Float 数据结构
在 cpython 虚拟机当中浮点数类型的数据结构定义如下所示:
typedef struct { PyObject_HEAD double ob_fval; } PyFloatObject;
上面的数据结构定义图示如下:
在上面的数据结构当中最重要的一个字段就是 ob_fval,这个就是真实存储浮点数的地方。
ob_refcnt 就是对象的引用计数。
ob_type 就是对象的类型。
浮点数的相关方法
创建 float 对象
和我们在前面所讨论到的元组和列表对象一样,在 cpython 内部实现 float 类型的时候也会给 float 对象做一层中间层以加快浮点数的内存分配,具体的相关代码如下所示:
#define PyFloat_MAXFREELIST 100 static int numfree = 0; static PyFloatObject *free_list = NULL;
在 cpython 内部做多会缓存 100 个 float 对象的内存空间,如果超过 100 就会直接释放内存了,这里需要注意一点的是只用一个指针就可以将所有的 float 对象缓存起来,这一点是如何实现的。
这是使用在对象 PyFloatObject 当中的 struct _typeobject *ob_type; 这个字段实现的,用这个字段指向下一个 float 对象的内存空间,因为在 free_list 当中的数据并没有使用,因此可以利用这个特点节省一些内存空间。下面则是创建 float 对象的具体过程:
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; }
加法
下面是在 cpython 当中浮点数的加法具体实现,整个过程比较简单就是得到新的值,并且创建一个新的 PyFloatObject 对象,并且将这个对象返回。
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 }
减法
同理减法也是一样的。
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); }
乘法
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); }
除法
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); }
取反
这里加入了一行输出语句,这个是为了后面方便我们进行测试的。
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); }
求绝对值
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)); }
求 bool 值
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; }
下图是我们对于 cpython 对程序的修改!
下面是修改之后我们再次对浮点数进行操作的时候的输出,可以看到的是输出了我们在上面的代码当中加入的语句。
以上是Python虚拟机中浮点数的实现原理是什么?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

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ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

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