to
 * avoid a miscompilation caused by type punning. See Py_CLEAR() comment for
 * implementation details about type punning.
 *
 * The memcpy() implementation does not emit a compiler warning if 'src' has
 * not the same type than 'src': any pointer type is accepted for 'src'.
 */
#ifdef _Py_TYPEOF
#define Py_SETREF(dst, src) \
    do { \
        _Py_TYPEOF(dst)* _tmp_dst_ptr = &(dst); \
        _Py_TYPEOF(dst) _tmp_old_dst = (*_tmp_dst_ptr); \
        *_tmp_dst_ptr = (src); \
        Py_DECREF(_tmp_old_dst); \
    } while (0)
#else
#define Py_SETREF(dst, src) \
    do { \
        PyObject **_tmp_dst_ptr = _Py_CAST(PyObject**, &(dst)); \
        PyObject *_tmp_old_dst = (*_tmp_dst_ptr); \
        PyObject *_tmp_src = _PyObject_CAST(src); \
        memcpy(_tmp_dst_ptr, &_tmp_src, sizeof(PyObject*)); \
        Py_DECREF(_tmp_old_dst); \
    } while (0)
#endif

/* Py_XSETREF() is a variant of Py_SETREF() that uses Py_XDECREF() instead of
 * Py_DECREF().
 */
#ifdef _Py_TYPEOF
#define Py_XSETREF(dst, src) \
    do { \
        _Py_TYPEOF(dst)* _tmp_dst_ptr = &(dst); \
        _Py_TYPEOF(dst) _tmp_old_dst = (*_tmp_dst_ptr); \
        *_tmp_dst_ptr = (src); \
        Py_XDECREF(_tmp_old_dst); \
    } while (0)
#else
#define Py_XSETREF(dst, src) \
    do { \
        PyObject **_tmp_dst_ptr = _Py_CAST(PyObject**, &(dst)); \
        PyObject *_tmp_old_dst = (*_tmp_dst_ptr); \
        PyObject *_tmp_src = _PyObject_CAST(src); \
        memcpy(_tmp_dst_ptr, &_tmp_src, sizeof(PyObject*)); \
        Py_XDECREF(_tmp_old_dst); \
    } while (0)
#endif


PyAPI_DATA(PyTypeObject) _PyNone_Type;
PyAPI_DATA(PyTypeObject) _PyNotImplemented_Type;

/* Maps Py_LT to Py_GT, ..., Py_GE to Py_LE.
 * Defined in object.c.
 */
PyAPI_DATA(int) _Py_SwappedOp[];

PyAPI_FUNC(void)
_PyDebugAllocatorStats(FILE *out, const char *block_name, int num_blocks,
                       size_t sizeof_block);
PyAPI_FUNC(void)
_PyObject_DebugTypeStats(FILE *out);

/* Define a pair of assertion macros:
   _PyObject_ASSERT_FROM(), _PyObject_ASSERT_WITH_MSG() and _PyObject_ASSERT().

   These work like the regular C assert(), in that they will abort the
   process with a message on stderr if the given condition fails to hold,
   but compile away to nothing if NDEBUG is defined.

   However, before aborting, Python will also try to call _PyObject_Dump() on
   the given object.  This may be of use when investigating bugs in which a
   particular object is corrupt (e.g. buggy a tp_visit method in an extension
   module breaking the garbage collector), to help locate the broken objects.

   The WITH_MSG variant allows you to supply an additional message that Python
   will attempt to print to stderr, after the object dump. */
#ifdef NDEBUG
   /* No debugging: compile away the assertions: */
#  define _PyObject_ASSERT_FROM(obj, expr, msg, filename, lineno, func) \
    ((void)0)
#else
   /* With debugging: generate checks: */
#  define _PyObject_ASSERT_FROM(obj, expr, msg, filename, lineno, func) \
    ((expr) \
      ? (void)(0) \
      : _PyObject_AssertFailed((obj), Py_STRINGIFY(expr), \
                               (msg), (filename), (lineno), (func)))
#endif

#define _PyObject_ASSERT_WITH_MSG(obj, expr, msg) \
    _PyObject_ASSERT_FROM((obj), expr, (msg), __FILE__, __LINE__, __func__)
#define _PyObject_ASSERT(obj, expr) \
    _PyObject_ASSERT_WITH_MSG((obj), expr, NULL)

#define _PyObject_ASSERT_FAILED_MSG(obj, msg) \
    _PyObject_AssertFailed((obj), NULL, (msg), __FILE__, __LINE__, __func__)

/* Declare and define _PyObject_AssertFailed() even when NDEBUG is defined,
   to avoid causing compiler/linker errors when building extensions without
   NDEBUG against a Python built with NDEBUG defined.

   msg, expr and function can be NULL. */
PyAPI_FUNC(void) _Py_NO_RETURN _PyObject_AssertFailed(
    PyObject *obj,
    const char *expr,
    const char *msg,
    const char *file,
    int line,
    const char *function);

/* Check if an object is consistent. For example, ensure that the reference
   counter is greater than or equal to 1, and ensure that ob_type is not NULL.

