Python虚拟机中整型的实现原理是什么

这篇文章主要介绍“Python虚拟机中整型的实现原理是什么”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python虚拟机中整型的实现原理是什么”文章能帮助大家解决问题。

数据结构

在 cpython 内部的 int 类型的实现数据结构如下所示：

typedef struct _longobject PyLongObject;
struct _longobject {
    PyObject_VAR_HEAD
    digit ob_digit[1];
};
#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;
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;

上面的数据结构用图的方式表示出来如下图所示：

ob_refcnt，表示对象的引用记数的个数，这个对于垃圾回收很有用处，后面我们分析虚拟机中垃圾回收部分在深入分析。

ob_type，表示这个对象的数据类型是什么，在 python 当中有时候需要对数据的数据类型进行判断比如 isinstance, type 这两个关键字就会使用到这个字段。

ob_size，这个字段表示这个整型对象数组 ob_digit 当中一共有多少个元素。

digit 类型其实就是 uint32_t 类型的一个 宏定义，表示 32 位的整型数据。

深入分析 PyLongObject 字段的语意

首先我们知道在 python 当中的整数是不会溢出的，这正是 PyLongObject 使用数组的原因。在 cpython 内部的实现当中，整数有 0 、正数、负数，对于这一点在 cpython 当中有以下几个规定：

ob_size，保存的是数组的长度，ob_size 大于 0 时保存的是正数，当 ob_size 小于 0 时保存的是负数。

ob_digit，保存的是整数的绝对值。在前面我们谈到了，ob_digit 是一个 32 位的数据，但是在 cpython 内部只会使用其中的前 30 位，这只为了避免溢出的问题。

我们下面使用几个例子来深入理解一下上面的规则：

在上图当中 ob_size 大于 0 ，说明这个数是一个正数，而 ob_digit 指向一个 int32 的数据，数的值等于 10，因此上面这个数表示整数 10 。

同理 ob_size 小于 0，而 ob_digit 等于 10，因此上图当中的数据表示 -10 。

上面是一个 ob_digit 数组长度为 2 的例子，上面所表示数据如下所示：

1⋅2⁰+1⋅2¹+1⋅2²+...+1⋅2²⁹+0⋅2³⁰+0⋅2³¹+1⋅2³²

因为对于每一个数组元素来说我们只使用前 30 位，因此到第二个整型数据的时候正好对应着 230，大家可以对应着上面的结果了解整个计算过程。

上面也就很简单了：

−(1⋅2⁰+1⋅2¹+1⋅2²+...+1⋅2²⁹+0⋅2³⁰+0⋅2³¹+1⋅2³²)

小整数池

为了避免频繁的创建一些常用的整数，加快程序执行的速度，我们可以将一些常用的整数先缓存起来，如果需要的话就直接将这个数据返回即可。在 cpython 当中相关的代码如下所示：（小整数池当中缓存数据的区间为[-5, 256]）

#define NSMALLPOSINTS           257
#define NSMALLNEGINTS           5
 
static PyLongObject small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];

我们使用下面的代码进行测试，看是否使用了小整数池当中的数据，如果使用的话，对于使用小整数池当中的数据，他们的 id() 返回值是一样的，id 这个内嵌函数返回的是 python 对象的内存地址。

>>> a = 1
>>> b = 2
>>> c = 1
>>> id(a), id(c)
(4343136496, 4343136496)
>>> a = -6
>>> c = -6
>>> id(a), id(c)
(4346020624, 4346021072)
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a), id(c)
(4346021104, 4346021072)
>>>

从上面的结果我们可以看到的是，对于区间[-5, 256]当中的值，id 的返回值确实是一样的，不在这个区间之内的返回值就是不一样的。

我们还可以这个特性实现一个小的 trick，就是求一个 PyLongObject 对象所占的内存空间大小，因为我们可以使用 -5 和 256 这两个数据的内存首地址，然后将这个地址相减就可以得到 261 个 PyLongObject 所占的内存空间大小（注意虽然小整数池当中一共有 262 个数据，但是最后一个数据是内存首地址，并不是尾地址，因此只有 261 个数据），这样我们就可以求一个 PyLongObject 对象的内存大小。

>>> a = -5
>>> b = 256
>>> (id(b) - id(a)) / 261
32.0
>>>

从上面的输出结果我们可以看到一个 PyLongObject 对象占 32 个字节。我们可以使用下面的 C 程序查看一个 PyLongObject 真实所占的内存空间大小。

