为什么 int 在 Python 中需要三倍的内存？答案

【问题标题】：Why do ints require three times as much memory in Python?为什么 int 在 Python 中需要三倍的内存？
【发布时间】：2014-05-25 20:18:39
【问题描述】：

在 64 位系统上，Python 中的整数占用 24 个字节。这是例如所需内存的 3 倍。 C 表示 64 位整数。现在，我知道这是因为 Python 整数是对象。但是额外的内存有什么用呢？我有我的猜测，但很高兴知道。

【问题讨论】：

查看这篇文章：laurentluce.com/posts/python-integer-objects-implementation 和 docs.python.org/2/c-api/structures.html 了解 Python 中的常见对象结构
@DNA：谈论 Python 2 基本的int 类型； Python 2 中的 long 类型（替换 Python 3 中的 int 类型）仍然有点复杂。
请注意，此问题及其答案特定于 CPython 参考实现。其他实现可能有完全不同的内存使用（不过，同样的一般原则适用：需要存储大小和其他对象元数据）。

标签： python object memory int python-internals

【解决方案1】：

请记住，Python int 类型没有像 C int 那样的有限范围；唯一的限制是可用内存。

内存用于存储值、整数存储的当前大小（存储大小可变以支持任意大小）和标准 Python 对象簿记（对相关对象的引用和引用计数）。

您可以查找longintrepr.h source（Python 3 int 类型在 Python 2 中传统上称为 long 类型）；它有效地利用了PyVarObject C type 来跟踪整数大小：

struct _longobject {
        PyObject_VAR_HEAD
        digit ob_digit[1];
};

ob_digit 数组存储 15 位或 30 位宽的“数字”（取决于您的平台）；所以在我的 64 位 OS X 系统上，一个不超过 (2 ^ 30) - 1 的整数使用 1 个“数字”：

>>> sys.getsizeof((1 << 30) - 1)
28

但如果您在数字中使用 2 个 30 位数字，则需要额外的 4 个字节，等等：

>>> sys.getsizeof(1 << 30)
32
>>> sys.getsizeof(1 << 60)
36
>>> sys.getsizeof(1 << 90)
40

基本的 24 字节是 PyObject_VAR_HEAD 结构，保存对象大小、引用计数和类型指针（在我的 64 位 OS X 平台上每个 8 字节/64 位）。

在 Python 2 上，整数 sys.maxint 但 >= -sys.maxint - 1 使用 simpler structure 存储，仅存储单个值：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    long ob_ival;
} PyIntObject;

因为这使用PyObject 而不是PyVarObject，所以结构中没有ob_size 字段，并且内存大小仅限于24 字节； 8 表示long 值，8 表示引用计数，8 表示类型对象指针。

【讨论】：

如果将 int 作为数字序列给出，如何处理负值？ python中有二进制补码的概念吗？如果我打印 hex(-1) 我得到 -0x1 或者类似地如果我打印 bin(-1) 我得到 -0b1 我知道这可能不是内部表示的但是 python 如何决定它是一个负值如果高位没有设置？
@Har：对象大小设置为负值。参见linked header file：负数用 ob_size 表示。因此，需要 2 个 ob_digits 条目的整数表示，然后 ob_size 是 2 或 -2，后者表示它是一个负整数。
所以这意味着它不是一个二进制补码，它只是结构中的一个位，表示它是否为负数？
@Har：完全正确；内部表示不使用 2s 补码。
每个“数字”中剩余的 1 或 2 位会发生什么？（因为 16 或 32 位用于存储仅 15 或 30 位的数字）

【解决方案2】：

从 longintrepr.h 中，我们看到一个 Python 'int' 对象是用这个 C 结构定义的：

struct _longobject {
        PyObject_VAR_HEAD
        digit ob_digit[1];
};

数字是一个 32 位无符号值。大部分空间由可变大小的对象标头占用。从object.h中，我们可以找到它的定义：

typedef struct {
    PyObject ob_base;
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part */
} PyVarObject;

typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA
    Py_ssize_t ob_refcnt;
    struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;

我们可以看到我们正在使用 Py_ssize_t，假设 64 位系统为 64 位，将“数字”的计数存储在值中。这可能是浪费。我们还可以看到，一般的对象头有一个 64 位的引用计数，以及一个指向对象类型的指针，这也将是一个 64 位的存储空间。引用计数对于 Python 知道何时释放对象是必要的，指向对象类型的指针对于知道我们有一个 int 而不是，比如说，一个字符串，因为 C 结构无法测试来自任意指针的对象。

_PyObject_HEAD_EXTRA 在大多数 Python 构建中被定义为空，但如果构建启用该选项，则可用于在堆上存储所有 Python 对象的链接列表，使用另外两个 64 位指针。

【讨论】：