Python中整数对象的原理是什么


Python中整数对象的原理是什么,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。PyObject_HEAD宏中定义的两个属性分别是:这两个属性是所有Python对象固有的:ob_refcnt:对象的引用计数,与Python的内存管理机制有关,它实现了基于引用计数的垃圾收集机制ob_type:用于描述Python对象的类型信息。由此看来PyIntObject就是一个对C语言中long类型的数值的扩展,出于性能考虑,对于小整数,Python使用小整数对象池small_ints缓存了[-5,257)之间的整数,该范围内的整数在Python系统中是共享的 香港云主机。超过该范围的整数即使值相同,但对象不一定是同一个,如下所示:a与b的值都是10000,但并不是同一个对象,值都是1是,他们属于同一个对象。
对于超出了[-5, 257)之间的其他整数,Python同样提供了专门的缓冲池,供这些所谓的大整数使用,避免每次使用的时候都要不断的malloc分配内存带来的效率损耗。这块内存空间就是PyIntBlock。这些内存块(blocks)由一个单向链表表示,表头是block_listblock_list始终指向最新创建的PyIntBlock对象。next指针指向下一个PyIntBlock对象,objects是一个PyIntObject数组(最终会转变成单向链表),它是真正用于存储被缓存的PyIntObjet对象的内存空间。 free_list单向链表是所有block的objects中空闲的内存。所有空闲内存通过一个链表组织起来的好处就是在Python需要新的内存来存储新的PyIntObject对象时,能够通过free_list快速获得所需的内存。创建一个整数对象时,如果它在小整数范围内,就直接从小整数缓冲池中直接返回,如果不在该范围内,就开辟一个大整数缓冲池内存空间:fill_free_list就是创建大整数缓冲池内存空间的逻辑,该函数返回一个free_list链表,当整数对象ival创建成功后,free_list表头就指向了v->ob_typeob_type不是所有Python对象中表示类型信息的字段吗?怎么在这里作为一个连接指针呢?这是Python在性能与代码优雅之间取中庸之道,对名称的滥用,放弃了对类型安全的坚持。把它理解成指向下一个PyIntObject的指针即可。不同的PyIntBlock里面的空闲的内存是怎样连接起来构成free_list的呢?这个秘密放在了整数对象垃圾回收的时候,在PyIntObject对象的tp_dealloc操作中可以看到:原来PyIntObject对象销毁时,它所占用的内存并不会释放,而是继续被Python使用,进而将free_list表头指向了这个要被销毁的对象上。Python中的int对象就是c语言中long类型数值的扩展小整数对象[-5, 257]在python中是共享的整数对象都是从缓冲池中获取的。整数对象回收时,内存并不会归还给系统,而是将其对象的obtype指向freelist,供新创建的整数对象使用看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注开发云行业资讯频道,感谢您对开发云的支持。

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