#include "Python.h"
#include <stdio.h>
 
int main()
{
  printf("%ld
", sizeof(PyLongObject));
  return 0;
}

上面的程序的输出结果如下所示：

上面两个结果是相等的，因此也验证了我们的想法。

从小整数池当中获取数据的核心代码如下所示：

static PyObject *
get_small_int(sdigit ival)
{
    PyObject *v;
    assert(-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS);
    v = (PyObject *)&small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
    Py_INCREF(v);
    return v;
}

整数的加法实现

如果你了解过大整数加法就能够知道，大整数加法的具体实现过程了，在 cpython 内部的实现方式其实也是一样的，就是不断的进行加法操作然后进行进位操作。

#define Py_ABS(x) ((x) < 0 ? -(x) : (x)) // 返回 x 的绝对值
#define PyLong_BASE    ((digit)1 << PyLong_SHIFT)
#define PyLong_MASK    ((digit)(PyLong_BASE - 1))
 
 
static PyLongObject *
x_add(PyLongObject *a, PyLongObject *b)
{
    // 首先获得两个整型数据的 size 
    Py_ssize_t size_a = Py_ABS(Py_SIZE(a)), size_b = Py_ABS(Py_SIZE(b));
    PyLongObject *z;
    Py_ssize_t i;
    digit carry = 0;
    // 确保 a 保存的数据 size 是更大的
    /* Ensure a is the larger of the two: */
    if (size_a < size_b) {
        { PyLongObject *temp = a; a = b; b = temp; }
        { Py_ssize_t size_temp = size_a;
            size_a = size_b;
            size_b = size_temp; }
    }
    // 创建一个新的 PyLongObject 对象，而且数组的长度是 size_a + 1
    z = _PyLong_New(size_a+1);
    if (z == NULL)
        return NULL;
    // 下面就是整个加法操作的核心
    for (i = 0; i < size_b; ++i) {
        carry += a->ob_digit[i] + b->ob_digit[i];
        // 将低 30 位的数据保存下来
        z->ob_digit[i] = carry & PyLong_MASK;
        // 将 carry 右移 30 位，如果上面的加法有进位的话 刚好可以在下一次加法当中使用（注意上面的 carry）
        // 使用的是 += 而不是 =
        carry >>= PyLong_SHIFT; // PyLong_SHIFT = 30
    }
    // 将剩下的长度保存 （因为 a 的 size 是比 b 大的）
    for (; i < size_a; ++i) {
        carry += a->ob_digit[i];
        z->ob_digit[i] = carry & PyLong_MASK;
        carry >>= PyLong_SHIFT;
    }
    // 最后保存高位的进位
    z->ob_digit[i] = carry;
    return long_normalize(z); // long_normalize 这个函数的主要功能是保证 ob_size 保存的是真正的数据的长度 因为可以是一个正数加上一个负数 size 还变小了
}
 
PyLongObject *
_PyLong_New(Py_ssize_t size)
{
    PyLongObject *result;
    /* Number of bytes needed is: offsetof(PyLongObject, ob_digit) +
       sizeof(digit)*size.  Previous incarnations of this code used
       sizeof(PyVarObject) instead of the offsetof, but this risks being
       incorrect in the presence of padding between the PyVarObject header
       and the digits. */
    if (size > (Py_ssize_t)MAX_LONG_DIGITS) {
        PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
                        "too many digits in integer");
        return NULL;
    }
    // offsetof 会调用 gcc 的一个内嵌函数 __builtin_offsetof 
    // offsetof(PyLongObject, ob_digit)  这个功能是得到 PyLongObject 对象 字段 ob_digit 之前的所有字段所占的内存空间的大小
    result = PyObject_MALLOC(offsetof(PyLongObject, ob_digit) +
                             size*sizeof(digit));
    if (!result) {
        PyErr_NoMemory();
        return NULL;
    }
    // 将对象的 result 的引用计数设置成 1
    return (PyLongObject*)PyObject_INIT_VAR(result, &PyLong_Type, size);
}
 
 
static PyLongObject *
long_normalize(PyLongObject *v)
{
    Py_ssize_t j = Py_ABS(Py_SIZE(v));
    Py_ssize_t i = j;
 
    while (i > 0 && v->ob_digit[i-1] == 0)
        --i;
    if (i != j)
        Py_SIZE(v) = (Py_SIZE(v) < 0) ? -(i) : i;
    return v;
}