   Call _PyObject_AssertFailed() if the object is inconsistent.

   If check_content is zero, only check header fields: reduce the overhead.

   The function always return 1. The return value is just here to be able to
   write:

   assert(_PyObject_CheckConsistency(obj, 1)); */
PyAPI_FUNC(int) _PyObject_CheckConsistency(
    PyObject *op,
    int check_content);


/* Trashcan mechanism, thanks to Christian Tismer.

When deallocating a container object, it's possible to trigger an unbounded
chain of deallocations, as each Py_DECREF in turn drops the refcount on "the
next" object in the chain to 0.  This can easily lead to stack overflows,
especially in threads (which typically have less stack space to work with).

A container object can avoid this by bracketing the body of its tp_dealloc
function with a pair of macros:

static void
mytype_dealloc(mytype *p)
{
    ... declarations go here ...

    PyObject_GC_UnTrack(p);        // must untrack first
    Py_TRASHCAN_BEGIN(p, mytype_dealloc)
    ... The body of the deallocator goes here, including all calls ...
    ... to Py_DECREF on contained objects.                         ...
    Py_TRASHCAN_END                // there should be no code after this
}

CAUTION:  Never return from the middle of the body!  If the body needs to
"get out early", put a label immediately before the Py_TRASHCAN_END
call, and goto it.  Else the call-depth counter (see below) will stay
above 0 forever, and the trashcan will never get emptied.

How it works:  The BEGIN macro increments a call-depth counter.  So long
as this counter is small, the body of the deallocator is run directly without
further ado.  But if the counter gets large, it instead adds p to a list of
objects to be deallocated later, skips the body of the deallocator, and
resumes execution after the END macro.  The tp_dealloc routine then returns
without deallocating anything (and so unbounded call-stack depth is avoided).

When the call stack finishes unwinding again, code generated by the END macro
notices this, and calls another routine to deallocate all the objects that
may have been added to the list of deferred deallocations.  In effect, a
chain of N deallocations is broken into (N-1)/(_PyTrash_UNWIND_LEVEL-1) pieces,
with the call stack never exceeding a depth of _PyTrash_UNWIND_LEVEL.

Since the tp_dealloc of a subclass typically calls the tp_dealloc of the base
class, we need to ensure that the trashcan is only triggered on the tp_dealloc
of the actual class being deallocated. Otherwise we might end up with a
partially-deallocated object. To check this, the tp_dealloc function must be
passed as second argument to Py_TRASHCAN_BEGIN().
*/

/* Python 3.9 private API, invoked by the macros below. */
PyAPI_FUNC(int) _PyTrash_begin(PyThreadState *tstate, PyObject *op);
PyAPI_FUNC(void) _PyTrash_end(PyThreadState *tstate);
/* Python 3.10 private API, invoked by the Py_TRASHCAN_BEGIN(). */
PyAPI_FUNC(int) _PyTrash_cond(PyObject *op, destructor dealloc);

#define Py_TRASHCAN_BEGIN_CONDITION(op, cond) \
    do { \
        PyThreadState *_tstate = NULL; \
        /* If "cond" is false, then _tstate remains NULL and the deallocator \
         * is run normally without involving the trashcan */ \
        if (cond) { \
            _tstate = _PyThreadState_UncheckedGet(); \
            if (_PyTrash_begin(_tstate, _PyObject_CAST(op))) { \
                break; \
            } \
        }
        /* The body of the deallocator is here. */
#define Py_TRASHCAN_END \
        if (_tstate) { \
            _PyTrash_end(_tstate); \
        } \
    } while (0);

#define Py_TRASHCAN_BEGIN(op, dealloc) \
    Py_TRASHCAN_BEGIN_CONDITION((op), \
        _PyTrash_cond(_PyObject_CAST(op), (destructor)(dealloc)))

