Python 小整数对象池
作者:互联网
在 Python 中,所有的对象都存活在系统堆上。也就是说,如果没有特殊的机制,对于频繁使用的小整数对象,Python将一次又一次地使用 malloc 在堆上申请空间,同时又会不厌其烦地一次次 free。这样的操作极大降低了运行效率,而且还会在系统堆上造成大量的内存碎片,严重影响 Python 的整体性能。于是对于小整数使用了对象池技术,PyLongObject 对象是不可变对象,意味着对象池里的每一个 PyLongObject 对象都能被任意地共享。
小整数和大整数的分界点在哪里?Python 提供了一种方法,用户可以调整小整数和大整数的分界点,从而动态确定小整数对象池中到底应该有多少个小整数对象。但是 Python 提供的这种方法非常原始,为了达到动态调整的目的,只有修改源代码,然后重新编译出新的 Python 来。
在 pycore_global_objects.h 文件中,这个毫不起眼的 small_ints 就是举足轻重的小整数对象的对象池。小整数集合的范围默认设定为[-5, 256],但是你完全可以修改 NSMALLPOSINTS 和 NSMALLNEGINTS,重新编译 Python,从而将这个范围向两端伸展或收缩。
对小整数对象,Python 直接将这些整数对应的 PyLongObject 缓存在内存中,并将其指针存放在 small_ints 中。
标签:PyLongObject,Python,整数,对象,ints,small 来源: https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/122029895