3 python的数值在内存中如何存储

python的数值在内存中如何存储

 

在Python中，数值在内存中的存储方式取决于数值的类型和大小，以及Python的版本。Python使用固定的字节数来表示整数类型，并且对于浮点数，通常使用双精度（64位）或者扩展精度（128位）的浮点表示。

整数的存储方式： 对于较小的整数，Python通常使用一个机器字长来存储它们，例如，在32位机器上，小整数通常使用32位来存储。对于较大的整数，Python使用了一种称为GMPY的机制，它使用动态大小的字节数组来存储。

浮点数的存储方式： Python使用IEEE 754标准来存储浮点数，对于64位的浮点数，Python使用1位作为符号位（E），11位作为指数位（M），52位作为尾数位（M）。

下面是一个简单的例子，演示了如何在Python中查看数值的内存表示：

import sys
 
def view_bytes(number, bits):
    return bin(int.from_bytes(number.to_bytes(bits // 8, sys.byteorder), 'little'))[2:]
 
# 整数示例
i = 10
print(f"The binary representation of {i} is: {view_bytes(i, 64)}")
 
# 浮点数示例
f = 3.14
print(f"The binary representation of {f} is: {view_bytes(f, 64)}")

　　

这段代码使用了sys.byteorder来确定字节顺序（大端或小端），int.from_bytes和int.to_bytes来转换整数为字节序列，并使用bin函数转换为二进制字符串。对于浮点数，它使用了相同的方法，但是浮点数需要先转换为一个双精度的浮点数。

注意：这个方法只适用于显示数值的二进制表示，并不能直接显示Python内部如何存储数值的细节。实际上，Python的内部实现可能会根据平台和Python版本的不同而有所差异。