検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython 仮想マシンにおける浮動小数点数の実装原理は何ですか?

    浮動小数点データ構造

    cpython 仮想マシンにおける浮動小数点数型のデータ構造定義は次のとおりです。

    typedef struct {
        PyObject_HEAD
        double ob_fval;
    } PyFloatObject;

    上記のデータの構造定義図は次のとおりです。

    Python 仮想マシンにおける浮動小数点数の実装原理は何ですか?

    • #上記のデータ構造で最も重要なフィールドは ob_fval で、ここに浮動小数点数が格納されます。実際に保管されている。

    • ob_refcnt は、オブジェクトの参照カウントです。

    • ob_type はオブジェクトのタイプです。

    浮動小数点数の関連メソッド

    float オブジェクトの作成

    cpython 内で前述したタプル オブジェクトとリスト オブジェクトと同じです。 float 型では、浮動小数点数のメモリ割り当てを高速化するために、中間層も float オブジェクトに追加されます。具体的な関連コードは次のとおりです:

    #define PyFloat_MAXFREELIST    100
    static int numfree = 0;
    static PyFloatObject *free_list = NULL;

    cpython 内でさらに実行すると、100 個の float オブジェクトがキャッシュされます。メモリ空間が 100 を超える場合、メモリは直接解放されます。ここで注意する必要があるのは、すべての float オブジェクトは 1 つのポインタだけでキャッシュできることです。これはどのように実現されるのでしょうか。

    これは、オブジェクト PyFloatObject の struct _typeobject *ob_type; フィールドを使用して実装されます。free_list のデータは使用されないため、このフィールドを使用して次の float オブジェクトのメモリ空間をポイントします。この機能 メモリスペースを節約します。以下は、float オブジェクトを作成する具体的なプロセスです:

    PyObject *
    PyFloat_FromDouble(double fval)
    {
        // 首先查看 free_list 当中是否有空闲的 float 对象
        PyFloatObject *op = free_list;
        if (op != NULL) {
            // 如果有 那么就将让 free_list 指向 free_list 当中的下一个 float 对象 并且将对应的个数减 1
            free_list = (PyFloatObject *) Py_TYPE(op);
            numfree--;
        } else {
          	// 否则的话就需要申请内存空间
            op = (PyFloatObject*) PyObject_MALLOC(sizeof(PyFloatObject));
            if (!op)
                return PyErr_NoMemory();
        }
        /* Inline PyObject_New */
        (void)PyObject_INIT(op, &PyFloat_Type); // PyObject_INIT 这个宏的主要作用是将对象的引用计数设置成 1
        op->ob_fval = fval;
        return (PyObject *) op;
    }

    Addition

    次は、cpython での浮動小数点数の加算の具体的な実装です。プロセス全体は比較的単純です。新しい値を取得し、新しい値を作成します。PyFloatObject オブジェクトを取得し、このオブジェクトを返します。

    static PyObject *
    float_add(PyObject *v, PyObject *w)
    {
        double a,b;
        CONVERT_TO_DOUBLE(v, a); // CONVERT_TO_DOUBLE 这个宏的主要作用就是将对象的 ob_fval 这个字段的值保存到 a 当中
        CONVERT_TO_DOUBLE(w, b); // 这个就是将 w 当中的 ob_fval 字段的值保存到 b 当中
        a = a + b;
        return PyFloat_FromDouble(a); // 创建一个新的 float 对象 并且将这个对象返回
    }

    引き算

    引き算も同様です。

    static PyObject *
    float_sub(PyObject *v, PyObject *w)
    {
        double a,b;
        CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
        CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
        a = a - b;
        return PyFloat_FromDouble(a);
    }

    Multiplication

    static PyObject *
    float_mul(PyObject *v, PyObject *w)
    {
        double a,b;
        CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
        CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
        PyFPE_START_PROTECT("multiply", return 0)
        a = a * b;
        PyFPE_END_PROTECT(a)
        return PyFloat_FromDouble(a);
    }

    Division

    static PyObject *
    float_div(PyObject *v, PyObject *w)
    {
        double a,b;
        CONVERT_TO_DOUBLE(v, a);
        CONVERT_TO_DOUBLE(w, b);
        if (b == 0.0) {
            PyErr_SetString(PyExc_ZeroDivisionError,
                            "float division by zero");
            return NULL;
        }
        a = a / b;
        return PyFloat_FromDouble(a);
    }

    Negation

    出力ステートメントの行がここに追加されます。これは、後でテストする際の便宜のためです。

    static PyObject *
    float_neg(PyFloatObject *v)
    {
        printf("%.2lf 正在进行取反运算\n", v->ob_fval);
        return PyFloat_FromDouble(-v->ob_fval);
    }

    絶対値の検索

    static PyObject *
    float_abs(PyFloatObject *v)
    {
        printf("%.2lf 正在进行取 abs 运算\n", v->ob_fval);
        return PyFloat_FromDouble(fabs(v->ob_fval));
    }

    ブール値の検索

    static int
    float_bool(PyFloatObject *v)
    {
        printf("%.2lf 正在进行取 bool 运算\n", v->ob_fval);
        return v->ob_fval != 0.0;
    }

    下の図は cpython プログラムの修正です。

    Python 仮想マシンにおける浮動小数点数の実装原理は何ですか?

    #修正後に再度浮動小数点数を演算すると、上記のコードに追加した文が出力されていることがわかります。

    Python 仮想マシンにおける浮動小数点数の実装原理は何ですか?

    以上がPython 仮想マシンにおける浮動小数点数の実装原理は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

    声明
    この記事は亿速云で複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
    Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

    Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

    Web開発用のPython:主要なアプリケーションWeb開発用のPython:主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AM

    Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

    Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AM

    Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

    Python in Action:実世界の例Python in Action:実世界の例Apr 18, 2025 am 12:18 AM

    Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

    Pythonの主な用途:包括的な概要Pythonの主な用途:包括的な概要Apr 18, 2025 am 12:18 AM

    Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

    Pythonの主な目的:柔軟性と使いやすさPythonの主な目的:柔軟性と使いやすさApr 17, 2025 am 12:14 AM

    Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

    Python:汎用性の高いプログラミングの力Python:汎用性の高いプログラミングの力Apr 17, 2025 am 12:09 AM

    Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

    1日2時間でPythonを学ぶ:実用的なガイド1日2時間でPythonを学ぶ:実用的なガイドApr 17, 2025 am 12:05 AM

    はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

    See all articles

    ホットAIツール

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    脱衣画像を無料で

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    AI衣類リムーバー

    AI Hentai Generator

    AI Hentai Generator

    AIヘンタイを無料で生成します。

    ホットツール

    VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

    VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

    Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

    MantisBT

    MantisBT

    Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

    ZendStudio 13.5.1 Mac

    ZendStudio 13.5.1 Mac

    強力な PHP 統合開発環境

    Dreamweaver Mac版

    Dreamweaver Mac版

    ビジュアル Web 開発ツール

    MinGW - Minimalist GNU for Windows

    MinGW - Minimalist GNU for Windows

    このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。