在以前的Python2中,整型分为int和long,也就是整型和长整型, 长整型不存在溢出问题, 即可以存放任意大小的数值,理论支持无限大数字。

因此在Python3 中,统一使用长整型,用int表示,在Python3中不存在long,只有int。

这个长整形int结构其实也很简单, 在 longintepr.h 中定义:

  1. struct _longobject {
  2. PyObject_VAR_HEAD
  3. digit ob_digit[1];
  4. };

ob_digit 它是一个数组指针。digit 可认为是 int 的别名.

即长整型在Python内部是用一个int数组(digit ob_digit[n])保存值的. 待存储的数值的低位信息放于低位下标, 高位信息放于高下标.比如要保存 112233445566778899 很长,但我们的int只能保存6位(假设):

那么python就会这样存储:

  1. ob_digit[0] = 778899;
  2. ob_digit[1] = 445566;
  3. ob_digit[2] = 112233;

低位存于低索引下,高位位于高索引下。而正负符号信息由ob_size保存, 像上面的例子中对象元素个数是3, 那么ob_size = 3 而如果表示数是负数的, 那么 ob_size = -3

python中整型结构中的数组,每个元素最大存储 15 位的二进制数(不同位数操作系统有差异32位系统存15位,64位系统是30位)。

如64位系统最大存储30位的二进制数,即存储的最大十进制数是 2^30-1 = 1073741823,也就是说上面例子中数组一个元素存储的最大值是1073741823。

那么存储数字 10737418231 其实是:

  1. ob_digit[0] = 1;
  2. ob_digit[1] = 1073741823;

需要注意的是,实际存储是以二进制形式存储,而非我们所写的十进制。

  1. 十进制:1073741823 = 二进制:11111...11111(30位) 存储在高索引 1
  2. 十进制:1 = 二进制:00000...000001(30位) 存储在低索引 0

1 ~ 2^30-1 需要一个数组元素存放

2^30 ~ 2^60-1 需要两个数组元素存放

以此类推……

通过代码来看:

  1. import sys
  2. print("2^30 = {}\n2^60 = {}".format(1024*1024*1024, 1024*1024*1024*1024*1024*1024))
  3. print("0, 1, 2^30-1, 2^30, 2^60-1 的字节大小: ",sys.getsizeof(0), sys.getsizeof(1), sys.getsizeof(1073741823), sys.getsizeof(1073741824), sys.getsizeof(1152921504606846975))

结果如下:

  1. 2^30 = 1073741824
  2. 2^60 = 1152921504606846976
  3. 数字 0, 1, 2^30-1, 2^30, 2^60-12^60 的字节大小: 24 28 28 32 32 36

由于Python中的int有一个基础内存占用(也就是长整形结构中PyObject_VAR_HEAD占用内存的大小,24字节),因此数字 1 ~ 2^30-1 内存大小是28字节,2^30 ~ 2^60-1 内存大小是32字节,这里需要注意的是 0 占用的内存大小是24字节而非28字节!

一个数组元素的所用内存大小是4字节即32位,但其实存储数字的有效位是30位(64位系统中),少的两位去哪了???

实际存储只用了30位的原因是:指数运算中要求位移量得是 5 的倍数,可能是某种优化算法。

见源码:

https://github.com/python/cpython/blob/d8c93aa5d29d3cab537357018d5806a57452a8fe/Include/longintrepr.h#L24

https://github.com/python/cpython/blob/d8c93aa5d29d3cab537357018d5806a57452a8fe/Objects/longobject.c#L4449

文章参考:https://segmentfault.com/a/1190000015284473

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