/* The following two macros, Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN and
 * Py_TRASHCAN_SAFE_END, are deprecated since version 3.11 and
 * will be removed in the future.
 * Use Py_TRASHCAN_BEGIN and Py_TRASHCAN_END instead.
 */
Py_DEPRECATED(3.11) typedef int UsingDeprecatedTrashcanMacro;
#define Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op) \
    do { \
        UsingDeprecatedTrashcanMacro cond=1; \
        Py_TRASHCAN_BEGIN_CONDITION((op), cond);
#define Py_TRASHCAN_SAFE_END(op) \
        Py_TRASHCAN_END; \
    } while(0);

PyAPI_FUNC(void *) PyObject_GetItemData(PyObject *obj);

PyAPI_FUNC(int) _PyObject_VisitManagedDict(PyObject *obj, visitproc visit, void *arg);
PyAPI_FUNC(void) _PyObject_ClearManagedDict(PyObject *obj);

#define TYPE_MAX_WATCHERS 8

typedef int(*PyType_WatchCallback)(PyTypeObject *);
PyAPI_FUNC(int) PyType_AddWatcher(PyType_WatchCallback callback);
PyAPI_FUNC(int) PyType_ClearWatcher(int watcher_id);
PyAPI_FUNC(int) PyType_Watch(int watcher_id, PyObject *type);
PyAPI_FUNC(int) PyType_Unwatch(int watcher_id, PyObject *type);

/* Attempt to assign a version tag to the given type.
 *
 * Returns 1 if the type already had a valid version tag or a new one was
 * assigned, or 0 if a new tag could not be assigned.
 */
PyAPI_FUNC(int) PyUnstable_Type_AssignVersionTag(PyTypeObject *type);
¿Qué es la limpieza dental de perros? - Clínica veterinaria


Es la eliminación del sarro y la placa adherida a la superficie de los dientes mediante un equipo de ultrasonidos que garantiza la integridad de las piezas dentales a la vez que elimina en profundidad cualquier resto de suciedad.

A continuación se procede al pulido de los dientes mediante una fresa especial que elimina la placa bacteriana y devuelve a los dientes el aspecto sano que deben tener.

Una vez terminado todo el proceso, se mantiene al perro en observación hasta que se despierta de la anestesia, bajo la atenta supervisión de un veterinario.

¿Cada cuánto tiempo tengo que hacerle una limpieza dental a mi perro?

A partir de cierta edad, los perros pueden necesitar una limpieza dental anual o bianual. Depende de cada caso. En líneas generales, puede decirse que los perros de razas pequeñas suelen acumular más sarro y suelen necesitar una atención mayor en cuanto a higiene dental.


Riesgos de una mala higiene


Los riesgos más evidentes de una mala higiene dental en los perros son los siguientes:

  • Cuando la acumulación de sarro no se trata, se puede producir una inflamación y retracción de las encías que puede descalzar el diente y provocar caídas.
  • Mal aliento (halitosis).
  • Sarro perros
  • Puede ir a más
  • Las bacterias de la placa pueden trasladarse a través del torrente circulatorio a órganos vitales como el corazón ocasionando problemas de endocarditis en las válvulas. Las bacterias pueden incluso acantonarse en huesos (La osteomielitis es la infección ósea, tanto cortical como medular) provocando mucho dolor y una artritis séptica).

¿Cómo se forma el sarro?

El sarro es la calcificación de la placa dental. Los restos de alimentos, junto con las bacterias presentes en la boca, van a formar la placa bacteriana o placa dental. Si la placa no se retira, al mezclarse con la saliva y los minerales presentes en ella, reaccionará formando una costra. La placa se calcifica y se forma el sarro.

El sarro, cuando se forma, es de color blanquecino pero a medida que pasa el tiempo se va poniendo amarillo y luego marrón.

Síntomas de una pobre higiene dental
La señal más obvia de una mala salud dental canina es el mal aliento.

Sin embargo, a veces no es tan fácil de detectar
Y hay perros que no se dejan abrir la boca por su dueño. Por ejemplo…

Recientemente nos trajeron a la clínica a un perro que parpadeaba de un ojo y decía su dueño que le picaba un lado de la cara. Tenía molestias y dificultad para comer, lo que había llevado a sus dueños a comprarle comida blanda (que suele ser un poco más cara y llevar más contenido en grasa) durante medio año. Después de una exploración oftalmológica, nos dimos cuenta de que el ojo tenía una úlcera en la córnea probablemente de rascarse . Además, el canto lateral del ojo estaba inflamado. Tenía lo que en humanos llamamos flemón pero como era un perro de pelo largo, no se le notaba a simple vista. Al abrirle la boca nos llamó la atención el ver una muela llena de sarro. Le realizamos una radiografía y encontramos una fístula que llegaba hasta la parte inferior del ojo.

Le tuvimos que extraer la muela. Tras esto, el ojo se curó completamente con unos colirios y una lentilla protectora de úlcera. Afortunadamente, la úlcera no profundizó y no perforó el ojo. Ahora el perro come perfectamente a pesar de haber perdido una muela.

¿Cómo mantener la higiene dental de tu perro?
Hay varias maneras de prevenir problemas derivados de la salud dental de tu perro.

Limpiezas de dientes en casa
Es recomendable limpiar los dientes de tu perro semanal o diariamente si se puede. Existe una gran variedad de productos que se pueden utilizar:

Pastas de dientes.
Cepillos de dientes o dedales para el dedo índice, que hacen más fácil la limpieza.
Colutorios para echar en agua de bebida o directamente sobre el diente en líquido o en spray.

En la Clínica Tus Veterinarios enseñamos a nuestros clientes a tomar el hábito de limpiar los dientes de sus perros desde que son cachorros. Esto responde a nuestro compromiso con la prevención de enfermedades caninas.

Hoy en día tenemos muchos clientes que limpian los dientes todos los días a su mascota, y como resultado, se ahorran el dinero de hacer limpiezas dentales profesionales y consiguen una mejor salud de su perro.


Limpiezas dentales profesionales de perros y gatos

Recomendamos hacer una limpieza dental especializada anualmente. La realizamos con un aparato de ultrasonidos que utiliza agua para quitar el sarro. Después, procedemos a pulir los dientes con un cepillo de alta velocidad y una pasta especial. Hacemos esto para proteger el esmalte.

La frecuencia de limpiezas dentales necesaria varía mucho entre razas. En general, las razas grandes tienen buena calidad de esmalte, por lo que no necesitan hacerlo tan a menudo e incluso pueden pasarse la vida sin requerir una limpieza. Sin embargo, razas pequeñas como el Yorkshire o el Maltés, deben hacérselas todos los años desde cachorros si se quiere conservar sus piezas dentales.

Otro factor fundamental es la calidad del pienso. Algunas marcas han diseñado croquetas que limpian la superficie del diente y de la muela al masticarse.

Ultrasonido para perros

¿Se necesita anestesia para las limpiezas dentales de perros y gatos?

La limpieza dental en perros no es una técnica que pueda practicarse sin anestesia general , aunque hay veces que los propietarios no quieren anestesiar y si tiene poco sarro y el perro es muy bueno se puede intentar…… , pero no se va a poder pulir ni acceder a todas la zona de la boca …. Además los limpiadores dentales van a irrigar agua y hay riesgo de aspiración a vías respiratorias si no se realiza una anestesia correcta con intubación traqueal . En resumen , sin anestesia no se va hacer una correcta limpieza dental.

Tampoco sirve la sedación ya que necesitamos que el animal esté totalmente quieto, y el veterinario tenga un acceso completo a todas sus piezas dentales y encías.

Alimentos para la limpieza dental

Hay que tener cierto cuidado a la hora de comprar determinados alimentos porque no todos son saludables. Algunos tienen demasiado contenido graso, que en exceso puede causar problemas cardiovasculares y obesidad.

Los mejores alimentos para los dientes son aquellos que están elaborados por empresas farmacéuticas y llevan componentes químicos con tratamientos específicos para el diente del perro. Esto implica no solo limpieza a través de la acción mecánica de morder sino también un tratamiento antibacteriano para prevenir el sarro.

Conclusión

Si eres como la mayoría de dueños, por falta de tiempo , es probable que no estés prestando la suficiente atención a la limpieza dental de tu perro. Por eso te animamos a que comiences a limpiar los dientes de tu perro y consideres atender a su higiene bucal con frecuencia.

Estas simples medidas pueden conllevar a que tu perro tenga una vida más larga y mucho más saludable.

Si te resulta imposible introducir un cepillo de dientes a tu perro en la boca, pásate con él por clínica Tus Veterinarios y te explicamos cómo hacerlo.

Necesitas hacer una limpieza dental profesional a tu mascota?
Llámanos al 622575274 o contacta con nosotros

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